मशीन लर्निंग और एज कंप्यूटिंग के साथ 'आक्रामक ड्राइविंग' का पता लगाना

एक हालिया पेटेंट आवेदन ने सिविक एज कंप्यूटिंग उपकरणों में तैनात मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके जंक्शनों पर 'आक्रामक ड्राइविंग व्यवहार' की पहचान करने के लिए एक प्रणाली का प्रस्ताव दिया है।

इन-व्हीकल 'रोड रेज' एनालिटिक्स (मुख्य रूप से बीमा कंपनियों के लाभ के लिए) में एआई अनुसंधान के हालिया नवाचारों के विपरीत, प्रस्तावित प्रणाली प्रकृति में नगरपालिका है, और इसका उद्देश्य उन ड्राइवरों के लिए दंड की सुविधा प्रदान करना हो सकता है जो अनुरूप नहीं हैं 'सुरक्षित' ड्राइवर व्यवहार के परिवेश मानदंडों के लिए। इसका उद्देश्य विशेष रूप से ख़राब ड्राइवरों को संबंधित इन-कार ऑडियोविज़ुअल अलर्ट प्रदान करना भी है।

की ओर से 29 अप्रैल 2021 को यूएस पेटेंट और ट्रेडमार्क कार्यालय में पेटेंट दायर किया गया था। बोर्ड ऑफ रीजेंट्स मिशिगन विश्वविद्यालय के, और डेंसो कॉर्पोरेशनटोयोटा के स्वामित्व वाली एक जापानी ऑटोमोटिव घटक निर्माता।

यूमिच पेटेंट एक मालिकाना, इन-कार प्रणाली नहीं है जिसका उद्देश्य बीमा निरीक्षण करना है, न ही इसे केवल फोरेंसिक डेटा का उत्पादन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, बल्कि यह डेटा को एकत्रित करके तत्काल और कार्रवाई योग्य प्रतिक्रिया प्रदान करने के लिए यातायात चौराहों पर तैनात अच्छी तरह से संसाधन वाले एज कंप्यूटिंग नोड्स पर निर्भर करता है। सड़क के किनारे किनारे कंप्यूटिंग संसाधनों और आस-पास के वाहनों में स्थापित सेंसर से। Source: https://pdfaiw.uspto.gov/76/2021/50/012/1.pdf

प्रस्तावित ढांचा पूरी तरह से निष्क्रिय या नागरिक उपकरणों पर निर्भर नहीं है, बल्कि कारों को सिस्टम के लिए योगदान देने वाले सेंसर में बदलने में सक्षम इन-व्हीकल प्रौद्योगिकियों की भी आवश्यकता होगी। प्रभावी रूप से, यह प्रत्येक सुसज्जित वाहन को यातायात निगरानी नोड में बदल देगा, हालांकि वाहन के ऑनबोर्ड डेटा स्ट्रीम तक पहुंच के अतिरिक्त लाभ के साथ, ड्राइवर पर भी वही निगरानी रखी जाएगी। पेटेंट में प्रस्तुत इन-कार इंस्टॉलेशन (दाईं ओर नीचे चित्रित) के लिए योजनाबद्ध में वाहन के ब्रेक, थ्रॉटल, स्टीयरिंग व्हील और ओडोमीटर से प्रत्यक्ष सेंसर डेटा के साथ-साथ मानचित्र डेटा तक पहुंच की आवश्यकता शामिल है।

सड़क के किनारे और इन-व्हीकल इंस्टॉलेशन दोनों में CUDA-सक्षम GPU और स्थानीय स्टोरेज संसाधन हैं, और दोनों में क्लाउड कनेक्टिविटी की सुविधा है।

आक्रामक ड्राइवरों के लिए चेतावनी

पेटेंट आवेदन के अनुसार, सिस्टम को एक झगड़ालू ड्राइवर के साथ बातचीत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है:

'जब आक्रामक ड्राइविंग व्यवहार की भविष्यवाणी करने वाली प्रणाली 1 किसी विषय वाहन में आक्रामक ड्राइविंग की भविष्यवाणी करती है, तो एक चेतावनी संदेश जैसे चित्र में चेतावनी। 8ए आक्रामक ड्राइवर को धीमी गति से चलने की चेतावनी देने के लिए सब्जेक्ट वाहन में ऑडियो विजुअल डिवाइस 413 पर आउटपुट हो सकता है।'

अतिरिक्त संभावित चेतावनियों में गति और आने वाले वाहनों के लिए कार में अलर्ट शामिल हैं:

पेटेंट आवेदन में दर्शाई गई चेतावनियाँ। Source: https://pdfaiw.uspto.gov/fdd/76/2021/50/012/0.pdf

