Согласно данным Всемирной Организации Здравоохранения, большинство ДТП вызваны действиями водителей. Поэтому производители электроники задумываются о создании новых устройств — носимых или встроенных в автомобиль — которые следят за основными показателями состояния водителя и сообщают о возможных критических ситуациях. Российские ученые из Университета ИТМО создали мобильное приложение Drive Safely, которое выполняет ту же функцию и не требует покупки дополнительного оборудования.
Программа оценивает уровень усталости, стресса и недостатка внимания водителя при помощи фронтальной камеры. Учитывается, как человек наклоняет голову, насколько открывает глаза (или щурится), зевает или кивает головой, частотой моргания, скоростью автомобиля, уровнем освещения в кабине и другими параметрами.
Приложение позволяет распознавать следующие опасные состояния водителя:
• Усталость
• Невнимательность
• Наличие пристегнутого ремня
• Использование телефона
• Прием пищи
• Курение
• Саботаж камеры
Отмечается, что методика может стать доступной альтернативой подходам, используемым в современных системах помощи водителю (ADAS).
Приложение работает параллельно с установленной на смартфоне навигационной системой и не мешать приему обычных вызовов и сообщений. При первом запуске пользователю будет предложено откалибровать положение головы. Для калибровки необходимо закрепить смартфон в держателе на лобовом стекле, где он будет использоваться в дальнейшем, нажать кнопку калибровки и в течение 10 секунд смотреть вперед на дорогу. После запуска программы пользователь увидит привычную систему навигации и поверх нее окно приложения (которое может быть скрыто с экрана, чтобы не мешать видеть карту или другие приложения).
Практически любой современный смартфон на операционной системе Android справится с расчетам.
Проект состоит из двух частей. Первая — это приложение на смартфоне с сенсорами и камерой, которое определяет опасные состояния и генерирует рекомендации водителю, вторая — облачный сервис, в котором приложение собирает историю вождения, осуществляем персонификацию определения опасных состояний для конкретного водителя и формируем отчеты о поездках. Так происходит обучение системы. Конечно, приложение может работать автономно — без доступа к сети Интернет или сбора данных в облаке, если водитель не хочет передавать информацию о своих поездках.
