ИИ машинного зрения расширяет возможности систем мониторинга внимания водителя

Длинный участок шоссе, поездка поздно ночью или напряженный день могут утомить любого водителя. Но даже кратковременная потеря концентрации может иметь огромное значение, когда речь заходит о безопасности дорожного движения.

Вот почему многие автопроизводители обращаются к новым технологиям, помогающим водителям сохранять бдительность и концентрацию. От датчиков, отслеживающих траекторию руления, до камер, наблюдающих за признаками усталости, — современные автомобили всё лучше распознают моменты, когда внимание водителя начинает ослабевать.

В частности, благодаря computer vision, ветви искусственного интеллекта (ИИ), машины теперь могут интерпретировать изображения и видео подобно тому, как это делают люди. Когда речь заходит о транспортных средствах, computer vision может использоваться в системах контроля внимания водителя для анализа его позы, выражения лица и движений глаз.

Например, модели Vision AI, такие как Ultralytics YOLO11 и Ultralytics YOLO26, поддерживают такие задачи computer vision, как обнаружение объектов (определение и поиск объектов на изображении), трекинг объектов (отслеживание этих объектов по кадрам) и сегментация экземпляров (отделение отдельных объектов от фона), которые можно применять для контроля позы водителя, положения головы и общей внимательности.

В этой статье мы рассмотрим причины невнимательности и сонливости водителей, то, как Vision AI питает системы мониторинга внимания, и как эти системы формируют более безопасное будущее для водителей повсюду.

Что такое невнимательность и сонливость водителя?#

Сохранение концентрации за рулем требует постоянного внимания. Каждую секунду водители обрабатывают данные о дорожных знаках, сигналах светофора и движении окружающих транспортных средств. Когда эта концентрация ослабевает, даже на мгновение, риск аварии резко возрастает.

Исследования показывают, что водители, которые отводят глаза от дороги более одного раза или часто нажимают кнопки в автомобиле, с большей вероятностью попадут в аварию или столкнутся с опасной ситуацией, даже если рост риска не ровно в два раза.

Эти выводы подчеркивают, как легко может рассеиваться внимание — проблема, известная как невнимательность водителя. Это происходит, когда глаза или мысли водителя блуждают вдали от дороги, будь то проверка телефона, переключение музыки или погружение в раздумья. Даже быстрого двухсекундного отвлечения может быть достаточно, чтобы не заметить замедляющуюся машину или красный свет впереди.

Рис. 1. Примеры отвлекшегося водителя. (Источник)

Тем временем сонливость водителя развивается постепенно, зачастую из-за усталости или недостатка сна. Сонный водитель может медленно моргать, кивать головой или ослаблять хватку на руле. По мере того как нарастает усталость, время реакции замедляется, и становится труднее контролировать автомобиль.

Определение того, сохраняет ли водитель бдительность#

Вот некоторые общие признаки невнимательности или сонливости водителя:

• Частота и продолжительность моргания: Водитель моргает медленнее или чаще, чем обычно.
• Положение и наклон головы: Голова водителя кивает вперед или наклоняется в одну сторону.
• Движение глаз и направление взгляда: Водитель слишком долго не смотрит на дорогу.
• Отсутствие рулевого управления: Водитель совершает незначительные или запоздалые корректировки руля во время движения.

Эти признаки могут проявляться поначалу слабо, но со временем становятся более заметными, особенно в долгих поездках или ночью. Их своевременное распознавание помогает водителям оставаться бдительными, сосредоточенными и в безопасности на дороге.

Необходимость мониторинга внимания водителя#

Даже при наличии современных функций, таких как система удержания в полосе, помогающая держать автомобиль в центре, или адаптивный круиз-контроль, поддерживающий безопасную дистанцию, аварии могут случаться, если внимание водителя ослабевает. Технологии могут повысить безопасность, но сохранение бдительности по-прежнему остается обязанностью водителя.