पेटेंट में कहा गया है कि एक अन्य संभावित परिदृश्य में, वाहन में उपलब्ध किसी भी ऑडियो-विजुअल डिवाइस (ड्राइवर के स्वामित्व वाले स्मार्टफोन सहित) का उपयोग ऑडियो चेतावनियों सहित चेतावनियां प्रदान करने के लिए किया जा सकता है।

ड्राइवर-विशिष्ट लाल बत्तियाँ

चौराहों पर ट्रैफिक लाइटों की आवृत्तियों और व्यवहार को बदलना लंबे समय से दुर्घटनाओं को कम करने के एक तरीके के रूप में जाना जाता है, और प्रस्तावित प्रणाली का उपयोग डेटा उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है जो चौराहों पर ट्रैफिक लाइटों के काम करने के तरीके को बहुत व्यापक स्तर पर बदल सकता है।

हालाँकि, मिशिगन प्रस्ताव में कल्पना की गई बुनियादी ढांचे और वाहन डेटा का गहरा एकीकरण एक और संभावना प्रदान करता है: लाल बत्तियाँ जो रटने या शेड्यूल करने के बजाय ड्राइवर के व्यवहार से तय होती हैं (प्रोलिक्स अनुभाग देखें) [0157] पेटेंट आवेदन में)।

'इसके अतिरिक्त, यदि एक चौराहे (उदाहरण के लिए, चौराहा 200ए) पर ड्राइविंग पैटर्न वाहन 71 में आक्रामक ड्राइविंग की भविष्यवाणी करता है और/या इंगित करता है, तो नियंत्रण तत्वों के नियंत्रण जैसे उपचारात्मक उपायों को बाद के चौराहों (उदाहरण के लिए, चौराहा 200बी और) पर नियोजित किया जा सकता है। 200सी) आक्रामक ड्राइविंग व्यवहार को नियंत्रित और कम करने के लिए। उदाहरण के लिए, यदि आक्रामक ड्राइविंग व्यवहार 1 की भविष्यवाणी करने वाली प्रणाली भविष्यवाणी करती है कि वाहन 71 चौराहे 200a पर लाल बत्ती चला सकता है, तो आक्रामक ड्राइविंग व्यवहार 1 की भविष्यवाणी करने वाली प्रणाली यातायात नियंत्रण की स्थिति/चरण को नियंत्रित करने के लिए एक नियंत्रण संकेत आउटपुट कर सकती है। चौराहे 202बी और 202सी पर सिग्नल 200बी और 200सी। इस प्रकार, यातायात नियंत्रण सिग्नल 202बी और 202सी लाल रंग में बदल सकते हैं, उदाहरण के लिए, वाहन 71 के चौराहे 200ए से गुजरने से पहले वाहन 71 को धीमा करने के लिए प्रोत्साहित करना और चौराहे 200बी के माध्यम से ड्राइव करने के प्रयास में गति बढ़ाने का प्रयास न करना। सिग्नल 200बी और 202सी के लाल होने से पहले 202सी।'

ड्राइवर की गोपनीयता में दखल

इन-व्हीकल ड्राइवर मॉनिटरिंग सिस्टम के लिए प्रस्ताव पिछले दशक में अन्य बायोमेट्रिक संकेतकों के साथ मिलकर भावना पहचान कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम का उपयोग किया गया है, ताकि आक्रामक ड्राइवरों पर 'द्रुतशीतन प्रभाव' डालने के लिए डिज़ाइन किए गए सिस्टम का निर्माण किया जा सके, क्योंकि गलत ड्राइवर व्यवहार ऐसी योजनाओं के तहत ड्राइवर बीमा प्रीमियम को प्रभावित कर सकता है, अन्यथा इसे साक्ष्य के रूप में उपयोग किया जा सकता है। दुर्घटना की जांच।

इसके विपरीत, मिशिगन/डेन्सो प्रस्ताव अनिवार्य वाहन मानकों में बदलाव के माध्यम से किसी प्रकार के राज्य सहयोग के लिए अभिप्रेत है। हालाँकि, सामान्य समय में अमेरिकी आबादी की गतिशीलता और इस तथ्य को देखते हुए कि ऐसी प्रणाली ट्रक ड्राइवरों जैसे लंबी दूरी के ड्राइवरों के लिए सबसे अधिक लागू होगी, यह देखना मुश्किल है कि संघीय कार्यान्वयन से कम कुछ भी कैसे संभव होगा। , जब तक कि ढांचे को गैर-भागीदारी वाले राज्य की सीमाओं पर, या उन काउंटियों में निष्क्रिय होने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है जो योजना का समर्थन नहीं करते हैं।

हालाँकि इस तरह के नवाचार आम तौर पर निगरानी उपकरण स्थापित करने के इच्छुक पॉलिसी धारकों को पुरस्कृत करने के लिए बीमा कंपनियों की बढ़ती प्रवृत्ति से प्रेरित होते हैं, नागरिक बुनियादी ढांचे की आवश्यकता उस मॉडल में बिल्कुल फिट नहीं होती है, यह सुझाव देता है कि ऐसी प्रणाली को विधायी समर्थन और संघीय या राज्य वित्त पोषण की आवश्यकता होगी। .

रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स (आरएनएन) का उपयोग करते हुए सिस्टम के लिए प्रस्तावित मशीन लर्निंग आर्किटेक्चर का एक चित्रण। हालाँकि यह ढाँचा बिना पर्यवेक्षित शिक्षण का भी उपयोग करता है और वास्तविक समय की प्रतिक्रिया प्रदान करता है, यह आने वाले डेटा और घटनाओं के आधार पर एल्गोरिदम को बेहतर बनाने के लिए ऑफ़लाइन प्रशिक्षण का भी प्रावधान करता है। आक्रामक ड्राइविंग व्यवहार की पहचान डायनेमिक टाइम वॉर्पिंग (डीटीडब्ल्यू) द्वारा की जाती है, जो दो अस्थायी श्रृंखलाओं या वस्तुओं के अनुक्रमों की तुलना करने के लिए समय श्रृंखला विश्लेषण में उपयोग किया जाने वाला एक एल्गोरिदम है जो गति में भिन्न हो सकता है।

राजस्व स्ट्रीम

पेटेंट में प्रस्तावित प्रणाली नागरिक ढांचे में गलत ड्राइवर व्यवहार का वास्तविक समय विश्लेषण प्रदान करने वाली अपनी तरह की पहली प्रणाली हो सकती है जो वास्तव में खतरनाक ड्राइवर घटनाओं की स्थिति में स्वचालित रूप से जुर्माना और दंड जारी करने या अधिकारियों को सचेत करने में सक्षम है। हालाँकि, आविष्कारकों का मानना ​​है कि राजस्व के भूखे नगरपालिका अधिकारियों द्वारा नकदी-गाय के रूप में इसका दुरुपयोग किया जा सकता है।

मिशिगन विश्वविद्यालय में सिविल और पर्यावरण इंजीनियरिंग विभाग में सहायक प्रोफेसर नेदा मसूद ने बताया अकादमिक टाइम्स कि 'झूठे अलार्म प्रौद्योगिकी द्वारा प्रदान की जा सकने वाली सुरक्षा के उन्नत स्तर के लिए भुगतान करने के लिए एक छोटी सी कीमत है। उन्होंने कहा, 'गलत तरीके से आरोपी बनाए गए लोगों के लिए आक्रामक ड्राइविंग के किसी भी झूठे दावे के खिलाफ खुद का बचाव करने का हमेशा अवसर होना चाहिए।'.

पेटेंट आवेदन उन वाहनों से जुड़ी आक्रामक ड्राइविंग घटनाओं की संभावना को स्वीकार करता है जो ऑन-बोर्ड इकाइयों (ओबीयू) से सुसज्जित नहीं हैं, जिन्हें आसन्न या आस-पास के वाहनों के बाहरी अवलोकन के साथ-साथ चौराहे की स्थापनाओं के माध्यम से संबोधित किया जा सकता है। ऐसे मामलों में, पहचान संभवतः अन्य तरीकों से डिफ़ॉल्ट होगी, जैसे स्वचालित लाइसेंस प्लेट रीडिंग (हालांकि पेटेंट आवेदन इससे संबंधित नहीं है)।

अंतर्विरोध एक उच्च जोखिम

मिशिगन पेटेंट चौराहों पर लापरवाह व्यवहार को संबोधित करता है, क्योंकि ये यातायात की घटनाओं और उल्लंघनों का केंद्र हैं, जबकि इसी तरह की तर्ज पर पिछले चीनी शोध में सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) विश्लेषण का उपयोग किया गया है। पारगमन घटनाओं की पहचान करें, जैसे खतरनाक लेन बदलना। चीन स्थित एक और शोध पहल स्मार्टफ़ोन में सेंसर का उपयोग किया जाता है यात्रा के दौरान अनियमित व्यवहार का पता लगाने के लिए।

अमेरिकी राष्ट्रीय राजमार्ग यातायात सुरक्षा प्रशासन अनुमानित 2010 में बताया गया कि 40 में संयुक्त राज्य अमेरिका में हुई 2008% दुर्घटनाएँ चौराहों पर गतिविधि से संबंधित थीं।