Нейронные сети расширяют возможности дорожных камер фотовидеофиксации

Современные системы фотовидеофиксации должны обрабатывать огромное количество информации. При этом на дорогах становится всё больше автомобилей, а многие из них похожи друг на друга. Поэтому быстро и точно определить нужную машину среди большого потока транспорта становится всё сложнее. Помочь в решении этой задачи позволяет искусственный интеллект (ИИ), в частности нейронные сети. 

Зачем дорожным камерам нужен искусственный интеллект

Ежегодно на дорогах России появляются до миллиона новых автомобилей. При этом многие машины имеют похожий внешний вид, стандартные цвета и ограниченное количество вариантов кузова.

Добавим к этому разные погодные условия, состояние дорог и их большую протяжённость. В результате дорожным камерам приходится работать с огромным количеством изображений и объектов.

Использование искусственного интеллекта в программном обеспечении системы фотовидеофиксации позволило повысить качество обработки видео и расширить возможности комплекса. При этом модернизировать уже установленное оборудование не потребовалось.,

Как нейронная сеть помогает дорожным камерам

Специалисты лаборатории «Технологии Распознавания» разработали программный детектор транспортных средств на основе нейронных сетей. В нём используется технология Intel OpenVINO.

Совместная работа видеокарт NVIDIA и нейросетевого детектора позволила значительно улучшить анализ видеопотока, который выполняют автоматические комплексы ФВФ «АвтоУраган-ВСМ2-М».

Нейродетектору комплекса «АвтоУраган-ВСМ2-М» работы хватает — в кадре может быть с десяток движущихся автомобилей

Нейродетектор способен одновременно обрабатывать кадры, в которых находится до десятка движущихся автомобилей. Он позволяет повысить скорость и точность выполнения нескольких важных задач:

• быстрее и точнее находить государственный регистрационный номер автомобиля на видео;

• надёжно определять транспортные средства, у которых отсутствует номер;

• распознавать маркировку опасных грузов на кузове;

• точно определять область лобового стекла;

• плавно отслеживать движение автомобиля.

Нейросетевой детектор также улучшил классификацию транспортных средств. Сейчас комплекс фотовидеофиксации «АвтоУраган-ВСМ2-М» автоматически определяет пять типов кузова автомобилей и мотоциклы.

Почему важно быстро находить номер автомобиля

Государственный регистрационный знак (ГРЗ) — один из главных элементов, с которыми работает система фотовидеофиксации.

По номеру можно идентифицировать транспортное средство и связать его с владельцем. Кроме того, номер используется как важная точка при расчёте скорости автомобиля.

Поэтому камере необходимо быстро и точно находить номер даже в сложных условиях — например, когда автомобиль движется в плотном потоке, номер загрязнён или изображение получается недостаточно чётким.

Именно здесь возможности нейронной сети особенно заметны: она помогает системе находить и распознавать номерные знаки даже в сложных ситуациях.

Больше возможностей для контроля нарушений

Точная обработка изображения с помощью нейросети позволяет освободить вычислительные ресурсы системы для других задач.

В результате комплекс «АвтоУраган-ВСМ2-М» может одновременно фиксировать несколько видов нарушений на одном участке дороги. Например, система способна одновременно обнаружить превышение скорости, движение по обочине и остановку на вафельной разметке.

Кроме фиксации нарушений комплекс анализирует изображение и получает дополнительную информацию о каждом автомобиле. Видеоаналитика позволяет автоматически:

• определить тип кузова автомобиля;

• обнаружить запрещённое перестроение;

• зафиксировать пересечение линии разметки;

• определить область лобового стекла и расположение фар;

• контролировать зону пешеходного перехода и обнаруживать движение пешеходов в этой зоне.

Где ещё можно использовать эти данные

Автоматическое определение типа кузова автомобиля имеет несколько практических применений.

Такие данные нужны, например, для учёта грузовых автомобилей, как это используется в системе «ПЛАТОН». Они также могут применяться для контроля иностранного транзитного грузового транспорта, проходящего по территории России.

Информация о составе автомобильного потока полезна и для интеллектуальных транспортных систем (ИТС). На основе таких данных можно эффективнее управлять транспортными потоками.

Кроме того, знание типа автомобиля помогает быстрее находить нужное транспортное средство при розыске.

Грязный, плохо читаемый номерной знак, это убедительная демонстрация возможности нейросети

Контроль перестроений и разметки

Без автоматического анализа видео практически невозможно эффективно фиксировать некоторые нарушения, связанные с перестроением автомобилей.

Речь идёт, например, о случаях, когда водитель пересекает дорожную разметку или перестраивается там, где это запрещено знаками.

По мере роста количества автомобилей такие нарушения становятся всё более распространёнными. При этом они могут становиться причиной дорожно-транспортных происшествий.

Нейросетевой видеоанализ позволяет автоматизировать обнаружение подобных нарушений и тем самым расширяет возможности систем фотовидеофиксации.

Что дальше

В настоящее время нейросетевой детектор активно применяется на комплексах «АвтоУраган-ВСМ2-М», и являются важной составляющей их ежедневной работы.

Таким образом, использование нейронных сетей позволяет не менять установленное оборудование, а расширять его возможности за счёт программных технологий. Дорожные камеры получают возможность не только точнее распознавать автомобили и их номера, но и одновременно анализировать множество других объектов и ситуаций на дороге.