Система использует искусственный интеллект для обнаружения диких животных на дорогах и предотвращения аварий

Прочитано: 211 раз(а)


Точно так же, как водители в Бразилии могут быть предупреждены о пробках впереди или о припаркованном на обочине транспортном средстве, вскоре на их смартфоне или на экране компьютера автомобиля могут появиться уведомления, предупреждающие их в режиме реального времени о том, что дорогу переходят муравьед, волк или тапир. шоссе. Ни одному человеку не обязательно видеть рассматриваемое животное или нажимать кнопку управления, чтобы отправить предупреждение.

Чтобы это стало возможным, ключевым шагом является создание модели компьютерного зрения, которая автоматически обнаруживает бразильских диких животных. Исследователи добились этого, как описано в статье, опубликованной в журнале Scientific Reports.

«Виды были выбраны в соответствии с показателями, рекомендованными Бразильским центром исследований экологии дорог [CBEE, при Федеральном университете Лавраса, UFLA]. По оценкам этого центра, ежегодно на бразильских дорогах погибает около 475 миллионов животных. Мы создали базу данных бразильских видов и обучили ряд моделей компьютерного зрения их обнаружению», — рассказал Габриэль Соуто Ферранте, первый автор статьи. Он провел исследование в рамках своей магистерской работы в Институте математики и компьютерных наук Университета Сан-Паулу (ICMC-USP) в Сан-Карлосе.

По словам Родольфо Иполито Менегетта, профессора ICMC-USP, руководителя Ферранте и последнего автора статьи, группы в других странах уже некоторое время работают над системами, которые обнаруживают диких животных с использованием искусственного интеллекта, но модели, построенные за рубежом, не очень хорош в обнаружении бразильских животных. Более того, немногие из них предназначены для идентификации животных на дорогах, а это приложение требует быстрого обнаружения в условиях плохой видимости.

«Водители также подвергаются значительному риску при столкновении с крупными животными. У них часто не хватает времени, чтобы принять меры, чтобы их избежать. Наша система использует придорожные камеры, подключенные к портативному компьютеру, и в этом отношении является инновационной», — сказал он.

Мгновенное обнаружение

Чтобы разработать систему, распознающую бразильские виды, исследователи сначала создали базу данных бразильских млекопитающих, которые с наибольшей вероятностью пострадают от дорожного движения, найдя и загрузив из Интернета 1823 фотографии, находящиеся в свободном доступе (без защиты авторских прав). При необходимости изображения редактировались, чтобы удалить «шум» (случайные изменения цвета, яркости и т. д.), который мог затруднить идентификацию вида, или облегчить идентификацию путем включения различных ракурсов.

Затем исследователи протестировали различные версии YOLO (You Only Look Once), алгоритма компьютерного зрения, широко используемого для обнаружения объектов в реальном времени, включая диких животных . Одним из его преимуществ является одноэтапное обнаружение, наиболее подходящий тип для идентификации крупных животных в реальном времени, поскольку скорость предпочтительнее точности. Еще одним фактором, повлиявшим на выбор, стала возможность запуска системы на так называемых периферийных устройствах, таких как планшеты и портативные компьютеры с относительно ограниченными ресурсами.

Видео животных, снятые исследователями Экологического парка Сан-Карлос, были использованы для проверки эффективности системы. Будущие обновления базы данных будут включать изображения животных, снятые лесными фотоловушками и придорожными камерами.

Любопытно, что старые версии YOLO лучше обнаруживали животных. «Модели правильно определили вид на 80% изображений, сделанных в течение дня, при этом животное было четко видно», — сказал Ферранте. Типичные проблемы компьютерного зрения (такие как плохое обнаружение ночью, в сырую погоду или когда животное частично спрятано) сохраняются и будут в центре внимания будущих исследований.

Новые изображения будут включены в базу данных, а партнерство с операторами платных дорог и городскими властями позволит протестировать систему в реальных ситуациях, включая интеграцию с существующими технологиями.

В 2020 году группа под руководством Менегетта разработала приложение , которое информирует водителей о дорожных условиях, используя данные в реальном времени, собранные смартфонами участников дорожного движения в Катандуве, городе в штате Сан-Паулу. Отличие от таких приложений, как Waze или Google Maps, заключается в том, что в эту систему могут вводить данные муниципальные службы дорожного движения.

«Одной из возможностей было бы объединить нашу систему обнаружения животных с этим приложением, которое у нас уже есть, и тем самым повысить безопасность животных и водителей», — сказал Менегетт.

Система использует искусственный интеллект для обнаружения диких животных на дорогах и предотвращения аварий



Новости партнеров