Усім відомо про небезпеку керування транспортним засобом у стані алкогольного сп'яніння або надсилання текстових повідомлень під час керування. Однак водінню у стані сонливості приділяється недостатньо уваги. У 2019 році втома водія стала причиною 697 смертельних випадків у США , що становило 1.9% від загальної кількості смертельних випадків на дорогах того року.
Сонливість водія може виявитися фатальною, але їй можна запобігти. Гарний нічний сон і уникання алкоголю перед сіданням за кермо можуть зменшити кількість аварій. Технології також можуть допомогти виявляти та запобігати смертельним випадкам через сонливість водія. Тож давайте поговоримо про технологію, яка попереджає водія про сонливість і втому.
Що таке DDS?
Система виявлення сонливості водія (DDS) – це частина технології безпеки транспортних засобів, яка працює за алгоритмом, що виявляє зміни в поведінці водія, такі як нестабільні рухи коліс, відхилення від смуги руху, труднощі з утриманням очей відкритими, постійне позіхання тощо.
Деякі системи попереджають водія про необхідність зробити перерву за допомогою звукових сповіщень, тоді як деякі відображають символ кави, а в деяких автомобілях водійські сидіння навіть вібрують.
Як працює DDS?
Система DDS працює, записуючи поведінку керма з початку подорожі та відстежуючи рівень втоми водія протягом усієї поїздки.
Алгоритм на основі штучного інтелекту визначає значення, розраховуючи частоту різких рухів, час доби, тривалість поїздки, відхилення від розмітки смуги руху та частоту наїздів на смугу гальмування. Якщо це значення перевищує певний рівень, система блимає символом кавової чашки на панелі приладів автомобіля, що вказує на необхідність перерви водієві.
Водій постійно перебуває під наглядом інфрачервоної камери, спрямованої до водія, щоб визначити рівень його втоми. Алгоритми машинного навчання та розпізнавання обличчя точно визначають втому, відстежуючи риси обличчя водія, рухи голови , моргання та рухи очей.
Приклади з реального світу
Система виявлення сонливості водія використовується вже кілька років. Деякі з великих автовиробників, зацікавлених у моніторингу уваги водія, - це Mercedes Benz, Volvo та Land Rover.
«Attention Assist» від Mercedes-Benz — це ексклюзивна технологія, доступна на певних автомобілях Benz, яка контролює поведінку водіїв і попереджає їх за допомогою візуальних і звукових попереджень у разі виявлення неуважності або втоми.
У Land Rover також є система моніторингу стану водія, яка має низку датчиків, які визначають рухи обличчя та очей водія, щоб визначити, чи водій неуважний, розсіяний чи втомлений.
Функція Volvo «Driver Alert» або DAC точно контролює керування автомобілем. Наприклад, вона попереджає водія, коли автомобіль їде неконтрольовано, за допомогою дисплея водія, звукового сигналу та текстового повідомлення із запрошенням зробити перерву на чай.
На відміну від деяких інших систем, Driver Alert від Volvo не відстежує рівень втоми водія, а уважно стежить за роботою автомобіля.
Переваги та обмеження системи виявлення сонливості водія
Є багато переваг DDS, і перша перевага, яка спадає нам на думку, можливо, це зменшення кількості смертельних випадків через втому водія.
Завдяки системі, яка може попереджати про виїзд зі смуги руху , можна уникнути серйозних аварій та врятувати життя водія, пасажирів та пішоходів.
Точність системи полягає в ефективному навчанні алгоритму з використанням колекції зображень. Однак розробка надійної DDS неможлива, якщо кадри ока не фіксуються належним чином, а система не навчена на великих наборах даних. Більше того, локалізація на оці може стати складною, якщо водій носить такі перешкоди, як захисні окуляри або кепки.
Важливість навчальних даних для створення моделей DDS
Наслідки сонного водіння можуть бути небезпечними для всіх учасників дорожнього руху. Сонному водієві потрібен час, щоб зосередитися, він реагує повільно та не може оцінити швидкість і відстані.
Сонливий водій – це не завжди той, хто не виспався. Тому важливо розробити інструмент, який би сповіщав втомлених водіїв про небезпеку, що насувається. Ви повинні мати достатньо наборів даних для навчання моделі машинного навчання та розпізнавання обличчя, щоб це стало можливим.
Щоб точно навчити модель DDS, вам потрібна повна колекція навчальних наборів даних (що містять як сонні, так і несонні зображення людей), які можуть допомогти розмістити орієнтири обличчя на зображеннях. Цей метод допомагає системі ідентифікувати риси обличчя водіїв у сценаріях реального часу.
Крім того, оскільки система особливо зацікавлена в очах, координати представлені очам, які допоможуть визначити значення моргання та відкриття очей.
Необхідно також включити набори даних із зображеннями, які можуть допомогти системі розпізнати позіхання. На додаток до виявлення моргання, позіхання також є критичним параметром, якому система має навчитися, щоб попереджати водія. Модель машинного навчання можна побудувати за допомогою точно позначених наборів даних і методів глибокого навчання.
Потреба в точній системі виявлення сонливості водіїв продовжує зростати. Бізнеси шукають високонадійні набори даних для навчання, які можна використовувати для навчання своїх моделей машинного навчання.
Коли потрібні надійність та різноманітність наборів даних, багато провідних технологічних постачальників віддають перевагу Shaip. Shaip відіграв важливу роль у розробці високоякісних моделей DDS з різноманітними наборами даних, високоякісним маркуванням зображень та анотаціями. Маєте на увазі новаторське застосування DDS? Зв'яжіться з Shaip та дослідіть різноманітні навчальні набори даних за конкурентними цінами.
