Makine Öğrenimi ve Edge Computing ile ‘Saldırgan Sürüş’ Tespiti

Recent bir patent başvurusu, makine öğrenimi algoritmaları kullanarak kavşaklarda ‘saldırgan sürüş davranışı’ tespit eden bir sistem önerdi. Bu sistem, civic edge computing cihazlarında çalışacak.

Bu sistem, son zamanlarda geliştirilen AI araştırmalarının aksine, municipal bir yapıda olacak ve sürücülere ‘güvenli’ sürüş davranışı normlarına uymayan sürücülere cezalar uygulamak amacıyla tasarlandı. Ayrıca, kötü sürücülere ilgili in-car audiovisual uyarılar sağlayacak.

Patent, 29 Nisan 2021’de ABD Patent ve Marka Ofisi’ne, Michigan Üniversitesi’nin Board Of Regents ve Denso corporation adına başvuruldu. Denso, Toyota’ya ait bir Japon otomotiv bileşenleri üreticisidir.

UMich patenti, sigorta denetimi amaçlı bir iç arabalı sistem değil, adli veri üretmek için tasarlanmadı, ancak trafik kavşaklarında dağıtılan iyi kaynaklı edge computing düğümlerine dayanır. Bu düğümler, yol kenarındaki edge computing kaynaklarından ve yakındaki araçlardaki sensörlerden veri toplar ve anlık ve eyleme geçirilebilir geri bildirim sağlar. Kaynak: https://pdfaiw.uspto.gov/76/2021/50/012/1.pdf

Önerilen çerçeve, tamamen pasif veya civic ekipmana bağlı değil, aynı zamanda sistem için katkıda bulunabilecek araç içi teknolojileri gerektirir. Bu, her donanımlı aracı bir trafik izleme düğümüne dönüştürebilir, ancak aynı zamanda sürücüyü de izleyebilir ve araçtan gelen veri akışlarına erişim sağlar. Patentte sunulan araç içi kurulum şeması (sağda), araçların frenleri, gaz pedalı, direksiyon simidi ve odometerinden doğrudan sensör verilerini içerir ve ayrıca harita verilerine erişim gerektirir.

Hem yol kenarındaki hem de araç içi kurulumlar, CUDA destekli GPU ve yerel depolama kaynaklarına sahiptir ve her ikisi de bulut bağlantısına sahiptir.

Saldırgan Sürücülere Uyarılar

Patent başvurusuna göre, sistem bir sürücüyü şöyle etkileyecek:

‘Sistem, bir araçta saldırgan sürüş davranışı tespit ettiğinde, sürücüyü yavaşlatmak için bir uyarı mesajı gönderebilir.’

Ek olası uyarılar, araç içi hız ve gelen araçlar için uyarıları içerir;

Patent başvurusunda belirtilen uyarılar. Kaynak: https://pdfaiw.uspto.gov/fdd/76/2021/50/012/0.pdf

Patent, araçtaki mevcut sesli-görsel cihazların (sürücünün sahip olduğu akıllı telefonlar dahil) uyarılar sağlamak için kullanılabileceğini belirtir.

Sürücüye Özel Kırmızı Işıklar

Kavşak trafik ışıklarının sıklıklarını ve davranışlarını değiştirmek, kazaları azaltmak için bilinen bir yöntemdir ve önerilen sistem, kavşaklardaki trafik ışıklarının işleyişini değiştirmek için veri sağlayabilir.

Ancak, Michigan önerisi, altyapı ve araç verilerinin derin entegrasyonunu öngörür ve bu, sürücünün davranışına bağlı kırmızı ışıkların mümkün olabileceği başka bir olasılık sunar (patent başvurusunun [0157] bölümüne bakınız).

‘Ek olarak, bir kavşakta (örneğin, kavşak 200a) bir araçta (örneğin, araç 71) saldırgan sürüş davranışı tespit edildiğinde, sonraki kavşaklarda (örneğin, kavşaklar 200b ve 200c) saldırgan sürüş davranışını kontrol etmek ve azaltmak için düzeltici önlemler uygulanabilir. Örneğin, sistem, araç 71’in kavşak 200a’da kırmızı ışıkta geçeceğini öngörürse, trafik kontrol sinyallerini (202b ve 202c) kontrol etmek için bir kontrol sinyali gönderebilir. Bu şekilde, trafik kontrol sinyalleri kırmızı olarak değiştirilebilir ve araç 71’in yavaşlamasını teşvik edebilir.’

