Видеокамеры на страже безопасности: как нейросети распознают ДТП

Автор: Денис Аветисян

Новая архитектура глубокого обучения с использованием трансформеров и анализа оптического потока позволяет автоматически обнаруживать дорожно-транспортные происшествия в режиме реального времени.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Набор образцов видеозаписей дорожно-транспортных происшествий демонстрирует разнообразие условий съемки, включающее вариации угла обзора камеры, времени суток и погодных условий, что подчеркивает необходимость разработки алгоритмов, устойчивых к различным сценариям.

Представлена система обнаружения ДТП на основе видеопотока, использующая трансформеры и анализ оптического потока для достижения передовых результатов.

Несмотря на растущую потребность в автоматизированном контроле безопасности дорожного движения, существующие системы компьютерного зрения часто демонстрируют низкую эффективность в распознавании аварийных ситуаций. В работе, посвященной ‘Surveillance Video-Based Traffic Accident Detection Using Transformer Architecture’, предложен новый подход к обнаружению ДТП на основе архитектуры Transformer и анализа оптического потока. Показано, что предложенная модель обеспечивает высокую точность распознавания, превосходя существующие аналоги и эффективно учитывая динамику сцены. Сможет ли данная технология стать основой для создания интеллектуальных систем управления транспортом и повышения безопасности на дорогах?

Неотложная необходимость автоматического обнаружения аварий

Дорожно-транспортные происшествия представляют собой глобальную проблему общественного здравоохранения, ежегодно приводящую к миллионам травм и смертей по всему миру. Масштабы этой проблемы требуют немедленного внедрения инновационных подходов к предотвращению аварий и снижению их последствий. Традиционные методы анализа причин ДТП зачастую запаздывают и не позволяют эффективно выявлять факторы риска, что снижает эффективность превентивных мер. Необходимость разработки и внедрения автоматизированных систем обнаружения аварий обусловлена не только потребностью в оперативном реагировании на происшествия, но и возможностью сбора и анализа данных для прогнозирования и предотвращения будущих столкновений, что позволит существенно улучшить безопасность дорожного движения и снизить нагрузку на системы здравоохранения. Развитие таких технологий является ключевым шагом к созданию более безопасной и устойчивой транспортной системы.

Традиционные методы анализа дорожно-транспортных происшествий зачастую характеризуются значительной задержкой в получении и обработке информации, требуя существенных трудовых и материальных затрат. Вместо предотвращения инцидентов, существующие системы, как правило, реагируют уже после их совершения, концентрируясь на фиксации последствий и установлении причин. Этот подход ограничивает возможности для своевременного вмешательства и снижения тяжести последствий, поскольку анализ данных происходит постфактум. В результате, потенциал для превентивных мер, основанных на прогнозировании и предупреждении опасных ситуаций, остается нереализованным, усугубляя проблему глобальной статистики травматизма на дорогах.

Основные технологии: строительные блоки интеллектуальных систем

Свёрточные нейронные сети (CNN) являются основой для извлечения пространственных признаков из видеоданных, что позволяет осуществлять распознавание объектов и понимание сцен. Архитектура CNN использует свёрточные слои для автоматического обучения фильтров, выявляющих закономерности в изображениях, такие как края, углы и текстуры. Эти фильтры применяются к каждому кадру видео, создавая карты признаков, которые затем обрабатываются пулинговыми слоями для уменьшения размерности и повышения устойчивости к вариациям. Многочисленные свёрточные и пулинговые слои, объединенные в глубокую сеть, позволяют CNN извлекать иерархические представления изображений, от простых признаков до сложных объектов и сцен. Эффективность CNN в обработке видео обусловлена их способностью параллельной обработки данных и относительно небольшим количеством параметров по сравнению с полносвязными сетями, что делает их пригодными для масштабных задач видеоанализа.

Рекуррентные нейронные сети (RNN), и в особенности сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM), эффективно обрабатывают последовательные данные, что критически важно для анализа видео. В отличие от традиционных нейронных сетей, RNN сохраняют внутреннее состояние, позволяющее им учитывать предыдущие кадры при обработке текущего. LSTM-сети решают проблему затухания градиента, свойственную стандартным RNN, благодаря использованию специальных ячеек памяти и управляющих вентилей, что позволяет им захватывать долгосрочные временные зависимости в видеопоследовательности. Это делает LSTM особенно подходящими для задач, требующих понимания контекста и эволюции событий во времени, таких как распознавание действий, анализ поведения и прогнозирование будущих кадров.

Архитектура Transformer, использующая механизмы внимания (attention), позволяет моделям обрабатывать видеоданные, фокусируясь на наиболее релевантных участках кадра и временных интервалах. В отличие от последовательной обработки в рекуррентных сетях, attention позволяет параллельно оценивать значимость различных частей видео, что значительно повышает эффективность вычислений. Механизмы внимания вычисляют веса, определяющие вклад каждой части видео в конечное представление, что позволяет модели игнорировать несущественные детали и концентрироваться на ключевых объектах и событиях. Это приводит к повышению точности распознавания, классификации и анализа видеоданных, особенно в задачах, требующих понимания контекста и долгосрочных зависимостей.