Чтобы помочь снизить эти риски, новые инновации теперь используют камеры на базе Vision AI для наблюдения за лицом и глазами водителя. Эти технологии, называемые системами мониторинга внимания водителя, разработаны для обнаружения ранних признаков усталости или отвлечения и помогают держать водителей в тонусе и безопасности.

Рис. 2. Системы на базе Vision AI могут использоваться для контроля внимания водителя. (Источник)

Когда система замечает предупреждающие сигналы, такие как более медленное моргание, кивание головой или отведение взгляда от дороги, она обычно подает мягкие сигналы, например визуальное или звуковое предупреждение, побуждая водителя вновь сфокусироваться, прежде чем опасность возрастет.

Мониторинг внимания водителя: как это работает#

Системы мониторинга внимания водителя созданы для того, чтобы распознавать момент, когда водитель начинает терять концентрацию, что может происходить постепенно, даже без ведома самого водителя. Эти системы обычно используют маленькую камеру, установленную рядом с рулем или на приборной панели, для постоянного наблюдения за лицом и глазами водителя.

Чтобы обеспечить надежную работу в любых условиях, многие системы используют инфракрасные камеры, которые могут четко фиксировать детали лица даже ночью или при слабом освещении и плохой погоде. Поскольку мониторинг внимания водителя — это приложение, где критически важна скорость, видеопоток с камер должен анализироваться в режиме реального времени, чтобы обнаруживать признаки усталости или отвлечения и реагировать на них.

Как Vision AI интерпретирует поведение водителя#

Так как же эти системы работают на самом деле? Камеры фиксируют живое видео, которое анализируется моделями Vision AI, обученными интерпретировать человеческую позу и мимику. Эти модели обнаруживают тонкие визуальные сигналы, которые показывают, насколько водитель бдителен или отвлечен.

Анализ сигналов лица и тела#

Система Vision AI, интегрированная с этими моделями, может обнаруживать и отслеживать лицо водителя и общую позу тела с помощью методов pose estimation. Она определяет ключевые точки, такие как глаза, нос, рот, плечи и положение головы, что позволяет контролировать движение и выравнивание даже при изменении освещения или смене положения водителя.

Как только лицо водителя обнаружено, система оценивает ориентацию головы, чтобы определить, куда смотрит водитель: прямо на дорогу, вниз на устройство или в сторону. Затем система фокусируется на глазах, анализируя частоту и продолжительность моргания, а также направление взгляда для оценки внимания.

Рис. 3. Система контроля внимания водителя в действии. (Источник)

Медленное моргание, закрытые глаза или взгляд, блуждающий вдали от дороги, могут указывать на усталость или отвлечение. Некоторые системы также используют машинное обучение для отслеживания осанки и паттернов движения в течение времени, сравнивая их с нормальным, внимательным поведением, чтобы выявлять постепенные признаки, такие как кивание головой, сутулость или замедленные реакции.

Обнаружение усталости и выдача предупреждений о внимании#

При обнаружении ранних признаков усталости или невнимательности система отправляет мягкие оповещения, чтобы помочь водителю сфокусироваться. Эти предупреждения могут принимать форму мягкого звукового сигнала, вибрации руля или напоминания на приборной панели. Если водитель не реагирует, предупреждения становятся более заметными, пока водитель снова не начнет следить за дорогой.

Vision AI также поддерживает другие функции помощи водителю и безопасности#

Помимо мониторинга внимания, Vision AI может улучшить ряд функций безопасности и помощи водителю, присутствующих в современных автомобилях. Например, когда система обнаруживает признаки отвлечения или сонливости, она может передать эту информацию другим бортовым системам, позволяя автомобилю корректировать свое поведение и помогая поддерживать безопасное и стабильное вождение.

