Штучний інтелект

Анотація: У статті досліджено й встановлено можливість застосування смартфона з інтегрованим комплексом необхідних технічних засобів (кілька відеокамер, акселерометри, гіроскоп, магнітометр, GPS-датчик, засоби бездротового зв'язку GSM і Wi-Fi) для реалізації технології відеофіксації швидкості транспортних засобів. Запропоновано основні алгоритмічні й програмні компоненти смартфона, які дозволяють виявляти й супроводжувати транспортний засіб, а також визначати його швидкість. Установка й первісне настроювання приладу є простим. Варто лише виміряти й ввести в прилад висоту його розташування. У статті досліджено й встановлено можливість застосування смартфона з інтегрованим комплексом необхідних технічних засобів для реалізації технології відеофіксації швидкості транспортних засобів (ТЗ). Смартфон має низькі вартість і енергоспоживання, можливість роботи в необхідному діапазоні температур, а також комплекс фізично вбудованих необхідних технічних засобів: декілька відеокамер, акселерометри, гіроскоп, магнітометр, GPS-датчик, засоби бездротового зв'язку GSM і Wi-Fi. Завдяки низькому енергоспоживанню він може також працювати від сонячних батарей у денний час, за відсутності інших джерел електроживлення. Вартість смартфона з дуже гарними характеристиками не перевищує 10 тисяч гривень. У роботі запропоновано основні компоненти алгоритмічного забезпечення приладу. Використання для реалізації супроводу методу Лукаса-Канаде й обчислення в міжпіксельному просторі координат точок траєкторії руху ТЗ дозволить підвищити точність вимірюван-ня пройденого шляху та швидкості ТЗ на коротких ділянках траєкторії руху. Запропонований алгоритм об-числення швидкості ТЗ вимагає введення тільки одного параметра – висоти розташування приладу. Тому установка й первісне настроювання приладу є простим. Варто лише виміряти й ввести в прилад цей параметр. Широкомасштабне впровадження приладу, побудованого на базі смартфона, для вимірювання швидкості ТЗ можливе за рахунок відносно невеликих інвестицій у розробку його механічної частини, алгоритмічного й програмного забезпечення.

Ключові слова: смартфон, комп’ютерний зір, обробка зображень, визначення швидкості автомобілів

Посилання:

1. Б.С. Тимофеев, А.А. Мотыко. Измерение скоростей автомобилей путём анализа видеопоследовательности. Информационно- управляющие системы. 2012. No 1. С. 1–7. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/izmerenie- skorostey-avtomobiley-putem-analiza- videoposledovatelnosti (дата звернення: 04.11.2020 р.).
2. Н.Ю. Золотых, В.Д. Кустикова, И. Б. Мееров. Обзор методов поиска и сопровождения транспортных средств на потоке видеоданных. Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2012. 5(2). С. 348−358. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor- metodov-poiska-i-soprovozhdeniya-transportnyh- sredstv-na-potoke-videodannyh (дата звернення: 04.11.2020 р.).
3. Любителям скорости посвящается: Что следует знать о запуске системы автофиксации нарушений ПДД. URL: https://zik.ua/ru/article/lyubitelyam_skorosti_posvy ashhaetsya_chto_sleduet_znat_o_zapuske_sistemy _avtofiksacii_narusheniy_pdd_970302 (дата звернення: 04.11.2020 р.).
4. Разбор | 72 км можно! Все, что надо знать о системе видеофиксации нарушений ПДД. ЛІГА.Tech. URL: https://tech.liga.net/technology/cards/vse-chto- nado-znat-o-sisteme-videofiksatsii-narusheniy-pdd (дата звернення: 04.11.2020 р.).
5. Multi Clinometer-Home. URL: http://www.apps.physicssolutions.info/index_mobi le.html (дата звернення: 04.11.2020 р.).
6. К.В. Мурыгин. Обнаружение автомобильных номеров на основе смешанного каскада классификаторов. Штучний інтелект. 2010. No 2. С. 147−152. URL: http://dspace.nbuv.gov.ua/bitstream/handle/123456 789/56142/18-Murygin.pdf?sequence=1 (дата звернення: 04.11.2020 р.).
7. Е.А. Макарецкий, А.В. Овчинников, Нгуен Лием Хиеу. Телевизионные измерительные системы контроля скоростного режима дорожного движения. Компоненты и технологии. 2007. No 4. С. 34–37. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/televizionnye- izmeritelnye-sistemy-kontrolya-skorostnogo- rezhima-dorozhnogo-dvizheniya (дата звернення: 04.11.2020 р.).
8. Вычисление оптического потока методом Лукаса-Канаде [Электронный ресурс]. Многофункциональный сайт. URL: http://habrahabr.ru/post/169055 (дата звернення: 04.11.2020 р.).
9. В.П. Боюн, П.Ю. Сабельніков, Ю.А. Сабельніков. Пристрій обробки відеоданих для автоматичного супроводження об’єкта, визначеного у зображенні оператором. Наука та інновації. 2016, No 12(2). С. 29−39. doi: http://dx.doi.org/10.15407/scin12.02.029.