За водителями следят роботы

Чего ждать от стремительно умнеющих дорожных камер?

Еще совсем недавно камеры умели фиксировать лишь превышение скорости, а сегодня они уже распознают довольно редкие и нестандартные ситуации на дорогах. К чему это может привести?

В Москве недавно дорожные камеры научились фиксировать еще два типа инцидентов, попадающих в их объектив. В общей сложности они теперь способны распознавать 15 различных событий и делать это практически мгновенно. Среди новинок — движение электросамокатов по автомобильным полосам, что напрямую является нарушением ПДД.
Напомню, что первые дорожные камеры в России появились не так давно. Тестирование комплекса «Стрелка», автоматически фиксировавшего лишь превышение скорости, проводилось в 2013 году. И всего за 12 лет мы увидели, насколько заметно поумнели эти системы. Теперь каждая камера способна выявлять пару десятков нарушений правил дорожного движения. Это не только скорость, но и непристегнутый ремень, забытый включенный свет фар в темное время суток и ряд других, на первый взгляд необычных и редких нарушений.
Все это приводит к резкому росту числа штрафов — их количество уже исчисляется сотнями миллионов в год. Однако это явно не предел. Развитие нейронных сетей, которые используются для анализа видеопотока, приводит к тому, что камеры начинают распознавать даже те ситуации, которые раньше встречались крайне редко, и делают это быстро, автоматически, без участия человека.
Если раньше десятки и сотни людей сидели перед экранами, пытаясь заметить что-то необычное, то сейчас эту работу выполняет алгоритм. Он лишь выдает сигнал о том, что на конкретном участке дороги возникла нештатная ситуация. Это может быть ДТП, пешеход на автомагистрали, человек на электросамокате там, где ему запрещено ехать, внезапные дорожные работы, о которых забыли уведомить соответствующие службы, и многое другое.
Я полагаю, что количество подобных ситуаций, распознаваемых нейросетью, будет расти двузначными темпами из года в год. Если сегодня речь идет о паре десятков нарушений и событий, требующих внимания должностных лиц, то уже в следующем году их может быть 40, затем 80, а дальше камеры фактически начнут формировать непрерывный поток событий в зоне своего наблюдения.
Если же объединить это с другими аналитическими системами, реакция на происходящее станет практически мгновенной. И речь здесь не только о штрафах. Польза может оказаться куда более существенной, ведь человек несовершенен и реагирует на опасные ситуации значительно медленнее, чем нейросеть, способная сработать за микро- или миллисекунды.
Например, если на скоростной автомагистрали произошло ДТП, остановился аварийный автомобиль или возник иной инцидент, угрожающий безопасности движения, нейросеть может сама, без участия человека, быстро и безошибочно выдать предупреждение всем транспортным средствам поблизости — например, через динамические дорожные табло. Это существенно снизит риск так называемых вторичных ДТП.
Кроме того, данные о стоящих автомобилях могут оперативно передаваться в ГАИ, чтобы инспекторы реагировали сразу и без ожидания звонков от водителей или очевидцев. В итоге управление дорожным движением становится максимально оперативным, быстрым и ориентированным на конкретные типы инцидентов — как на их предупреждение, так и на минимизацию последствий, если они уже произошли.
Однако для полноценной работы такой системы необходимо передать искусственному интеллекту не только функцию выявления инцидентов, но и возможность автоматически вызывать экстренные службы на место происшествия. Важно, чтобы ИИ отслеживал действия сотрудников МЧС и Госавтоинспекции, контролировал временные рамки реагирования. В этом случае вся система действительно перейдет в полностью автоматизированный режим.
Рано или поздно это все равно произойдет. И, скорее всего, принесет водителям и обществу в целом больше пользы, чем дополнительных штрафов.