Sürücü Gizliliğine İlişkin Gelişmeler

Son on yılda, araç içi sürücü izleme sistemleri önerileri, duygusal tanıma bilgisayar görüşü algoritmalarını ve diğer biyometrik göstergeleri kullanarak, sürücülere ‘soğutucu’ bir etki yaratmak amacıyla tasarlandı. Bu sistemler, sürücünün sigorta primlerini etkileyebilir veya kaza soruşturmasında kanıt olarak kullanılabilir.

Michigan/Denso önerisi, devlet işbirliği yoluyla zorunlu araç standartlarında değişiklikler öngörmektedir. Ancak, ABD’deki nüfusun hareketliliği ve böyle bir sistemin uzun mesafe sürücüleri (örneğin, kamyon sürücüleri) için en uygun olacağı düşünüldüğünde, federal bir uygulama olmadan bunun nasıl mümkün olacağı belirsizdir, trừ ki sistem, katılmayan eyalet sınırlarında veya böyle bir sistemi desteklemeyen ilçelerde devre dışı kalacak şekilde tasarlanırsa.

Bu tür yenilikler genellikle, sigorta şirketlerinin izleme ekipmanı yüklemeye hazır olan politika sahiplerini ödüllendirmeye yönelik artan eğilim tarafından yönlendirilir. Ancak, civic altyapının ihtiyacı, tam olarak bu modele uymaz, bu nedenle böyle bir sistemin yasama desteği ve federal veya eyalet fonlarına ihtiyacı olabilir.

Önerilen sistemin makine öğrenimi mimarisi. Çerçeve, denetimli öğrenme kullanır ve gerçek zamanlı geri bildirim sağlar, ancak ayrıca gelen verilere ve olaylara dayanarak algoritmaları iyileştirmek için çevrimdışı eğitim için de olanak sağlar. Saldırgan sürüş davranışı tespiti, zaman serisi analizi için kullanılan bir algoritma olan Dynamic Time Warping (DTW) ile kolaylaştırılır.

Gelir Akışı

Patentte önerilen sistem, civic bir çerçeve içinde gerçek zamanlı olarak yanlış sürüş davranışı analizini sunan ve otomatik olarak cezalar veya para cezaları uygulayan veya yetkilileri uyarabilen ilk sistem olabilir. Ancak, mucitlere göre, bu sistem, gelir elde etmek isteyen belediye yetkilileri tarafından suistimal edilebilir.

Michigan Üniversitesi’nin İnşaat ve Çevre Mühendisliği Bölümü’nden yardımcı doçent Neda Masoud, The Academic Times‘a ‘Yanlış alarmın maliyeti, teknolojinin sağlayabileceği artan güvenlik seviyesine göre küçük bir bedeldir. Ancak, yanlışlıkla suçlananların kendilerini savunma fırsatına her zaman sahip olmaları gerekir.’ dedi.

Patent başvurusu, donanımlı araçlara sahip olmayan araçların saldırgan sürüş olaylarını ele almayı önerir. Bu durumda, tanımlama, donanımlı araçların dış gözlemi veya kavşak kurulumları aracılığıyla gerçekleştirilebilir.

Kavşaklar Yüksek Risk

Michigan patenti, kavşaklardaki sorumsuz davranışları ele alır, çünkü bunlar trafik kazaları ve ihlallerinin merkezi noktalarıdır. Benzer bir Çin araştırması, destek vektör makinesi (SVM) analizini kullanarak sefer içi olayları tespit etti. Bir başka Çin araştırması, akıllı telefon sensörlerini kullanarak yolculuk sırasında düzensiz davranışları tespit etti.

ABD Ulusal Karayolu Trafik Güvenliği İdaresi, 2010 yılında, 2008 yılında ABD’de meydana gelen kazaların %40’ının kavşaklardaki faaliyetlerle ilgili olduğunu tahmin etti.