Зачем предсказывать момент ДТП на видео?

1.

Зачем предсказывать
столкновения на видео?
• Повышение безопасности
• Снижение ущерба
• Реакция в реальном времени
• Актуально для автопилотов

2.

Ранние попытки и исследования
• Простая обработка видео
• Эвристики и траектории
• Низкая точность
• Ограниченные условия

3.

Успешные проекты и
коммерческие решения
• Tesla, Mobileye, NVIDIA DRIVE
• Комбинация видео, радаров, LIDAR
• Высокая точность
• Реальное применение

4.

Эволюция технологий
• Было: трекинг, фильтры, эвристики
• Сейчас: YOLO, нейросети, OpenCV
• Точность выше, анализ быстрее

5.

Мой проект: анализ видео с
OpenCV
• Использовал YOLO + OpenCV
• Обнаружение объектов
• Трекинг и оценка траектории
• Простая реализация

6.

OpenCV: инструментарий
компьютерного зрения
• Обработка видео и изображений
• Распознавание и трекинг
• Интерфейсы с ИИ
• Поддержка Python и C++

7.

YOLO: You Only Look Once
• Обнаружение объектов в реальном
времени
• Одно проходное сканирование
• Существует 9 версий
• Высокая скорость

8.

Пример успешного обнаружения
ДТП

9.

Успешность выявления
потенциальных ДТП
Точность (%)
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
YOLOv5
YOLOv4
R-CNN

10.

Анализ ложных срабатываний
Ложные тревоги (%)
70
60
50
40
30
20
10
0
YOLOv5
YOLOv4
R-CNN

11.

Итоги проекта
• YOLO + OpenCV — рабочее решение
• Точность выше старых методов
• Возможность масштабирования