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

As statistics show, the use of artificial intelligence and machine vision for cars can significantly improve road safety. Even before self-driving vehicles dominate the road, connected vehicles with computer vision-based ADAS will dramatically reduce road accidents. New automotive technologies such as machine vision not only improve road safety, but also open new business opportunities for companies from related industries and sectors such as insurance, car sharing and driver training. Soon, the automotive market, car service services and industries close to transport will change dramatically. This means that those who invest in such developments right now will be able to seize leadership in the era of the spread of innovative technologies.In modern cars, video cameras are used not only as an alternative to the rear-view mirror but are also an important part of active safety systems. Their task, first, is to support collision protection systems through object detection. Cameras are also used to keep track of the lane, to automatically recognise road signs and traffic lights, and monitor the condition of drivers. Together with radars and lidars, they are used to control unmanned vehicles. However, these are far from all the possible areas of useful application of video cameras on board a vehicle. With development of artificial intelligence systems, a decrease in size and an increase in the power of on-board computing facilities, as well as with an increase in the throughput of mobile communications and development of cloud technologies, it becomes possible to implement new services based on video cameras and computer vision.For this reason, the objective of this article is to analyse the trends in development of artificial intelligence, computer vision systems and, considering these trends, to form a list of useful services based on them. The article provides information about what cars can «see» today, how they do it, and what useful services can be implemented for drivers, for transport organisations and for areas related to transport.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

Автоматизация сбора первичных данных для формирования матрицы корреспонденций поездок пассажиров на основе компьютерного зрения и нейросетевых технологий

The origin-destination trip matrix is a fundamental characteristic of a transport network, and development of a reliable correspondence matrix is the most important task in organising passenger traffic. It is the basis on which the public transport route network of a city (region) is built and optimised.Currently, collection of initial information for construction of a travel correspondence matrix is carried out through field surveys comprising questionnaire surveys of the population; accounting for movement of passengers according to the coupons issued to them; checkers, tellers manually counting passengers in vehicle compartments; simple surveys of passengers. Besides, mathematical modelling is used based on statistical data on the number of residents in various districts of the city, employees in enterprises and students in educational institutions, as well as on available data on the characteristics of passenger traffic along certain routes. All these surveys are very expensive and are carried out once over few years; they give a large error, which is why decisions made on the basis of these data are far from being optimal.There are a lot of solutions in the software and hardware market that provide automated collection of data on passenger flows. They are based on the use of infrared sensors or of video recording. However, none of these systems provide information about the points of entry and exit of each passenger. The objective of this study was to develop methods for automating the collection of reliable information about passenger trips, that will be the base for building up-to-date and reliable passenger trip correspondence matrices. This task can be solved by constant monitoring of passengers’ trips with fixing places of entry and exit of each passenger.The study describes the possibility of creating software based on computer vision and artificial intelligence which will provide automation of collection of primary information about travel of each passenger from the place of boarding into the vehicle to exit from it, that is, automation of data generation to build a passenger trip correspondence matrix. Матрица корреспонденций является фундаментальной характеристикой транспортной сети, а формирование достоверной матрицы корреспонденций является важнейшей задачей при организации пассажирских перевозок. Она является той основой, на базе которой строится маршрутная сеть общественного транспорта города (региона) и выполняется её оптимизация.В настоящее время сбор исходной информации для построения матрицы корреспонденций зачастую осуществляется путём натурных обследований: анкетирования населения, учёта перемещения пассажиров по выдаваемым им талонам, использования учётчиков в салонах транспортных средств, простого опроса пассажиров. Кроме того, используется математическое моделирование, основанное на статистических данных о количестве жителей в различных районах города, количестве работников на предприятиях и учащихся в учебных заведениях, а также на ранее полученной информации о характеристиках пассажиропотока по определённым маршрутам. Все эти обследования очень дороги, проводятся только раз в несколько лет, дают большую погрешность, из-за чего принятые на основе этих данных решения далеки от оптимальных.На рынке программно-технических средств имеется масса решений, обеспечивающих автоматизированный сбор данных о пассажиропотоках. Они базируются на использовании либо инфракрасных датчиков, либо видеокамер. Однако ни одна из этих систем не даёт информации о точках входа-выхода каждого пассажира.Целью настоящего исследования явилась разработка методов автоматизации получения достоверной информации о поездках пассажиров, на основе которой можно строить актуальные и достоверные матрицы корреспонденций поездок пассажиров. Данная задача может быть решена путём постоянного мониторинга поездок пассажиров с фиксацией места входа и выхода каждого пассажира.Описана возможность создания программного обеспечения на основе компьютерного зрения и искусственного интеллекта, что обеспечит автоматизацию сбора первичной информации о перемещении каждого пассажира от места посадки в транспортное средство до выхода из него, то есть автоматизацию формирования данных для построения матрицы корреспонденций поездок пассажиров.