В Сочи планируют запустить в тестовую эксплуатацию систему для планирования движения общественного транспорта от компании NtechLab — партнера Госкорпорации Ростех. С помощью видеоаналитики на основе ИИ сервис сам будет оценивать загрузку остановок и передавать эти данные дальше, властям города. Те же, в свою очередь, смогут своевременно изменить маршруты или вывести на линию дополнительные автобусы, троллейбусы и трамваи.
Система подключится к уже имеющимся городским камерам видеонаблюдения и будет примерно раз в 5 минут самостоятельно анализировать ситуацию. Причем вся информация может быть выведена в виде Телеграм-бота. Там же появятся предупреждения о больших толпах людей, которые позволят избегать давки и выбирать другие виды транспорта.
«Сегодня наше решение очень ждут в регионах, ведь с ним можно не только грамотно спланировать маршруты в новых районах, но и проанализировать загруженность действующих направлений. Кроме того, система поможет в борьбе с серыми маршрутками, которые продолжают появляться на дорогах. Городские власти сегодня предпочитают не дожидаться жалоб от граждан, а реагировать на нарушения моментально»
Интересно, что это далеко не первая система на основе искусственного интеллекта, которую испытывают в России. Так для водителей общественного транспорта тестируют специальную умную камеру, которая анализирует состояние человека за рулем, определяет степень усталости и помогает избежать аварий. Для этого всего лишь нужна мимика: движение бровей, частота морганий, взгляд.
А ученые Центра компетенций Национальной технологической инициативы «Искусственный интеллект» на базе МФТИ занимаются созданием системы-помощника для диспетчеров на железных дорогах. Алгоритм на базе ИИ способен прогнозировать, моделировать и оптимизировать движение составов, чтобы сделать расписание максимально точным и удобным.
Подобные технологии появляются и в других странах. Так ученые из Австралийского университета Эдит Коуэн придумали нейросеть для распознавания пьяных водителей. Система встраивается в камеры внутри салона авто и определяет алкогольное опьянение с успехом в 75%.
