Учёные Новосибирского государственного технического университета создали программное обеспечение, которое автоматически распознаёт объекты дорожной инфраструктуры и формирует текстовое описание видеосцены с оценкой загруженности трафика.
Как сообщили в пресс-службе вуза, разработка не требует больших вычислительных мощностей и адаптирована под российские дорожные условия.
В основе системы лежит свёрточная нейросеть, которая обнаруживает в кадре разметку, знаки, светофоры, пешеходные переходы и транспортные средства. Затем алгоритм анализирует их расположение и движение и генерирует полное текстовое описание с итоговым выводом: «трафик низкий», «средняя загруженность» или «высокая интенсивность движения».
В отличие от простых систем, которые лишь перечисляют объекты, новый алгоритм формирует связный текст. Например: «в течение 30 секунд по дороге двигалось 12 легковых автомобилей и 2 грузовых. Пешеходный переход не использовался. Светофор работал в штатном режиме. Вывод — загруженность трафика средняя». Такой формат удобен для автоматической обработки больших объёмов данных — текст легко индексировать, искать по ключевым словам и анализировать без просмотра часов видео. Разработка может быть полезна дорожным службам, аналитическим центрам и страховым компаниям. В перспективе систему можно адаптировать для мониторинга загруженности дорог в реальном времени и интеграции с существующими системами видеонаблюдения, сообщает ТАСС.
