Erkennen von "aggressives Fahren" mit maschinellem Lernen und Edge Computing

Es wurde eine neue Patentanmeldung eingereicht, die einen innovativen Ansatz zur Eindämmung des aggressiven Fahrens an Kreuzungen einführt. Dieses System unter Verwendung maschineller Lernalgorithmen, die in Civic Edge Computing-Geräte integriert sind, markiert eine Verschiebung von dem typischen Fokus auf In-Car-Systeme für Versicherungsanalysen in Richtung einer kommunisch-orientierten Lösung. Dieser Vorschlag zielt nicht nur darauf ab, Fahrer zu bestrafen, die von sicheren Fahrnormen abweichen, sondern sie auch mit sofort audiovisuellen Warnungen im Auto zur Korrektur ihres Verhaltens versorgen.

Das am 29. April 2021 eingereichte Patent im US -amerikanischen Patent- und Markenbüro ist eine gemeinsame Anstrengung zwischen dem Verwaltungsrat der Regents der University of Michigan und der Denso Corporation, einer Tochtergesellschaft von Toyota. Im Gegensatz zu proprietären Systemen, die sich auf die Versicherungsüberwachung konzentrieren, nutzt dieses System gut ausgestattete Edge-Computing-Knoten an Verkehrsübergängen. Diese Knoten sammeln Daten von Ressourcen und Sensoren am Straßenrand in nahe gelegenen Fahrzeugen, um den Fahrern Echtzeit, umsetzbares Feedback zu bieten.

* Das UMich-Patent ist weder ein proprietäres In-Car-System, das sich auf die Versicherungsaufsicht richtet, noch ausschließlich zur Erzeugung forensischer Daten konzipiert, sondern beruht vielmehr auf gut entsorgten Edge-Computing-Knoten, die an Verkehrskreuzungen eingesetzt werden, um sofortige und umsetzbare Feedbacks bereitzustellen, indem Daten aus Straßenrand- und Randressourcen und von in nahe gelegenen Fahrzeugen installierten Sensoren gesenkt werden.* Quelle:* Quelle:* Quelle:* Quelle: Quelle: https://pdfaiw.uspto.gov/76/2021/50/012/1.pdf

Das vorgeschlagene System ist nicht nur auf die Bürgerinfrastruktur angewiesen. Es erfordert auch Technologie in der Fahrzeug und verwandelt Autos in aktive Sensoren innerhalb des Netzwerks. Dies bedeutet, dass jedes mit dem System ausgestattete Auto zum Knoten für die Verkehrsüberwachung wird und gleichzeitig derselben Prüfung unterliegt. Das In-Car-Setup erfordert einen direkten Zugriff auf Daten aus den Bremsen, Gas, Lenkrad, Kilometermesser und Karten des Fahrzeugs. Sowohl die Komponenten am Straßenrand als auch im Fahrzeug verfügen neben der Cloud-Konnektivität mit Cuda-fähigen GPUs und lokalem Speicher.

Warnungen für aggressive Fahrer

Wenn das System aggressives Fahren erkennt, kann es sofortige Warnungen durch die audiovisuellen Geräte des Fahrzeugs ausstellen. Zum Beispiel eine Nachricht wie die in Abb. 8A könnte angezeigt werden und drängt den Fahrer, langsamer zu werden. Darüber hinaus kann das System die Fahrer über ihre Geschwindigkeit oder entgegenkommende Fahrzeuge aufmerksam machen.

* In der Patentanwendung abgebildeten Warnungen

In einigen Szenarien verwendet das System möglicherweise alle verfügbaren audiovisuellen Geräte, einschließlich des Smartphones des Fahrers, um Warnungen auszugeben.

Fahrerspezifische rote Lichter

Das Ampel Management ist eine bekannte Methode zur Reduzierung von Unfällen. Dieses System geht jedoch einen Schritt weiter, indem sie die Lichtzeiten basierend auf dem individuellen Treiberverhalten anpassen. Das Patent legt nahe, dass das System, wenn es aggressives Fahren an einer Kreuzung vorhersagt, die Lichter anschließend anschließend in Rot an Rot wechseln könnte, um den Fahrer zu verlangsamen.

Einführung in die Privatsphäre des Fahrers

Während sich frühere Vorschläge für die Überwachungssysteme im Auto auf biometrische Indikatoren und Emotionserkennung konzentriert haben, um das Fahrerverhalten zu beeinflussen, die häufig mit Versicherungsprämien oder Unfalluntersuchungen verbunden sind, neigte der Vorschlag von Michigan/Denso der staatlichen Zusammenarbeit durch Änderungen der Fahrzeugstandards. Die Implementierung eines solchen Systems über die Landesleitungen hinweg stellt die Herausforderung auf, was auf die Notwendigkeit eines Bundes oder zumindest koordinierten staatlichen Maßnahmen hinweist.

*Eine Illustration der für das System vorgeschlagenen Architektur für maschinelles Lernen unter Verwendung wiederkehrender neuronaler Netzwerke (RNN). Das Framework verwendet unbeaufsichtigtes Lernen und bietet Echtzeit-Feedback, bietet jedoch auch eine Offline-Schulung zur Verbesserung der Algorithmen auf der Grundlage eingehender Daten und Ereignisse. Die Identifizierung des aggressiven Fahrverhaltens wird durch dynamisches Time Warping (DTW) erleichtert, einem Algorithmus, der in der Zeitreihenanalyse verwendet wird, um zwei zeitliche Serien oder Sequenzen von Objekten zu vergleichen, die sich in der Geschwindigkeit variieren können.**

Einnahmequelle

Dieses System könnte das erste sein, das eine Echtzeitanalyse des aggressiven Fahrens innerhalb eines bürgerlichen Rahmens anbietet, das automatisch Geldbußen oder Warnbehörden ausgeben kann. Es besteht jedoch die Bedenken, dass es von den Gemeinden missbraucht werden könnte, die nach Einnahmen sind. Neda Masoud, ein Assistenzprofessor an der Universität von Michigan, betonte die Bedeutung der Sicherheit für Fehlalarme, betonte jedoch die Notwendigkeit von Mechanismen, die Fahrer zu ermöglichen, rechtswidrige Anschuldigungen herauszufordern.

Das System ist für aggressive Fahrveranstaltungen selbst von Fahrzeugen ohne Einheiten an Bord ausgelegt, indem sie ausgestattete Fahrzeuge in der Nähe und Kreuzungsinstallationen beobachten. Dies kann andere Methoden wie die Kennzeichenerkennung beinhalten, obwohl das Patent dies nicht ausdrücklich erwähnt.

Schnittpunkte: ein hohes Risiko

Der Fokus auf Kreuzungen im Michigan -Patent ist strategisch, da diese Bereiche Hotspots für Verkehrsvorfälle sind. Dies stimmt mit früheren Untersuchungen überein, wie z. B. chinesische Studien, die Support -Vektor -Maschinen verwenden, um gefährliche Spurwechsel oder Smartphone -Sensoren zu erkennen, um ein fehlerhaftes Fahren zu identifizieren. Die 2010 der US -amerikanischen National Highway Traffic Safety Administration von 2010 schätzt, dass 40% der US -Unfälle von 2008 an Kreuzungen die Relevanz solcher Initiativen unterstreichen.