Перспективы применения искусственного интеллекта и компьютерного зрения в транспортных системах и подключенных автомобилях

Как показывает статистика, использование на автомобилях искусственного интеллекта и машинного зрения позволяет серьёзно повысить безопасность дорожного движения. Ещё до того, как на дорогах начнёт преобладать беспилотный транспорт, подключенные автомобили с системой ADAS на базе компьютерного зрения позволят серьёзно снизить аварийность на дорогах. Новые автомобильные технологии, такие как машинное зрение, позволяют не только повысить безопасность дорожного движения, но и открывают новые возможности по развитию бизнеса компаний из смежных отраслей, таких как страхование, каршеринг и подготовка водителей. Уже в ближайшем будущем автомобильный рынок, службы автосервиса и близкие к транспорту отрасли кардинально изменятся. А значит те, кто инвестирует в подобные разработки уже сейчас, смогут захватить лидерство в эпоху распространения инновационных технологий.

В современных автомобилях видеокамеры используются не только как альтернатива зеркалу заднего вида, но и являются важной частью систем активной безопасности. Их задача, в первую очередь, заключается в поддержке систем защиты от столкновений при обнаружении объектов. Камеры также используются для слежения за полосой движения, для автоматического распознавания дорожных знаков и светофоров, следят за состоянием водителей. Вместе с радарами и лидарами они используются для управления беспилотными автомобилями. Однако это далеко не все возможные сферы полезного использования видеокамер на борту транспортного средства. С развитием систем искусственного интеллекта, с уменьшением размеров и увеличением мощности бортовых вычислительных средств, с повышением пропускной способности средств мобильной связи и развитием облачных технологий появляется возможность реализации новых сервисов на основе видеокамер и компьютерного зрения.

Исходя из этого, целью данной статьи является анализ тенденций развития искусственного интеллекта, систем компьютерного зрения и, с учётом этих тенденций, формирование перечня полезных сервисов на их основе. В статье приводятся сведения о том, что уже сегодня могут «видеть» автомобили, как они это делают, и какие полезные сервисы можно реализовать для водителей, для транспортных организаций и для связанных с транспортом смежных сфер.

1. Компьютерное зрение и искусственный интеллект: современные мифы и перспективы применения. [Электронный ресурс]: https://integral-russia.ru/2019/06/28/kompyuternoe-zrenie-i-iskusstvennyjintellekt-sovremennye-mify-i-perspektivy-primeneniya/. Доступ 25.02.2021.

2. Машинное зрение: что и как видят автомобили. [Электронный ресурс]: https://habr.com/ru/company/wayray/blog/407775/. Доступ 25.02.2021.

3. Камеры: технология, которая изменила облик автомобилестроения. [Электронный ресурс]: https://bezopasnik.info/%D0S%BA%D0S%B0S%D0S%BC%D0S%B5S%D1S%80S%D1S%8B-%D1S%82S%D0S%B5S%D1S%85S%D0S%BD%D0S%BE%D0S%BB%D0S%BE%D0S%B3S%D0S%B8S%D1S%8F-%D0S%BA%D0S%BE%D1S%82S%D0S%BE%D1S%80S%D0S%B0S%D1S%8F-%D0S%B8S%D0S%B7S%D0S%BC%D0S%B5S%D0S%BD%D0S%B8S%D0S%BB%D0S%B0-%D0S%BE/. Доступ 25.02.2021.

4. Краткая история Connected Cars: что считать «подключенными машинами» и почему ближайшее будущее не в беспилотниках? [Электронный ресурс]: https://habr.com/ru/company/bright-box/blog/336078/. Доступ 25.02.2021.

5. В России стартовал проект платформы «Автодата». [Электронный ресурс]: https://ntinews.ru/news/khronika-rynkov-nti/autonet/v-rossii-startoval-proektplatformy-avtodata.html. Доступ 25.02.2021.

6. ГОСТ Р 59237-2020. Платформа «Автодата». Термины и определения. [Электронный ресурс]: http://nd.gostinfo.ru/document/6823879.aspx. Доступ 25.02.2021.

7. Kerastutorial points(simply easy lerning). [Электронный ресурс]: https://www.tutorialspoint.com/keras/keras_tutorial.pdf. Доступ 25.02.2021.

8. Welcome to PyBrain’s documentation![Электронный ресурс]: http://pybrain.org/docs/. Доступ 25.02.2021.

9. Documentation of scikit-learn 0.19.1. [Электронный ресурс]: https://www.sklearn.org/documentation.html. Доступ 25.02.2021.

10. TensorFlow. API Documentation. [Электронный ресурс]: https://www.tensorflow.org/api_docs?hl=ru.

11. Pytorch documentation. [Электронный ресурс]: https://pytorch.org/docs/stable/index.html. Доступ 25.02.2021.

12. Writing documentation for OpenCV. [Электронный ресурс]: https://docs.opencv.org/master/d4/db1/tutorial_documentation.html. Доступ 25.02.2021.

13. Official English Documentation for ImageAI. [Электронный ресурс]: https://imageai.readthedocs.io/en/latest/. Доступ 25.02.2021.

14. Российский рынок М2М/IoT в транспортной отрасли растёт опережающими темпами. [Электронный ресурс]: https://www.iksmedia.ru/news/5267002-Kakovy-perspektivy-rossijskogo-rynk.html. Доступ 25.02.2021.

15. Автостат (аналитическое агентство). [Электронный ресурс]: https://yandex.ru/turbo/autostat.ru/s/news/42973/. Доступ 25.02.2021.

16. Практически каждый шестой автомобиль в России имеет сетевое подключение. [Электронный ресурс]: https://3dnews.ru/1015447. Доступ 25.02.2021.

17. Потребность в ИКТ-кадрах вырастет на четверть. [Электронный ресурс]: https://www.comnews.ru/content/204216/2020-01-27/2020-w05/potrebnostikt-kadrakh-vyrastet-chetvert. Доступ 25.02.2021.