Identificarea abuzului de telefon mobil al șoferilor cu filtre polarizante și recunoaștere de obiecte

Cercetătorii din Regatul Unit au propus un sistem rutier pentru detectarea automată a utilizării ilegale a telefonului mobil de către șoferi, utilizând filtre foto-optice clasice și captură în infraroșu. În funcție de calitatea echipamentului de captură, sistemul a demonstrat o rată de acuratețe de până la 95,81% în teste din lumea reală.

Unul dintre modelele cercetătorilor în acțiune. Zona parbrizului este identificată și izolată ca o zonă de captare pentru o căutare asistată de IA a imaginilor unui telefon mobil. Sistemul este proiectat pentru a ignora telefoanele mobile montate și pentru a căuta dispozitive care sunt ținute activ de șofer. Sursă: https://www.youtube.com/watch?v=PErIUr3Cxvg

Cercetarea, intitulată Identificarea încălcărilor utilizării telefonului mobil de către șoferi prin detectarea obiectelor cu urmărire, provine de la Școala de Calculatoare de la Universitatea Newcastle.

Depășirea reflexivității parbrizelor

Abordările anterioare de detectare a utilizării dispozitivelor mobile de către șoferi au fost împiedicate de reflexivitatea ridicată a parbrizelor în timpul orelor de zi, exacerbate atunci când reflexiile de la grupuri de nori mari obscurează interiorul vehiculului. Asemenea cazuri nu pot fi abordate realist cu surse de lumină infraroșie, deoarece cantitatea de iluminare IR necesară pentru a pătrunde lumina naturală a zilei ar fi intensivă din punct de vedere al resurselor.

Prin urmare, cercetătorii de la Newcastle propun cea mai veche truc din carte (care datează din 1812) pentru a elimina reflexiile de la o suprafață de sticlă percepută – un filtru polarizant ieftin, care ar putea fi atașat la camerele de supraveghere rutieră, calibrat o singură dată și care ar permite apoi o privire clară în interiorul vehiculului.

Mai sus, o vedere nefiltrată a unui parbriz. Mai jos, aceeași vedere cu un filtru polarizant fizic atașat la cameră. Sursă: https://arxiv.org/pdf/2109.02119.pdf

Cu mutarea de la camere dedicate la senzori mobili, prezența filtrului polarizant în cultura populară a fost redusă în mare măsură la includerea sa în ochelari de calitate rezonabilă, unde purtătorul poate observa proprietățile sale de eliminare a reflexiilor prin înclinarea punctului de vedere sau schimbarea punctului de vedere asupra obiectului reflectant.

Lumina solară este dispersată de moleculele de oxigen și azot, cu lumina albastră dispersată mai extensiv decât alte lungimi de undă, făcând albastrul culoarea nativă a unui cer clar în timpul zilei. Lumina albastră este polarizată, iar un filtru polarizant liniar sau circular poate elimina eficient această lumină polarizată, eliminând reflexiile în proces.

Articolul recunoaște că parbrizele fumurii ar putea împiedica sau chiar zădărnici această metodă de a vedea în interiorul mașinii. Cu toate acestea, deoarece acest lucru este limitat de legea din Regatul Unit, cu reglementări care variază de la stat la stat în SUA, articolul nu consideră acest lucru ca o piedică principală.

YOLO

Sistemul propus în articol este destinat să fie integrat în infrastructura civică, cum ar fi camerele de supraveghere rutieră instalate de guvern. Conștienți de posibilele obstacole legate de cost, cercetătorii au testat diverse configurații ale sistemului de recunoaștere a obiectelor pe diverse niveluri de calitate a echipamentului de captură și oferă un scenariu minim de cost în care filtre polarizante ieftine ar putea fi adăugate la camerele existente, cu toate celelalte aspecte ale sistemului la distanță.

Patru cadre de recunoaștere a obiectelor au fost testate: You-Only-Look-Once (YOLO) versiunile 3 și 4; SSD rețea de bază; Faster R-CNN; și CenterNet. În teste, cele mai precise rezultate au fost obținute cu YOLO V3, utilizând un flux de lucru în două etape, care localizează mai întâi zona parbrizului și apoi caută un dispozitiv mobil în acea zonă.

