Calculatoarele încorporate în mașini ar putea într-o zi să spună dacă un șofer este beat, doar privind trăsăturile feței, spun cercetătorii. „Urmând” în mod constant șoferul pentru semne tipice de ebrietate, ar putea chiar să reducă accidentele de conducere în stare de ebrietate.
Proiectul, conturat în a lucrare publicată pe 9 aprilie ca parte a conferinței Institutului de Ingineri Electrici și Electronici (IEEE) și Computer Vision Foundation (CVF), oferă sistemelor de calcul din mașină puterea de a evalua nivelul de ebrietate al șoferului de îndată ce intră – cu o precizie de 75%.
Depășește metodele asistate de computer existente, care se bazează pe comportamente observabile, cum ar fi modelele de direcție, utilizarea pedalelor și viteza vehiculului. Aceste puncte de date pot fi colectate și procesate numai atunci când vehiculul a fost în mișcare pentru o perioadă îndelungată.
În schimb, noul proiect folosește o singură cameră color care urmărește variabile precum direcția privirii și poziția capului. Sistemul general poate include, de asemenea, imagini 3D și în infraroșu ale feței șoferului și videoclipuri din spate care arată poziția șoferului, alături de interacțiunile cu direcția, jurnalele de evenimente și înregistrările de pe ecran ale comportamentului de condus.
Legate de: Modelele AI ar putea devora toate datele publice ale internetului până în 2026
„Sistemul nostru are capacitatea de a identifica nivelurile de intoxicație la începutul unui drum, permițând prevenirea potențială a șoferilor cu deficiențe de a fi pe drum.” Ensiyeh Keshtkaranun doctorand la Universitatea Edith Cowan, Australia, care a contribuit la proiect, a spus într-un afirmație.
Ea a adăugat că, deoarece software-ul se încadrează perfect în arhitecturile digitale ale vehiculelor inteligente – cum ar fi sistemele de urmărire oculară și de monitorizare a șoferului – facilitează migrarea către medii precum un smartphone.
Reducerea crizei de sănătate publică
Organizația Mondială a Sănătății (OMS) estimări că deficiența de alcool este implicată în 20% până la 30% din accidentele de mașină mortale din întreaga lume. În Australia, unde s-a născut proiectul, 30% dintre accidentele mortale implică alcoolemie peste limita legală de 0,05%.
„Deși sunt în desfășurare eforturi pentru a integra sistemele de detectare a alcoolului șoferului în generațiile viitoare de vehicule, iar apariția mașinilor autonome este la orizont, problema persistentă a conducerii în stare de ebrietate rămâne o preocupare urgentă”, a spus Keshtkaran.
Studiul a folosit înregistrări video cu șoferi de diferite vârste, obiceiuri de consum și experiență de conducere folosind simulatoare sub trei niveluri de ebrietate – treaz, ebrietate scăzută și ebrietate severă. Au colaborat cu compania de software MiX by Powerfleet pentru a colecta date de la șoferii cu deficiențe de alcool în medii controlate, dar realiste.
Algoritmul a căutat apoi indicii faciale perceptibile de intoxicație în filmările video și a prezis cu succes starea potențialului șofer în trei sferturi din cazuri. Unele indicii vizuale comune ale intoxicației includ ochii injectați de sânge, fața îmbujorată, pleoapele căzute și o privire amețită, potrivit materialului publicat de Comisia pentru lichior și canabis din Oregon.
Liderul proiectului Syed Zulqarnain Gilani, lector superior la Școala de Științe de la Universitatea Edith Cowan, a spus că următorii pași sunt îmbunătățirea rezoluției datelor de imagine pe care le primește algoritmul, permițându-i să facă predicții și mai precise. „Dacă videoclipurile cu rezoluție scăzută se dovedesc suficiente, această tehnologie poate fi folosită de camerele de supraveghere instalate pe marginea drumului”, a spus Gilani în declarație.
Dar deocamdată, descoperirea reprezintă un salt major înainte, deoarece poate identifica nivelurile de intoxicație chiar înainte ca mașina să se miște. Acest lucru ar putea introduce un viitor în care mașinile inteligente nu vor porni cu un șofer beat la volan sau chiar ar putea alerta autoritățile dacă un șofer este prea în stare de ebrietate.