Разработчики из белорусской компании Geek Solutions придумали сервис SpotVision (Android, iOS) на базе нейросетей. Если всё пойдёт по плану, он будет помогать водителям искать свободные места на ближайших бесплатных парковках.
Пока к системе подключена одна камера в Минске и одна в Москве. Команда надеется, что столичные владельцы камер согласятся присоединиться.
Идея появилась у Павла Конона, CEO Geek Solutions и опытного разработчика:
— Я на себе чувствовал, что нравится ездить на машине, но не нравятся сопутствующие сложности. Мой двор заставлен машинами, как и большинство в городе. Порой думаешь: а может, на такси? А то потом искать место, кружить… Начал размышлять над конкретным способом решения и пришёл к тому, что надо купить камеру и установить её на балконе, — рассказывает Павел. — Поиск занятых и свободных мест на изображении дворовой парковки — вполне посильная задача для нейросети.
Реализация архитектуры
В первую очередь предстояло обучить нейронную сеть правильно анализировать состояние парковки на базе большого количества дневных и ночных фотографий одного и того же двора, сделанных при различной погоде.
Сложность в том, что иногда водители паркуются «на два места». Кроме того, во дворе не было чёткой разметки парковочных мест.
В свободном доступе в Сети нашли готовые датасеты с изображениями и разметкой парковок для обучения, а также готовые решения для анализа изображений. Эксперименты показали, что меньше всего проблем в реализации создаёт фреймворк YOLOv3 Darknet. Он быстро обрабатывает изображения и автоматически применяет аугментацию при недостаточном количестве изображений.
На базе Darknet разработчики собрали работающую систему для обучения: сконфигурировали сервер на базе графической карты GeForce 1080, установили необходимые компоненты, связали всё воедино, запустили и протестировали работоспособность. Фреймворк на момент запуска уже был обучен распознавать различные типы объектов, но точность была довольно низкая.
Обучение
Для начала нужно было разметить двор, определив зоны, где можно парковаться.
Дело в том, что нейронной сети гораздо проще определить наличие автомобиля, а не его отсутствие. Свободные места могут быть как на парковке, так и на детской площадке, пешеходной дорожке или прямо возле подъезда.
После запуска обучения на базе скачанного датасета точность определения оказалась на уровне 30%, не помогла даже аугментация. Дело в том, что изображения в наборе были сняты с высоты человеческого роста, а камеры наблюдения обычно висят намного выше.
Чтобы это исправить, решили добавить собственную коллекцию из 2500 изображений. Для разметки использовали сервис Яндекс.Толока — краудсорсинговый проект, созданный как раз для подобных целей. 20% изображений необходимо было оставить для тестирования, и они обязательно должны быть новыми для сети.
Повторное обучение с использованием нового датасета заняло 180 часов и прошло в 62 тысячи итераций. Оказалось, что максимум эффективности — примерно 95% — пришёлся на 4 тысячи итераций, после чего точность распознавания новых изображений начала постепенно снижаться. Этот результат и приняли за финальный.
Мобильное приложение
Итогом работы стал недавний запуск бесплатного мобильного приложения SpotVision для Android и iOS. В приложении пользователь видит состояние парковки в виде зон разного цвета, наложенных на карты Google, а также количество занятых и свободных мест в интересующей зоне. Данные обновляются каждые 30 секунд.
Cистему периодически нужно дообучать, а для повышения охвата — подключать новые камеры. Кроме того, в планах добавить несколько новых функций: уведомление владельца автомобиля о том, что его машина покидает зону наблюдения, сбор и предоставление статистики, а также уведомление диспетчеру о нарушениях парковки.
— К нам через форму на сайте начали приходить запросы на подключение к системе. В техническом плане работаем над тем, чтобы владельцу камеры нужно было только добавить её URL и указать расположение на карте, а всё остальное система сделает сама. К системе проявили интерес в Испании, Германии и России, так что предстоит много работы по развёртыванию в этих странах, — рассказывает о планах Павел.
В Geek Solutions надеются, что столичные владельцы камер оценят SpotVision и согласятся подключить свои камеры к системе.
— В Минске примерно 940 тысяч автомобилей, плюс ещё несколько тысяч ежедневно приезжает в столицу. При этом парковочных мест, как известно, гораздо меньше. Платные парковки не всегда находятся рядом, а белорусы не привыкли платить за место для автомобиля. По моим расчётам, каждый владелец авто тратит минимум 5 минут времени перед работой и столько же после работы на поиск места для парковки, а в год набегает не менее 60 часов, — объясняют разработчики.
Помимо экономии времени, SpotVision, как ни странно, способствует разгрузке дворов, считает команда.
— Некоторые автолюбители заезжают во двор в надежде найти свободное место, но уже не выезжают оттуда при любом исходе, предпочитая парковаться на зелёной зоне, возле подъезда или на тротуаре. С помощью приложения они заранее будут знать, что во дворе занято, и поедут искать парковку в другом месте. Приложение выгодно и для городских властей. Им определённо на руку разгрузка дворов: коммунальные службы смогут работать эффективнее, газоны будут зелёные, тротуары — целые, а от жильцов будет поступать меньше жалоб.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.