Uma equipe combinada de cientistas coreanos e americanos
criou um sistema de rastreamento de tráfego usando apenas dois laptops com WiFi ativo e módulos de rede neural. O custo desse sistema é muito menor que o preço de uma infraestrutura padrão de uma rede de monitoramento de tráfego, que inclui câmeras, radares e software especializado.
A precisão do reconhecimento de veículos em movimento com o novo sistema é bastante alta. O tipo de veículo é determinado com uma precisão de 91,1%. O sistema distingue a diferença entre diferentes tipos de carros e motocicletas com uma precisão de quase 100%.
Para que o sistema funcione, você precisa de dois laptops localizados em lados opostos da estrada e de WiFi. É verdade que os cientistas instalaram mais dois laptops com câmeras conectadas, o que nos permitiu calcular o número de carros que passavam e estabelecer o tipo de veículo.
O princípio do sistema é a análise de um sinal de rádio alterado, cujas características são afetadas por um veículo em movimento. Para determinar o tipo de máquina, os desenvolvedores usaram uma rede neural convolucional, treinada para reconhecer tipos de veículos por 120 horas. Os dados para treinamento já foram coletados no processo, nas "condições de campo" na estrada.
Os desenvolvedores não tinham o objetivo de aprender a identificar absolutamente todos os tipos de veículos. Para começar, a rede neural foi
ensinada a identificar carros, SUVs, picapes, caminhões e motocicletas. Como mencionado acima, a precisão de determinar a passagem de vários tipos de veículos ao longo da estrada é muito alta - cerca de 99,4%. A precisão de determinar o tipo de transporte já é menor - de 83,3% para 99,7%. A precisão média foi de 91,1%.
Segundo os autores do projeto, o sistema pode ser treinado em tarefas mais complexas, após as quais será possível utilizá-lo, por exemplo, pela polícia de transportes. A precisão do sistema é um pouco menor que a infraestrutura padrão, mas é bem possível usar uma rede neural em seções remotas da estrada, isso permite conectar um grande número de novas seções ao monitoramento de tráfego.
O sistema não é adequado para reparar violadores das regras de trânsito, mas para determinar a densidade do tráfego, a eficiência do uso de seções individuais da estrada - completamente. "Acreditamos que nosso sistema pode ser útil para avaliar o trabalho de trechos de estradas de milhares de quilômetros longe do centro", afirmam os participantes do projeto. O preço do sistema, que inclui o processo de treinamento da rede neural e da própria rede neural, é de cerca de US $ 1000. O custo de um ponto de observação estacionário excede US $ 35.000.