В одном из наших предыдущих постов мы уже обсуждали, почему и как MDVR может быть полезен в задачах управления автопарком и обсудили примеры внедрения MDVR различными телематическими платформами. Прогресс в области MDVR обусловлен технологическими достижениями в области видеосъемки с одной стороны, и разработкой программного обеспечения (ПО) — с другой.
Современные MDVR способны отслеживать различные движения головы водителя и изменения мимики, позволяют определить, насколько сосредоточен водитель на своей работе, уровень усталости ,насколько легко отвлекается, насколько водителю комфортно выполнять свои задачи, сколько времени затрачивается на телефонные звонки и пристегнут ли ремень безопасности, и т.д. Теперь при помощи MDVR возможно даже идентифицировать водителя, приближающегося к машине и разблокировать двери, деактивировать охрану или же заблокировать двери в случае, если нетрезвый водитель приближается к автомобилю.
Введение и современное состояние дел
Все эти возможности делают решения на базе MDVR весьма полезными в управлении автопарком: такие системы позволяют непрерывно сканировать водителя на наличие признаков усталости, потерю концентрации и несоответствующее поведение. По данным ROSPA (Королевское общество по предотвращению несчастных случаев, Великобритания), усталость водителя может стать фактором, провоцирующим до 20% дорожно-транспортных происшествий в целом, а также до четверти дорожно-транспортных происшествий со смертельным исходом. Учитывая это, MDVR наверняка будет решением, помогающим владельцам автопарка управлять рисками, связанными с потерей концентрации водителями.
По данным Fortune Business Insights, мировой рынок программного обеспечения для управления парком, оцениваемый в $14 047,6 млн в 2018, к концу 2026 года, как ожидается, достигнет $46 584,7 млн. Эти статистические данные являются хорошим примером постоянного роста интереса к программному обеспечению управления автопарком, и внимания к проблемам, которые оно может решить.
Ключевой технологией, которая делает возможными вышеупомянутые функции, является распознавание лиц. Для человеческого мозга распознать человека, которого он знает - это довольно простая задача. Но определённо не столь же простая для компьютера... Важно отметить, что термины распознавание и обнаружение определяют различные процессы. Обнаружение использует алгоритмы, использующие определенные части лица человека и собирающие ключевые признаки, такие как, например, брови и сетчатка, чтобы проанализировать лицо человека и отличить его от других объектов.
Распознавание лиц является более сложной процедурой, так как позволяет различать двух людей. В этом сценарии человек должен быть зарегистрирован в системе, где используется одна или несколько фотографий человека, сделанных под разными углами, что позволяет системе создать виртуальный образ для дальнейшей идентификации. Таким образом, распознавание лиц часто подразумевает более сложные алгоритмы, что в итоге позволяет обнаруживать и анализировать большее количество признаков лица. Для того, чтобы получить так называемый faceprint, необходимо тщательно определить ~ 80 и более расстояний между определенными уникальными точками или участками на лице. Инфракрасные камеры позволяют дополнительно повысить эффективность распознавания лиц ночью или при движении транспортного средства, к примеру, через темный тоннель.
Распознавание лиц, MDVR и текущее состояние рынка
Рынок MDVR быстро расширяется, и число производителей быстро растет. Будучи ключевой функцией MDVR, распознавание лиц также стало широко распространенной технологией за последние годы.
По данным американского национального института стандартов и технологий (NIST), достижения в области точности и общей эффективности технологии распознавания лиц обусловлены последними разработками в области конволюционных нейронных сетей (CNN), инструментов машинного обучения и связанных с ними алгоритмов, устойчивых к изображениям сравнительно невысокого качества. NIST провел тесты ряда средств для распознавания лиц, оценив 127 программных алгоритмов от 39 различных разработчиков. Проведенные тесты продемонстрировали, что в период с 2014 по 2018 год программное обеспечение для распознавания лиц стало примерно в 20 раз эффективней при поиске в базе данных соответствующих фотографий.
