НЕЙРОННЫЕ СЕТИ РАСШИРЯЮТ ВОЗМОЖНОСТИ РАБОТЫ ДОРОЖНЫХ КАМЕР ФОТОВИДЕОФИКСАЦИИ

Широко известно, что рост мощности компьютерного железа достиг определённого потолка и ожидать новых прорывных технологий не приходится. Вместе с тем существует целый ряд прикладных задач, для решения которых требуются колоссальные вычислительные ресурсы. Но стоимость передовых разработок полностью нивелирует какое-либо преимущество от их применения. В такой ситуации идеальным решением стало появление искусственного интеллекта (ИИ). Данная статья содержит информацию об использовании этой технологии в комплексах фотовидеофиксации контроля ПДД.

Применение ИИ в работе дорожных камер стало вынужденным шагом. До миллиона новых автомобилей ежегодно появляются на дорогах России. Кроме того, ситуация усугубляется тем, что все автомобили однотипные, стандартных цветовых расцветок и ограниченных вариантов исполнения кузова. Добавим к этому разнообразные климатические условия и протяжённость дорог. Всё это создаёт огромные трудности для контроля и розыска конкретного транспортного средства среди тысяч ему подобных. В такой ситуации применение ИИ в стандартной программе системы фотовидеофиксации позволило не только увеличить мощность системы, но и расширить функциональные возможности.

За счёт чего и какими средствами были достигнуты преимущества? Ведь все улучшения в работе комплекса производятся без какой-либо модернизации существующих технических компонентов АПК «АвтоУраган-ВСМ2». Для этого инженеры-программисты лаборатории «Технологии Распознавания» разработали программный детектор транспортных средств на основе нейронных сетей со встроенной поддержкой технологии Intel OpenVINO. Сочетая вместе возможности видеокарт NVIDIA и программный нейросетевой детектор, создатели дорожных камер «АвтоУраган» качественно улучшили видеоанализ транспортного потока.

Нейродетектору комплекса «Авто-Ураган» работы хватает – в кадре может быть с десяток движущихся автомобилей.

Нейродетектор позволяет добиться более совершенных значений по следующим показателям:

• скорость и точность нахождения номерной пластины на видеоизображении;
• надёжное определение ТС без государственного регистрационного знака (ГРЗ);
• распознавание маркировки опасных грузов на кузове ТС;
• точная локализация области лобового стекла;
• плавная трассировка движения ТС.

Кроме перечисленных изменений, нейросетевой детектор позволил усовершенствовать и дополнить классификатор типа ТС. Сейчас комплекс фотовидеофиксации «АвтоУраган-ВСМ2» автоматически определяет пять типов кузова автомобилей и мотоциклы.

Чуть подробнее заострим внимание, почему важна скорость и точность нахождения номерной пластины на видеоизображении. Автомобильный номерной знак, он же ГРЗ, – это опорная точка для вычисления скорости автомобиля. Он же является базовым элементом для определения владельца транспортного средства. Поэтому, с учётом всех факторов, упомянутых ранее (количество и однотипность автомобилей, климат), для системы фотовидеофиксации становится крайне важным быстрая и безошибочная идентификация номеров.

Грязный, плохо читаемый номерной знак – это убедительная демонстрация возможности нейросети.

Кроме того, достоверная первичная информация, полученная с использованием ресурса нейросети, высвобождает вычислительные мощности для дополнительных действий. Теперь система «АвтоУраган» способна одновременно фиксировать 2-3 вида нарушений ПДД на одном участке дороги. К примеру, превышение разрешённого скоростного режима, проезд по обочине и остановку на вафельной разметке. И вместе с этим комплекс проводит анализ видеоизображения и может предоставить массу полезных данных по каждому автомобилю. Видеоаналитика позволяет автоматически определить несколько важных параметров:

• тип кузова транспортного средства;
• запрещённое перестроение;
• заезд за линию разметки;
• зону лобового стекла и места расположения фар автомобиля;
• контроль зоны пешеходного перехода и проведение детекции перемещения пешехода на ней.

Автоматическая классификация типа кузова имеет сразу несколько направлений применения. Такие данные необходимы для учёта фур, как это происходит в системе «Платон». Отдельное назначение – это контроль иностранного транзита грузового транспорта по территории России. Вместе с этим, данные о составе автомобильного потока нужны для управления интеллектуальными транспортными системами (ИТС), на работе которых строится современное управление транспортными потоками. Также автоматическое «знание» типа кузова нужно для быстрого розыска.

Без анализа видео очень непросто, даже практически нереально, фиксировать нарушения ПДД, связанные с перестроениями автотранспорта, запрещёнными дорожной разметкой или знаками. Такие нарушения становятся всё более распространенными из-за продолжающегося роста количества автотранспорта. Кстати, именно эти нарушения становятся причиной многих ДТП.

В настоящий момент нейросетевой детектор проходит массовое тестирование на комплексах «АвтоУраган-ВСМ2», работающих в штатном режиме на трассах России.

Сергей КУСОВ,
руководитель отдела пропаганды