Главная

Постановка задачи. Методы машинного обучения и нейронные сети являются перспективным инструментом для прогнозирования и определения объектов в режиме реального времени, что позволяет найти применение подобным технологиям в обеспечении безопасности дорожного движения. Целью работы является разработка решения, способного с помощью методов искусственного интеллекта детектировать и классифицировать объекты, реализующее функции интеллектуальной системы помощи водителю на борту транспортного средства. Используемые методы: создание сервиса интеллектуального ассистирования на основе сверточных нейронных сетей. Элементом новизны представленного решения является реализация сервиса помощи принятия решения водителю на основе компактной маломощной вычислительной базы. Результат: выбранный сервис интеллектуальной системы помощи принятия решений водителю реализован на компактном маломощном вычислительном устройстве с точностью 87 % по оценке показателя средней точности (mAP) при средней частоте 32 кадра в секунду. Практическая значимость: представленное решение позволяет внедрить систему с использованием алгоритмов искусственного интеллекта на базу транспортного средства благодаря низкому энергопотреблению и нейропроцессорному модулю, способному работать с видеопотоком в режиме реального времени.