По данным Markets and Markets, ожидается, что размер мирового рынка программного обеспечения для распознавания лиц вырастет с $3,2 млрд в 2019 году до $7,0 млрд к 2024 году при среднегодовом темпе роста (CAGR) в 16,6% в течение 2019-2024 годов. Основные факторы роста рынка включают увеличение числа пользователей и инициатив правительств по обеспечению безопасности данных, расширение использования мобильных устройств и увеличение спроса на надежные системы обнаружения и предотвращения мошенничества.
Проведенные исследования и полученные статистические данные подчеркивают важную роль конволюционных нейронных сетей и технологий для распознавания лиц в сочетании с большим интересом и вниманием к соответствующей технологии. Некоторые принципы лежащие в основе искусственных нейронных сетей и конволюционных нейронных сетей будут описаны в одном из наших следующих постов.
Как распознавание лиц работает на практике
ПО для распознавания лица выполняет захват и анализ изображения с последующим сравнением определенных черт лица на основе особенностей образа конкретного человека, и включает в себя три шага:
1) процесс обнаружения непосредственно обнаруживает лицо человека на изображении или видео;
2) полагаясь на особенности лица, процесс захвата осуществляет аналого-цифровое преобразование, преобразуя данное лицо в цифровую информацию;
3) проверка соответствия осуществляет проверку принадлежности образа одному и тому же человеку на основе сравнения.
Существует несколько способов использования ПО для распознавания лиц, включая внедрение MDVR различными телематическими платформами, которые в настоящее время доступны на рынке. Чтобы привести некоторые примеры, здесь мы кратко рассмотрим решения, предоставленные Howen Technologies и Exeros Technologies. Продукт Howen Technologies оснащен системой Forward Collision Warning (FCW) и мониторингом водителя, что значительно снижает аварийность и спасает жизни людей. Когда камера ADAS обнаруживает потенциальный риск, такой, как столкновение с транспортным средством, небезопасную дистанцию, или отклонение от полосы движения, система будет предупреждать водителя чтобы он успел вовремя принять меры.
Камера системы мониторинга водителя (DMS) выявит такие признаки, как усталость, потерю концентрации, курение, совершение телефонных звонков, а также игнорирование ремней безопасности. Также система будет проверять личность водителя с помощью алгоритма распознавания лиц. Когда инициируется предупреждение ADAS или DMS, HOWEN DMS ADAS SYS напрямую загружает изображения или видео опасных моментов в облако через 4G сеть. Система ADAS DMS подключается к MDVR через RS232, и MDVR посылает оповещение о срабатывании на платформу отслеживания GPS. Снижая процент дорожно-транспортных происшествий, система от HOWEN способна глубоко проанализировать поведение водителя за рулем на основе собранных данных о предупреждениях, повысить эффективность работы автопарка, снизить ставку страховых компаний и снять часть опасений различных ведомств.
Exeros Technologies предлагает две системы - автономный блок, который будет предупреждать водителя локально, и систему, которая интегрирована с системами DVR.
Интегрированные блоки предоставляют данные, которые могут быть отображены в виде предупреждений/аварийных сигналов на телематической платформе. Наряду с данными GPS и OBD транспортного средства, все они могут контролироваться по желанию пользователя. Функция распознавания лиц может быть полностью интегрирована с расширенной системой помощи водителю (ADAS). Обе системы в сочетании обеспечивают полный набор технологий безопасности на базе искусственного интеллекта (AI) для автопарка и водителей. По данным Exeros Technologies, распространенными запросами клиентов являются мониторинг и сообщения о засыпании или ненадлежащем поведении водителя.
Распознавание лиц является крайне важным компонентом MDVR, который позволяет определять различные движения головы водителя и мимику, открывая широкий спектр возможностей для создания дополнительных приложений. MDVR обеспечивает выгодные возможности для телематических платформ: владельцы автопарка могут принимать эффективные и обоснованные решения, с пониманием причин нарушений и аварий, совершаемых их водителями, и могут предоставлять веские доказательства для каждого спорного случая. Большинство современных алгоритмов распознавания лиц основаны на конволюционных нейронных сетях.
Благодарим за сотрудничество
Выражаем признательность Howen Technologies и Exeros Technologies за плодотворные дискуссии, доброжелательный подход и обмен информацией об их решениях, а также общее стремление к инновациям и прогрессу в области телематики.