Вот несколько других систем, предназначенных для помощи водителю:

• Адаптивный круиз-контроль: Поддерживает заданную скорость и автоматически корректирует её для соблюдения безопасной дистанции от впереди идущего транспортного средства.
• Система удержания в полосе: Эта система обеспечивает мягкое рулевое управление, помогая автомобилю оставаться в центре полосы и снижая риск непреднамеренного съезда.
• Предупреждение о лобовом столкновении: Цель этой системы — предупредить водителя при обнаружении потенциального столкновения или резкого замедления в потоке.
• Системы помощи при вождении без участия рук: Эти функции обеспечивают ограниченное вождение без рук на совместимых дорогах, одновременно контролируя внимание водителя для обеспечения безопасности. Парой примеров являются Super Cruise от General Motors и BlueCruise от Ford, которые используют внутрисалонные камеры для отслеживания концентрации водителя и выдают предупреждения, если внимание ослабевает.

Рис. 4. Пример использования Vision AI для предупреждения водителей о фронтальных столкновениях. (Источник).

Vision AI может спасать жизни на дороге#

Системы мониторинга внимания водителя — это не просто экспериментальные инновации; они уже внедряются в производство. Усталость и отвлечение — повседневные вызовы для водителей дальнемагистральных грузовиков, которые часто проводят долгие часы за рулем с редкими перерывами.

Vision AI теперь помогает решать эту проблему, контролируя бдительность водителя в режиме реального времени. Хорошим примером является обновленная система Driver Alert Support, представленная Volvo Trucks. Она объединяет направленную внутрь камеру отслеживания взгляда и направленную вперед камеру, которая следит за положением на полосе и манерой вождения. Помимо этого, другие автопроизводители интегрируют системы мониторинга водителя на базе computer vision и ИИ, чтобы помочь водителям оставаться бдительными и сосредоточенными.

Плюсы и минусы мониторинга внимания водителя#

Вот некоторые ключевые преимущества использования систем мониторинга внимания водителя:

• Обнаружение в реальном времени: Модели computer vision могут анализировать выражения лица, движения глаз и положение головы в реальном времени, что позволяет обнаруживать усталость или отвлечение на ранних этапах.
• Неинвазивный мониторинг: В отличие от носимых датчиков, системы на основе камер отслеживают внимание пассивно, не требуя никакого физического контакта или дополнительных усилий со стороны водителя.
• Масштабируемость и адаптивность: Модели на базе компьютерного зрения могут постоянно дообучаться и улучшаться с помощью новых данных, повышая точность в различных условиях освещения, для разных типов лиц и в разных средах.

Хотя системы мониторинга внимания водителя предлагают множество преимуществ, существуют и некоторые ограничения, которые стоит учитывать. Вот ключевые факторы, о которых следует помнить:

• Проблемы с освещением и видимостью: Производительность computer vision может падать при плохом освещении, бликах или когда водитель носит отражающие очки или головной убор, закрывающий ключевые черты лица.
• Вопросы конфиденциальности данных: Запись и обработка видео внутри салона вызывает вопросы о том, как данные о лице и поведенческие паттерны хранятся, используются и защищаются.
• Вычислительная нагрузка: Анализ видео в реальном времени требует значительной вычислительной мощности, что может увеличить стоимость системы и энергопотребление.

Основные выводы#

Сохранение бдительности за рулем необходимо для безопасного вождения. Даже короткий момент отвлечения или усталости может повысить риск аварии.

Системы мониторинга внимания водителя на базе Vision AI помогают снизить этот риск, отслеживая визуальные сигналы, такие как движения глаз, паттерны моргания и положение головы. Распознавая ранние признаки сонливости или невнимательности, эти системы могут своевременно предупредить водителей, чтобы те перефокусировались и оставались в безопасности на дороге.

Узнай больше об ИИ, присоединившись к нашему сообществу и посетив наш репозиторий GitHub. Ознакомься с нашими страницами решений, чтобы почитать про ИИ в робототехнике и computer vision в здравоохранении. Открой для себя наши варианты лицензирования и начй разработку с Vision AI уже сегодня!