Нейросети помогут обеспечить безопасность на дорогах

Новый способ выявления нестандартных ситуаций в пешеходных зонах предложила международная команда исследователей

Исследователи из Южно-Уральского госуниверситета совместно с коллегами из Индии и Саудовской Аравии предложили новый способ выявления нестандартных ситуаций в пешеходных зонах. Метод позволит повысить безопасность пешеходов.

Исследователи разработали новый метод прогнозирования столкновений пешеходов с другими участниками дорожного движения, например, с автомобилями, скейтбордистами, велосипедистами или другими объектами в пешеходных зонах. В основе решения лежит высокоточный анализ изображений с дорожных видеокамер с помощью нейронных сетей.

«Для обнаружения на изображениях, полученных с камер видеонаблюдения, аномалий или нежелательных объектов в пешеходных зонах разработана модель CNN. Но, прежде чем применить ее к анализу изображений, необходимо провести их предварительную обработку, чтобы повысить качество изображения и убрать ненужную информацию. Это позволит ускорить анализ данных и точность выявления объектов», — цитирует портал Годнауки.рф старшего научного сотрудника отдела интеллектуального анализа данных и виртуализации ЮУрГУ Сачина Кумара.

В рамках исследования ученые использовали нейронную сеть MRCNN, интегрированную с сетью DenseNet — «плотной» высокоточной нейронной сетью, позволяющей классифицировать изображения.

Новый метод уже доказал свою высокую эффективность. Исследователи отметили, что программа может быть востребована в службах дорожной безопасности.

Отметим, каждый год на дорогах по всему миру погибают более 270 тысяч пешеходов. Этим объясняется актуальность разработки и внедрения этого метода.

Подготовлено пресс-службой ФКУ «Дирекция ФП БДД» по материалам Годнауки.рф