Искусственный интеллект на страже порядка на дорогах

Со столичных дорог к осени уберут все знаки, предупреждающие о камерах фиксации нарушений. Останутся они только на въезде в город. Автоматика, которая и так повсюду, будет выявлять еще больше нарушений. Уже не только превышение скорости, но и, например, пристегнут ли ремень безопасности. 

«Вот такая ситуация произошла. Ремня практически не видно. Был солнечный день, и козырек был опущен. Соответственно, камера сняла меня как раз вот с этого момента и по руль, а так как руль очень высокий, то, естественно, ремня не видно совершенно», — рассказывает Сергей Мирзоянц.

Вот тот самый штрафной снимок. Это все одежда — большой ворот. Дальше руль. Ремень, говорит Сергей, если и можно разглядеть, то только в небольшом просвете — между рулем и панелью. Но не в таком качестве, конечно.

«Сразу же написал письмо, где я не считаю себя виновным в этом штрафе, что я был пристегнут. Очень быстро, буквально на следующий день, мне пришел ответ, что штраф с меня снят», — говорит Сергей Мирзоянц.

«Плата стоит внутри корпуса, и вот на этом прекрасном процессоре работает нейросеть, искусственный интеллект. Распознавание номера, поиски ремней и телефонов — все здесь», — поясняет руководитель компании-разработчика систем фотовидеофиксации Сергей Ласкин.

Нейросеть-то не виновата — штраф сам пришел, от людей. Машина ни при чем, говорят разработчики. Потому что фотографии с камер сегодня перепроверяются дважды: сначала сотрудниками центра организации дорожного движения, далее направляют в ГИБДД. И уже инспектор принимает решение, потому как нейросеть сегодня не выдает однозначащий результат: нарушение или нет. А лишь говорит о вероятности, сортируя фотографии. Скажем, не пристегнут — 95% вероятности, 50%, 30%. То есть, скорее всего, здесь у водителя ремень есть, и нейросеть его видит.

Такая вот школа юного искусственного интеллекта. Программист прорисовывает различные варианты, указывая на них. Нейросеть запоминает: ремень может выглядит так или иначе. Тонкая полоска на этой фотографии тоже ремень. Еще один вариант. Ежедневно один сотрудник обрабатывает от 200 до 300 подобных снимков. Находить силу воли приходится человеку, а учиться, учиться и еще раз учиться уже машине.

«У нас была проблема с праворукими машинами. Мы нейросеть научили, что ремень обычно вот так, а в праворульной — так. Она его не видит», — поясняет руководитель компании-разработчика систем фотовидеофиксации Сергей Ласкин.

То же самое с мобильными телефонами. Если человек просто, скажем, почесал висок в дороге, это вовсе не означает, что держит телефон возле уха. И этому тоже обучают нейросеть. Камеры работают на московских улицах с конца прошлого года.

Одна из видеокамер расположена на Садовом кольце, напротив дома Садовая Сухаревская, дом 8/12. Но можно не утруждаться и адрес не запоминать, потому что это камеры мобильные, с автономным питанием, и их ежедневно перевешивают: сегодня тут, а завтра там.

Нейросеть продолжают совершенствовать. Так, например, сегодня искусственный интеллект учат определять, горят ли фары автомобиля и пропускает ли водитель пешеходов на переходе.