За основы были взяты данные о пьяных водителях.
Как сообщает Techxplore, для разработки новой технологии ученые применили программу MiX by Powerfleet для сбора данных о водителях в состоянии алкогольного опьянения в контролируемой, но приближенной к реальности среде.
Разработчики сняли на стандартную RGB-камеру серию видеороликов с участием водителей на симуляторе, причем участники эксперимента были разбиты на три группы по степени алкогольного опьянения: полностью трезвые, с низким и сильным уровнем опьянения. Затем материалы видеозаписи были проанализированы системой машинного обучения, способной по видео оценить степень влияния алкоголя на способность управлять транспортным средством. Система распознавала и учитывала такие факторы, как мимика водителя, положение его головы и направление взгляда.
«Наша система выявляет различные уровни алкогольного опьянения с общей точностью 75% для трехуровневой классификации», — прокомментировала аспирант ECU Энсие Кешткаран. Она также добавила, что технология способна определить уровень опьянения водителя в самом начале движения, тогда как методы определения опьянения, основанные на анализе поведения водителя, требуют для выявления нарушения более длительного периода времени.
По словам старшего преподавателя ECU доктора Сайеда Зулькарнайна Гилани, следующий этап исследовательской программы — определение минимального разрешения изображения, необходимого для использования этого алгоритма. «Если видео с низким разрешением окажется достаточным, эта технология может быть использована камерами наблюдения, установленными на обочинах дорог», — сообщил он. В этом случае правоохранительные органы смогут использовать данные камер как основание для остановки транспортных средств и пресечения дальнейшего нахождения нетрезвых водителей за рулем.