Cu toate acestea, necesitatea de a rula videoul prin două rețele duce la o rată de cadre mai mică decât optimală de 13,15 fps, comparativ cu aproape 30 fps pe sistemul mai simplu. Calitatea rezultatelor depinde de echipamentul de intrare, iar cercetătorii au constatat că atunci când intrarea a fost împărțită între camere de calitate scăzută și echipamente de calitate superioară, o rată de acuratețe de aproape 96% a fost posibilă pe echipamentele mai bune, și 74,35% pe camerele mai ieftine.

Limitarea încălcărilor recunoscute

În plus față de faptul că face sistemul viabil din punct de vedere economic, cercetătorii sunt preocupați să dezvolte un sistem complet automatizat, cu un minimum de supraveghere umană necesară, iar sistemul a fost conceput pentru a livra automat amenzi. Cu toate acestea, deoarece legile cu privire la utilizarea telefonului mobil în timpul conducerii devin mai severe în întreaga lume, cu pedepse care pot depăși simplele amenzi sau puncte de licență (de exemplu, în Regatul Unit), este probabil că verificarea umană ocazională ar rămâne un factor în implementarea unui astfel de sistem.

În ciuda utilizării fluxului optic și a altor metode pentru a lua în considerare întregul conținut al videoului, algoritmii de recunoaștere a obiectelor, cum ar fi YOLO, consideră fiecare cadru o “poveste completă”, iar următorul cadru o proiectare ulterioară. Prin urmare, un sistem de acest tip trebuie să fie împiedicat să emită (de exemplu) 128 de amenzi separate pentru 128 de cadre de video care captează o încălcare.

Pentru a evita acest lucru, sistemul incorporează algoritmul de urmărire a obiectelor Deep SORT, care adaugă un ID de “incident” unic pentru fiecare recunoaștere a încălcării și asigură că ID-ul nu este duplicat pe cadre într-o singură secvență de captură.

Manipularea supravegherii nocturne

Pentru condițiile de noapte, cercetătorii recurg la captura în infraroșu, așa cum s-a făcut în proiectele de cercetare anterioare care au investigat aceeași provocare. Ei au testat lungimi de undă IR de 850 și 730 de nanometri și au constatat că cele mai bune detalii au fost capturate cu 730 nm.

Articolul susține că este necesară o investigație suplimentară pentru a determina în ce măsură captura în infraroșu ar putea fi utilizată în timpul zilei.

Date

Pentru versiunea mai economică a sistemului, cercetătorii au utilizat 2.235 de imagini cu numere de înmatriculare din setul de date Google Open Images și 2150 de imagini cu telefoane mobile stoc și personalizate. Deoarece a fost necesar să se includă imagini cu telefoane ținute de șoferi, 1.700 de imagini cu telefoane au fost realizate în mod special pentru proiect.

Sistemul cu două etape a necesitat annotarea a 487 de parbrize, utilizate pentru a antrena prima etapă a procesului, în plus față de datele utilizate în procesul cu o singură etapă.

Deoarece nu a existat acces la infrastructura oficială de supraveghere rutieră, toate imaginile au fost realizate de voluntari pentru a aproxima condiții similare.

Compromisuri

Rezultatele finale oferă o gamă de standarde de acuratețe care ar trebui să fie compensate împotriva costului de implementare, cu echipamente de captură superioară și procesare care oferă cea mai mare acuratețe, și o acuratețe “acceptabilă” care poate fi obținută prin retro-fitingul ieftin al echipamentului de supraveghere urbană existent.

Pipeline-ul mai ieftin, cu o singură etapă, realizează aproape 75% acuratețe, cu cele mai mici costuri de implementare (de exemplu, montarea unui filtru polarizant ieftin), în timp ce sistemul mai complex cu două etape (care izolează zona parbrizului înainte de a căuta un dispozitiv mobil ținut de șofer) realizează rate de acuratețe mai mari, dar poate fi adecvat doar pentru infrastructura nouă, în funcție de bugetul disponibil. În ambele cazuri, calitatea echipamentului de captură este o variabilă suplimentară.

După cum s-a menționat mai sus, percepția cercetătorilor cu privire la viabilitatea proiectului pare a fi informată de presupunerea că sistemul ar trebui să funcționeze în întregime autonom – o cerință discutabilă.

Vezi videoul oficial al proiectului mai jos pentru mai multe detalii despre implementarea și abordările utilizate.