Смогут ли нейросети научить аккуратности водителей каршеринга

03.02.2019 18:47

Текст: Алексей Дуэль

Прокуренные и грязные машины каршеринга, кучи мусора в салонах, оставленные неаккуратными водителями, заставила администрации компаний задуматься о системах контроля за своими арендаторами. Ведь в договорах четко прописано, что курить, пить, есть и мусорить в таких автомобилях нельзя - все-таки это в какой-то мере общественный транспорт. В автобусах, например, уже давно никто даже достать сигарету не пытается.

https://cdnimg.rg.ru/img/content/164/85/76/1838_d_850.jpg
Фото: iStock

Когда клиенты сливают омывайку, снимают колеса, рули и даже кресла - это история сугубо криминальная и, вообще говоря, дело полиции. А вот мелкое свинство, приводящее машину в негодное для дальнейшего использования состояние, - проблема, скорее, внутренняя. Чтобы ее разрешить, сейчас компании устраивают тендеры по установке систем контроля за водителями. Выясняется, что технология обучаемой нейросети и искусственного интеллекта вполне в состоянии победить бытовую недисциплинированность.

Улыбка не поможет

Следить за клиентами каршеринга решили с помощью видеофиксации. Это наиболее эффективный вариант и в смысле выявления плохого поведения водителей, и в смысле стоимости.

Суть системы такая: под лобовым стеклом устанавливается камера, а где-то в глубине прячется электронная часть с передатчиком сотового сигнала. Все это включается одновременно с запуском двигателя. Объектив стандартной ширины обзора держит под контролем только голову водителя, пассажиры в зону обзора не попадают. Так сделано из-за того, что только у водителя есть юридические отношения и, соответственно, обязательства перед прокатной компанией. Пассажир же, теоретически, никому ничего не должен.

При этом камера пишет все время: она наблюдает за происходящим и начинает фиксировать изображение только в случае обнаружения признаков нежелательных действий. Иначе бы потребовались значительные ресурсы для хранения файлов или большой объем трафика для их передачи. Да и отсматривать тысячи часов видео с лицами водителей - удовольствие сомнительное.

- На первом этапе система будет отслеживать три нежелательных действия водителя: курение, распитие напитков и разговор по мобильному телефону без использования системы handsfree, - поясняет один из разработчиков устройства, руководитель направления разработки аппаратных решений компании "КРОК” Тихон Григоренко. - Если у прокатчиков появится потребность выявлять другие действия, их можно добавить. Но пока решили что эти три - наиболее частые нарушения, создающие проблемы для компаний.

Еще один пункт контроля - само лицо водителя. По правилам, управлять арендованной машиной имеет право только клиент компании, передавать "баранку" кому-либо еще он не имеет права. Паспортная фотография и селфи загружаются при регистрации в сервисе, поэтому системе несложно сравнить лицо перед объективом с лицом сидящего за рулем.

Что важно, система сама не будет выписывать штрафы или выносить вердикт относительно виновности водителя, она просто зафиксирует подозрительные с ее точки зрения эпизоды и отправит кадры-доказательства в компанию. А там уже специально обученный персонал будет решать, был факт злоупотребления или нет.

Разработчики уверяют, что точность таких тревожных сигналов будет порядка 95 процентов. То есть их видеоконтроль сможет с большой долей вероятности отличить зажженную сигарету от леденца на палочке или, скажем, губной помады.

Как им это удается? Используется технология обучаемой компьютерной нейросети. Изначально программе предъявляется несколько тысяч фотографий, сделанных камерой со стандартного ракурса, на которых водители курят или пьют. Для начала программист-"учитель" сам показывает автоматике, какие изображения содержат искомую информацию, а какие - "чистые". После этого программа пробует отсортировать другую стопку карточек сама. "Учитель" отсматривает степень достоверности автоматического анализа, вносит коррективы. И так несколько раз. В итоге добиваются заданной точности результатов анализа, и готовая программа точно знает, что должно попасть в электронное око, чтобы трубить тревогу.

Затем загружают еще тысячи изображений, среди которых есть эпизоды с нежелательными действиями. Программа пытается выяснить, где они есть, а где нет. Программист указывает на допущенные ошибки, нейросеть сама "делает выводы” и постепенно выводит для себя закономерности, по которым с очень высокой степенью достоверности определяет, когда надо включать тревогу, а когда нет.

- Мы не всегда понимаем, на какие именно признаки обращает внимание компьютер, - это особенность работы с нейросетью, - объясняет Тихон Григоренко. - Система работает, это главное, а приводные механизмы не всегда до конца понятны даже нам.

Еще один безусловный повод для сигнала тревоги - закрытый объектив камеры. Запотел ли он или залеплен жвачкой - не важно. Самое главное, что нет изображения. Если эта ошибка выявлена еще до начала движения, у компании есть все основания дистанционно заглушить двигатель и не позволить продолжить поездку до устранения неисправности.

Мера пресечения

Обнаружить нарушение - это одно, но пресечь его и заставить человека соблюдать правила - другое. Камера может выявить и настучать, но разбираться с клиентом в автоматическом режиме никто не собирается.

- Обсуждалась идея, чтобы вывести предупреждение о выявленном нарушении на панель приборов, - вспоминает Тихон Григоренко. - Но потом по разным причинам решили этого не делать. Если нарушение достаточно серьезное, оператор может связаться с водителем по телефону и попросить того вести себя прилично. Так, кстати, уже делают в некоторых компаниях при систематическом превышении скорости. Или наложить санкции уже постфактум: поднять тариф, ограничить доступ к некоторым маркам машин. Но это уже дело прокатчика. Наша задача - наиболее эффективным способом выявить нежелательное поведение клиента и передать компании доказательства: фото и видео.

И тут в игру вступает денежный фактор. Каршеринг в России - услуга новая, большинство компаний все еще на этапе инвестиции, о получении прибыли и окупаемости говорить еще очень рано. Поэтому отношение к издержкам, особенно дополнительным, у всех очень трепетное. И если какие-то траты можно сократить, их обязательно сократят. Из-за этого, например, отказались от второй камеры, направленной вперед, от автономного блока питания, позволяющего вести наблюдение и при заглушенном двигателе. То есть защиты от вандализма на парковке нет никакой, надежда только на благоразумие клиентов и, если все-таки случилось преступление, взаимодействие с правоохранителями. Список клиентов известен, поэтому при исчезновении какой-то запчасти машины все вопросы обычно или к ее текущему арендатору, или к предыдущему.

Сколько же все-таки стоит такая система? Эксперты "РГ" утверждают, что обучение нейросети распознаванию одного действия человека обойдется в несколько сотен тысяч рублей. Комплект техники для одной ранее не оборудованной машины, в котором будут камера подходящего разрешения, блок сотовой связи и всякие провода, оценивают где-то в 15 тысяч рублей. То есть на весь столичный каршеринг, парк которого составляет 16,5 тысяч машин, совокупные затраты могут составить сотни миллионов рублей. К ним добавятся операционные расходы на сотовую связь, хранение данных, оплату работы персонала. Эту сумму, выложенную компаниями для профилактики свинства со стороны клиентов, надо будет как-то компенсировать. Вряд ли благодаря этому тарифы на краткосрочную аренду машины будут снижаться.

https://rg.ru/2019/02/03/smogut-li-nejr … ringa.html