מחשבים ברכב יוכלו יום אחד לדעת אם נהג שיכור רק על ידי התבוננות בתווי פניו, אומרים חוקרים. "התבוננות" מתמדת של הנהג בסימנים אופייניים של שכרות יכולה אף להפחית את מספר תאונות הנהיגה בשכרות.
הפרויקט המתואר במאמר יצא לאור 9 באפריל בכנס המכון להנדסאי חשמל ואלקטרוניקה (IEEE) וקרן ראיית המחשב (CVF), מעניק למערכות מחשוב רכב את היכולת להעריך את רמת השיכרון של נהג מיד לאחר שהוא עולה על ההגה - עם דיוק של עד 75%.
זה חורג משיטות ממוחשבות קיימות המסתמכות על התנהגויות נצפות כמו סגנון נהיגה, דיווש ומהירות הרכב. ניתן לאסוף ולעבד נתונים אלו רק כאשר הרכב בתנועה זמן רב.
לעומת זאת, הפרויקט החדש משתמש במצלמה מונוכרום העוקבת אחר משתנים כמו כיוון המבט ומיקום הראש. המערכת הכוללת עשויה לכלול גם תמונות תלת מימד ואינפרא אדום של פני הנהג ווידאו ממצלמות אחוריות המציגות את תנוחת הנהג, כמו גם אינטראקציה מההגה, יומני אירועים והקלטות מסך המשקפות את התנהגות הנהג.
"המערכת שלנו מסוגלת לקבוע את רמת השיכרון בתחילת התנועה, מה שמאפשר לנו למנוע הופעת נהגים שיכורים על הכביש", אומרת אנסי קשטרן, דוקטורנטית באוניברסיטת אדית קואן, אוסטרליה, שהשתתפה. בפרויקט, בהצהרה שלך
היא הוסיפה כי מכיוון שהתוכנה משתלבת בקלות בארכיטקטורה הדיגיטלית של רכבים "חכמים" - כגון מעקב עיניים ומערכות ניטור נהגים - היא עוברת בקלות לסביבות דמויות סמארטפון.
ארגון הבריאות העולמי (WHO) מעריך שהרעלת אלכוהול אחראית ל-20% עד 30% מתאונות הדרכים הקטלניות ברחבי העולם. באוסטרליה, שם נולד הפרויקט, 30% מהתאונות הקטלניות קשורות לרמת אלכוהול בדם החורגת מהמגבלה החוקית של 0,05%.
"בעוד שנערכים מאמצים לשילוב מערכות זיהוי אלכוהול של נהגים בדורות הבאים של כלי רכב, ומכוניות אוטונומיות נמצאות ממש מעבר לפינה, נושא הנהיגה בשכרות עדיין דחוף", אמר קשטרן.
במחקר נעשה שימוש בהקלטות וידאו של נהגים בגילאים שונים, הרגלי שתייה וחווית נהיגה שהשתמשו בסימולטורים עם שלוש רמות שכרות - שכרות מפוכחת, קלה וכבדה. הם עבדו עם חברת התוכנה MiX מ-Powerfleet כדי לאסוף נתונים מנהגי משקאות בסביבה מבוקרת אך מציאותית.
לאחר מכן, האלגוריתם חיפש סימנים גלויים של שכרות על פני צילומי הווידאו וחזה בהצלחה את מצבו של הנהג הפוטנציאלי בשלושה רבעים מהמקרים. כמה סימנים חזותיים נפוצים של שיכרון כוללים עיניים דומות, פנים סמוקות, צניחת עפעפיים ומראה נדהם, על פי חומר שפורסם על ידי ועדת המשקאות האלכוהוליים והקנאביס של אורגון.
מנהיג הפרויקט Saeed Zulkarnain Gilani, מרצה בכיר בפקולטה למדעי החיים באוניברסיטת אדית קואן, אמר שהצעדים הבאים יהיו הגדלת הרזולוציה של נתוני התמונה שהאלגוריתם מקבל, מה שיאפשר לו לבצע תחזיות מדויקות עוד יותר. "אם יוכח שווידאו ברזולוציה נמוכה הוא מספיק, הטכנולוגיה הזו יכולה לשמש מצלמות מעקב בצד הדרך", אמר גילאני בהצהרה.
אבל לעת עתה, הגילוי הזה הוא צעד משמעותי קדימה, שכן הוא יכול לקבוע את רמת השיכרון עוד לפני שהמכונית זזה ממקום. זה יכול לפתח עתיד שבו מכוניות "חכמות" לא יתניעו עם נהג שיכור מאחורי ההגה - או אפילו להזהיר את הרשויות אם הנהג שיכור מאוד.
קרא גם:
השאירו תגובה