Новая система искусственного интеллекта определяет 3 признака риска дорожно-транспортного происшествия по лицу водителя с точностью более 90 %.

Исследователи из Университета Эдит Коуэн разработали модель искусственного интеллекта, которая может определить, пьян ли водитель, устал или зол, основываясь всего на одном видео его лица. Ни драгера, ни анализа крови, только лицо.

Может ли выражение вашего лица доказать, что вы опасный водитель? Для искусственного интеллекта ответ уже положительный. Модель под названием «Многоликий Джек» способна определять концентрацию алкоголя в крови с точностью почти 90%, а сонливость — с точностью 95%. Он даже может классифицировать уровни опьянения водителей, классифицируя их как трезвых, умеренно опьяненных или сильно опьяненных. Помимо вождения в нетрезвом виде исследователи также отслеживали выражения лица, например гнев. Причина проста: агрессивные эмоциональные состояния за рулем могут быть не менее опасны, чем опьянение. По словам доктора Саеда Зулкарнайна Гилани из Центра искусственного интеллекта и машинного обучения ECU, высокий уровень усталости может имитировать опьянение, а гнев может привести к агрессии на дороге.

Система работает, автоматически отслеживая динамику лица, такую ​​как моргание, легкие движения лицевых мышц и другие сигналы, указывающие на физическое состояние водителя. Согласно оригинальному исследованию, технология основана на трехмерной пространственно-временной нейронной сети, которая одновременно обрабатывает видео лица водителя для трех сценариев: распознавание экспрессии, оценка физиологического состояния и обнаружение интоксикации. Модель включает в себя специализированные модули для внимания и идентификации локальных и глобальных черт лица, что позволяет ей достигать конкурентных результатов во всех трех задачах одновременно, вместо обучения отдельных моделей для каждой задачи. Такой подход значительно улучшает обобщение и точность в реальных условиях дорожного движения.

Может ли система работать в темноте? Исследователи также решили практическую проблему: стандартные камеры плохо работают в условиях низкой освещенности. Их вторая модель, BiFuseNet, решает эту проблему и улучшает обнаружение в условиях низкой освещенности или ночью. Эта периферийная система, представленная на конференции ICMI25, объединяет видео RGB и инфракрасное (ИК) видео для улучшения анализа в сложных условиях освещения. Такой мультимодальный подход позволяет более эффективно оценивать признаки опьянения и состояние водителя даже в темноте или при переменном освещении, устраняя ограничения стандартных камер.

«Нашей целью было разработать полностью автоматизированную систему оценки концентрации алкоголя в крови с использованием видеопотоков RGB и IR. Раньше это делалось вручную, путем мониторинга расширения зрачков и скорости закрытия глаз, но эти методы могут быть неэффективными при определенных факторах, например, при различных условиях освещения.говорит аспирант ECU Абдулла Тарик, который руководил исследованием.

Исследовательские проекты в области интеллектуальных транспортных систем также подчеркивают, что более 90% дорожно-транспортных происшествий связаны с поведением водителей, которое можно обнаружить и предотвратить с помощью мониторинга искусственного интеллекта. Например, употребление алкоголя за рулем является одной из основных причин дорожно-транспортных происшествий, на которую приходится около 30% дорожно-транспортных происшествий во всем мире. Хотя традиционные методы, такие как тягачи, точны, они требуют активного сотрудничества водителя. Для проведения тестов также требуются значительные человеческие ресурсы.

Однако технология «Многоликий Джек» работает пассивно и непрерывно, что делает ее гораздо более практичной для реального использования. Если бы эта технология появилась в транспортных средствах, последствия для безопасности дорожного движения могли бы быть огромными. Системы на базе искусственного интеллекта способны не только распознавать признаки опьянения или усталости, но и прогнозировать потенциально опасные ситуации вождения, позволяя системам безопасности реагировать активно – например, выдавая предупреждения или автоматически инициируя меры безопасности.