Ein kombiniertes Team koreanischer und amerikanischer Wissenschaftler
erstellte ein Verkehrsverfolgungssystem mit nur zwei Laptops mit aktivem WLAN und neuronalen Netzwerkmodulen. Die Kosten eines solchen Systems sind viel niedriger als die Kosten einer Standardinfrastruktur eines Verkehrsüberwachungsnetzwerks, das Kameras, Radargeräte und spezielle Software umfasst.
Die Erkennungsgenauigkeit von fahrenden Fahrzeugen mit dem neuen System ist recht hoch. Der Fahrzeugtyp wird mit einer Genauigkeit von 91,1% bestimmt. Das System unterscheidet den Unterschied zwischen verschiedenen Arten von Autos und Motorrädern mit einer Genauigkeit von fast 100%.
Damit das System funktioniert, benötigen Sie zwei Laptops, die sich auf gegenüberliegenden Straßenseiten befinden, und WLAN. Zwar installierten Wissenschaftler zwei weitere Laptops mit angeschlossenen Kameras, mit denen wir die Anzahl der vorbeifahrenden Autos berechnen und den Fahrzeugtyp ermitteln konnten.
Das Prinzip des Systems ist die Analyse eines veränderten Funksignals, dessen Eigenschaften von einem fahrenden Fahrzeug beeinflusst werden. Um den Maschinentyp zu bestimmen, verwendeten die Entwickler ein neuronales Faltungsnetzwerk, das darauf trainiert war, 120 Stunden lang Fahrzeugtypen zu erkennen. Daten für das Training wurden bereits im Prozess unter den "Feldbedingungen" auf der Straße gesammelt.
Die Entwickler hatten nicht das Ziel zu lernen, absolut alle Fahrzeugtypen zu identifizieren. Zunächst wurde dem neuronalen Netz
beigebracht, Autos, SUVs, Pickups, Lastwagen und Motorräder
zu identifizieren . Wie oben erwähnt, ist die Genauigkeit der Bestimmung des Durchgangs verschiedener Fahrzeugtypen entlang der Straße sehr hoch - etwa 99,4%. Die Genauigkeit bei der Bestimmung der Transportart ist bereits geringer - von 83,3% auf 99,7%. Die durchschnittliche Genauigkeit betrug 91,1%.
Laut den Autoren des Projekts kann das System auch in komplexeren Aufgaben geschult werden, wonach es beispielsweise von der Verkehrspolizei eingesetzt werden kann. Die Genauigkeit des Systems ist geringfügig geringer als bei der Standardinfrastruktur. Es ist jedoch durchaus möglich, ein neuronales Netzwerk in abgelegenen Straßenabschnitten zu verwenden. Auf diese Weise können Sie eine große Anzahl neuer Abschnitte an die Verkehrsüberwachung anschließen.
Das System eignet sich nicht zur Behebung von Verstößen gegen Verkehrsregeln, sondern zur Ermittlung der Verkehrsdichte, der Effizienz der Nutzung einzelner Straßenabschnitte - vollständig. „Wir glauben, dass unser System nützlich sein kann, um die Arbeit von Tausenden von Kilometern langen Straßenabschnitten weit vom Zentrum entfernt zu bewerten“, sagen die Projektteilnehmer. Der Preis des Systems, das den Prozess des Trainings des neuronalen Netzwerks und des neuronalen Netzwerks selbst umfasst, beträgt etwa 1000 US-Dollar. Die Kosten für einen stationären Beobachtungspunkt übersteigen 35.000 USD.