Что уже умеют и чему научатся умные дорожные камеры


GLP

Нейросети умеют видеть поворот не из того ряда, непропуск пешехода и включенные фары. Теперь их хотят научить распознавать шлем у мотоциклиста. Это сложнее – он может быть с рисунком, или вовсе камера может принять за него лысую голову байкера.

Боязнь мотоциклистов, возникшая у опытного водителя Егора Смирнова, вполне объяснима. Из-за небольших габаритов этот вид транспорта чаще остальных оказывается в слепой зоне. При этом возможность гонять между рядами делает мотоциклистов уникальными участниками дорожного движения, способными мчаться быстрее основного потока.

"Мотоциклист пытался втиснуться между рядами. Пронесся на расстоянии руки от моей машины, чтобы не зацепить человека, взял вправо и чуть не создал аварийную ситуацию", – жалуется водитель Егор Смирнов.

Нередко наибольшую опасность в таких ситуациях любители погонять представляют для самих себя. Ведь в отсутствии ремней главным средством защиты при ДТП становится шлем, а его носят не все.

Сколько именно мотолюбителей в погоне за шиком пытаются обойтись без обязательного элемента защиты – точной статистики нет. Хотя не исключено, что она скоро появится, ведь сейчас IT-специалисты активно работают над обучением дорожных камер вычислению тех, кто оказался на дороге без шлема.

"Нейросеть обучается, как и маленький ребенок на тысячи различных примеров. И далее она уже сама начинает понимать, где на снимке находится шлем" – говорит Александр Ганджа, специалист по разработке нейросетей.

Это место что-то вроде детского сада для дорожных камер, где им и прививаются новые навыки. Например, камеры уже научены определять поворот не из того ряда, непропуск пешехода, почти готова способность выделить из потока машину с выключенными фарами.

С выявлением мотоциклистов без шлемов ситуация несколько сложнее, ведь зафиксировать госномер мотоцикла можно только сзади, как раз с того ракурса, с которого шлем сложнее всего распознать.

"Примеров различных шлемов мы видели множество, это может быть шлем с лисьими хвостами, это может быть и черная шапка, и человек может быть просто лысым. И все эти примеры для нейросети непонятны. И такой материал попадет инспектору как некий сомнительный, и тогда последнее слово за инспектором", – говорит Сергей Ласкин, генеральный директор компании-разработчика дорожных камер.

Скорее всего появятся и другие спорные вопросы. Например, будет ли фиксироваться пассажир без шлема и сколько штрафов получит забывший шлем мотоциклист, проехавший в течение дня под десятью разными камерами.

"В правилах ПДД есть пункт, что вы не можете ездить без шлема. Но было бы логично, с точки зрения закона, чтобы штраф приходил не на каждую камеру, а как в случае с отсутствием ОСАГО – один раз в день", – считает юрист-байкер Ян Хайцеэр, вице-президент Национального союза автомобилистов.

Время найти ответы на эти и другие вопросы еще есть, ведь обучение камер корректному выявлению новых нарушений может занять до года и потребует тестового периода.

"Видеоаналитика основана на обучении на примерах и, чем меньше примеров, тем больше вероятность ошибки. Так, например, штрафы за невыключенные фары, которые начали фиксировать в Нижнем Новгороде, вызвали число обжалований в 4 раза больше, чем по штрафам автофиксации скорости в том же регионе", – приводит пример Григорий Шухман, эксперт по системам фотовидеофиксации нарушений, разработчик ГОСТа для дорожных камер.

Поэтому сегодня разговор идет скорее о наличии у камер новых функций, а не об их внедрении. Хотя уже сейчас известно, что умные камеры с расширенным функционалом собираются устанавливать прежде всего в местах повышенной аварийности.