Искусственный интеллект поможет сделать эскалаторы безопаснее
Эскалаторы есть во всех крупных торговых центрах и практически на всех станциях метро. Они заметно облегчают нам жизнь, однако при неправильном использовании могут стать причиной травм и даже гибели. Движущиеся механизмы легко зажевывают одежду, волосы и даже части тела. Если человек пьян, не держится за поручень, его кто-то толкнул или закружилась голова, то высока вероятность падения. Механизмы эскалатора могут ломаться, возможны возгорания и прочие опасные ситуации. Все это важно если не предотвращать, то как минимум контролировать и оперативно разрешать, однако сейчас нет идеального средства, которое могло бы обеспечить максимальную безопасность людей на эскалаторе.
Исследователи Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН и Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» рассмотрели все возможные ситуации, которые могут произойти на эскалаторе в условиях его нормальной работы и при различных эксцессах. Они предложили систему, при которой нарушения можно тем или иным образом обнаруживать, при этом используются датчики, видео- и аудиозапись. Даже если один источник информации откажет, другие «подстрахуют». Для обработки данных могут использоваться искусственные нейронные сети и методы машинного обучения, например системы, покадрово анализирующие видео и замечающие «нестандартное» положение тела пассажира при падении. По результатам обработки подается сигнал оператору, обесточивается эскалатор, поступает вызов полиции или пожарным и так далее. Ученые представили соответствующие алгоритмы реализации своей идеи и создали программу для телефона.
Также были проведены реальные эксперименты на эскалаторе. Результаты продемонстрировали повышение точности распознавания ситуаций на 8,11% и увеличение производительности обработки данных почти в 4 раза при использовании данных из одного типа источника. Что касается обработки данных из всех трех типов источников, точность возрастает более чем на 26%, а скорость принятия решения оператором управления увеличивается почти на 30%.
Подход уже продемонстрировал свою эффективность в эксперименте, и его возможное применение не ограничивается только эскалаторами — в дальнейшем сферы можно значительно расширить.
