Российские ученые разработали приложение для смартфона, которое ведет мониторинг состояния водителя, управляющего транспортным средством. Система определяет признаки сонливости и ослабленного внимания у водителя, помогает ему сосредоточиться и генерирует своевременные подсказки, исходя из ситуации на дороге.
Фото: Алексей Кашевник.
Фото: Алексей Кашевник.
Методика позволит снизить вероятность ДТП, происходящих по вине водителя, и сохранить жизнь и здоровье миллионов людей по всему миру. Бесплатное приложение Drive Safely доступно для скачивания в Google Play. Работа поддержана Президентской программой исследовательских проектов Российского научного фонда.
Мировая статистика аварий, произошедших по вине водителя, сегодня крайне неутешительна. Погодные условия и поломка автомобиля становятся причиной менее чем 10% дорожно-транспортных происшествий (ДТП). В остальных же случаях проблема заключается в невнимательности или излишней самонадеянности, нередко это совмещено с употреблением алкоголя. Системы безопасности и помощи водителю, предлагаемые производителями автомобилей, в основном анализируют пробки, дорожные знаки и расстояние до соседних машин. Они способны поддерживать постоянную скорость на трассах и применить экстренное торможение при опасном сближении с другими транспортными средствами.
Чтобы повысить безопасность вождения, петербургские ученые и программисты разработали приложение для смартфона, который можно закрепить на лобовом стекле автомобиля. Система работает параллельно с навигационной (например, «Яндекс.Карты» или Google Maps) и не мешает приему вызовов и сообщений. Современные смартфоны обладают высокой функциональностью и значительной вычислительной мощностью, кроме того, в них встроено большое количество различных датчиков. Например, с помощью фронтальной камеры можно отслеживать положение головы и степень открытости глаз, чтобы вовремя определить опасные признаки сонливости и ослабленного внимания. Громкость голоса и покраснение лба позволят вычислить излишне рискованных, нетрезвых или находящихся в состоянии стресса людей, которым система посоветует отдохнуть и не создавать опасной ситуации на дороге.
Ученые установили основные признаки усталости водителя и перевели их в численные параметры, такие как угол наклона головы и процент открытости глаз. Для обучения программы команда использовала открытые библиотеки и базы данных компьютерного зрения, а также статистику, собранную в ходе опытной эксплуатации системы добровольцами. Приложение анализирует данные с камеры смартфона на протяжении всей поездки и выдает предупреждения, помогающие взбодриться и сосредоточиться на вождении, когда человек начинает зевать или «клевать носом». Помимо этого смартфон фиксирует скорость машины и повороты, поэтому, когда автолюбитель смотрит не в ту сторону, в которую совершает маневр, программа привлекает его внимание звуковыми и световыми сигналами и помогает избежать аварийной ситуации. На данный момент разработанное приложение уже скачали более 5 тыс. человек со всего мира и более 500 активно им пользуются.
«Схожая система в данный момент разрабатывается в компании “Яндекс” для специальной инфракрасной камеры. Отличительной особенностью нашей программы стало использование смартфона, который на сегодняшний день есть у каждого человека и не требует установки в автомобиль какого-либо дополнительного оборудования. Мы ориентируемся на то, что наше приложение будет интересно как простым водителям, так и службам такси, логистическим, каршеринговым и другим компаниям, имеющим автопарки и заинтересованным в снижении аварийности их автомобилей. Система позволит администраторам получить доступ к перемещениям каждого водителя и к статистике опасных состояний, зафиксированных во время поездки. Так они смогут контролировать маршруты, соблюдение правил дорожного движения, а также режима труда и отдыха водителями компании»,— поделился руководитель проекта Алексей Кашевник, кандидат технических наук, доцент факультета информационных технологий и программирования Университета ИТМО.
По материалам «Methodology and Mobile Application for Driver Behavior Analysis and Accident Prevention»; Alexey Kashevnik, Igor Lashkov, Andrei Gurtov; журнал IEEE Xplore, сентябрь 2019 г.