a
b
c
d
FindNews.ru - новости, последние события, хроники.
Президент Узбекистана сообщил о погибших в ходе протестов в Нукусе
Сегодня, 18:30
Минобороны Великобритании откажется от поставщиков, использующих нефть из РФ
Сегодня, 18:22
Премьер Украины рассказал, что расходы страны на армию выросли в 10 раз
Сегодня, 17:47
Посол Украины заявил о задержании Турцией российского сухогруза с зерном
Сегодня, 17:47
Labor Economics: Ученые США и ФРГ выяснили, что автоматизация производства может повредить психическому здоровью рабочих
Сегодня, 17:40
Еще одна страна может выйти из ЕС в ближайшее время - СМИ
Сегодня, 17:19
Следственный комитет РФ сообщил о двух пропавших без вести во время обстрела Белгорода
Сегодня, 17:09
Штайнмайер выступил против принуждения Украины к переговорам с РФ
Сегодня, 17:05
?esk? televize: Словакия готова передать Украине танки, но просит держать это в тайне
Сегодня, 17:05
В Пакистане при падении автобуса в овраг погибли 19 человек
Сегодня, 17:05

Пермская ИТ-компания TrafficData обучила нейросеть распознавать аварии по записям с камер видеонаблюдения

Пермская компания TrafficData разработала модуль распознавания ДТП по записям с камер видеонаблюдения. Разработка выявляет признаки аварии по видео с 90% точностью и сигнализирует диспетчеру о случившемся инциденте. Об этом CNews сообщили представители TrafficData.

Разработка состоит из двух компонентов: математического алгоритма и нейросетей. Алгоритм оценивает время остановки, скорость и направление движения автомобилей, а также ситуацию на дороге и реакцию людей. Решение пермских разработчиков собирает статистику, как долго стоят машины, чтобы определить длительность аномальной остановки. Она рассчитывается отдельно для разных участков дороги, что важно, например, для перекрестков, где на разных направлениях допустимо разное время остановок. Алгоритм TrafficData динамично обновляет данные о текущей дорожной ситуации, и в случае появления пробки пересчитывает допустимое время остановки машин.

После того, как алгоритм определил аномальную остановку, в дело «включаются» нейросети, которые проверяют, есть ли признаки ДТП: столкновение и повреждение авто, сбитые пешеходы, возгорания. Нейронные сети помогают уменьшить число ложных срабатываний системы. После обнаружения аварии сигнал передается диспетчеру, что позволяет быстрее реагировать на происшествие, спасать человеческие жизни, не допустить образование новых пробок и ДТП.

Наталья Лиходиевская, Softline: Мы хотим, чтобы каждый сотрудник компании стал ее акционером Бизнес

«Мы постоянно обучаем нейросеть реакциям автовладельцев на аварию, уже включены много логик поведения людей. Например, если человек начал выходить из машины, обходить ее, ставить красный треугольник, или долго стоит, то с большой вероятностью случилось ДТП. Модуль “видит” эти поведенческие паттерны и дает сигнал. Оператор быстрее среагирует на аварию, а значит, время на спасения попавших в ДТП будет больше. Это важно, когда счет идет на минуты, правило “золотого часа” в медицине никто не отменял», — сказал гендиректор TrafficData Иван Чебыкин.

Поделиться Подписаться на новости Короткая ссылка

Наука и высокие технологии - другие новости