Продвинутые архитектуры для анализа аварийных ситуаций в реальном времени

Современные системы анализа видеопотоков для выявления дорожно-транспортных происшествий используют комбинацию сверточных нейронных сетей (CNN), рекуррентных нейронных сетей (RNN) и трансформеров для эффективного анализа пространственно-временных характеристик. CNN извлекают признаки из отдельных кадров, RNN обрабатывают последовательности кадров для учета временных зависимостей, а трансформеры позволяют моделировать долгосрочные связи и взаимосвязи между объектами в видеопотоке. Такая интеграция позволяет учитывать как локальные признаки изображения, так и временную динамику событий, повышая точность и надежность систем анализа.

Семейства моделей EfficientNet, DenseNet и MobileNetV3 оптимизированы для работы в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. EfficientNet использует нейронные сети с масштабируемой глубиной, шириной и разрешением, что позволяет достичь высокой точности при минимальном количестве параметров и операций. DenseNet использует плотные соединения между слоями, улучшая поток информации и повторное использование признаков, что также снижает потребность в параметрах. MobileNetV3 использует глубинный сверточный разделитель и механизм squeeze-and-excitation, снижая вычислительную сложность и обеспечивая высокую скорость работы на мобильных устройствах и встраиваемых системах. Эти архитектуры характеризуются низким временем задержки и энергопотреблением, что делает их пригодными для развертывания в реальных приложениях, таких как анализ дорожного движения и системы помощи водителю.

Архитектуры, включающие Vision Transformers и модифицированные Long-term Recurrent Convolutional Networks (LRCN), позволяют более эффективно моделировать долгосрочные зависимости и сложные взаимодействия в видеоданных. Vision Transformers используют механизм self-attention для установления связей между различными кадрами и объектами в видеопотоке, что особенно важно для понимания контекста и прогнозирования событий. Модифицированные LRCN, в свою очередь, объединяют преимущества сверточных нейронных сетей (CNN) для извлечения пространственных признаков и рекуррентных нейронных сетей (RNN) для обработки временных последовательностей, позволяя учитывать как локальные, так и глобальные зависимости во времени. Комбинация этих подходов обеспечивает улучшенное распознавание сложных сценариев, таких как взаимодействие между транспортными средствами и пешеходами, а также предсказание потенциальных аварийных ситуаций.

Для точной идентификации и отслеживания транспортных средств и других объектов в режиме реального времени применяются комбинации фреймворков объектного детектирования, таких как YOLOv5 и YOLOv8, с алгоритмами трекинга, например StrongSORT. YOLOv5 и YOLOv8 обеспечивают высокую скорость и точность обнаружения объектов на видеопотоке, в то время как StrongSORT использует алгоритмы сопоставления данных и фильтрации Кальмана для поддержания устойчивых идентификаторов объектов на протяжении времени, даже при частичных перекрытиях или кратковременных исчезновениях из поля зрения. Комбинация этих технологий позволяет формировать траектории движения объектов, что необходимо для анализа дорожно-транспортных происшествий и оценки рисков.

Мультимодальное обучение: расширение контекстного понимания

Интеграция данных, поступающих из различных источников, таких как видеокамеры, радары и лидары, позволяет сформировать значительно более полное и детализированное представление об окружающей среде. В то время как отдельные сенсоры могут предоставить ограниченную информацию — например, видеокамера фиксирует визуальную картину, а радар определяет расстояние и скорость объектов — объединенный анализ этих данных создает целостную модель. Это особенно важно для систем автономного вождения и робототехники, где точное понимание ситуации является критически важным для безопасной и эффективной работы. Комбинирование преимуществ каждого сенсора позволяет преодолеть их индивидуальные ограничения, обеспечивая надежное обнаружение и идентификацию объектов даже в сложных условиях освещения или при неблагоприятной погоде, что существенно повышает общую осведомленность системы о происходящем.

Современные мультимодальные большие языковые модели, такие как Gemini и Llava-Next-Video, открывают новые возможности в области анализа окружающей обстановки и прогнозирования опасных ситуаций. Эти модели способны не просто обрабатывать информацию, поступающую от различных сенсоров — видеокамер, радаров и лидаров — но и осуществлять логический вывод, основываясь на комплексном понимании сцены. Они способны идентифицировать объекты, оценивать их взаимное расположение и предсказывать вероятные траектории движения, что позволяет заблаговременно обнаруживать потенциальные угрозы, например, пешехода, внезапно выходящего на проезжую часть, или транспортное средство, совершающее резкий маневр. Такой подход позволяет перейти от реактивной к проактивной системе безопасности, значительно снижая вероятность дорожно-транспортных происшествий и повышая общий уровень безопасности на дорогах.

Сети графового внимания представляют собой передовой подход к анализу сложных сцен, позволяющий не просто идентифицировать отдельные объекты, но и моделировать взаимосвязи между ними. Вместо обработки объектов изолированно, система учитывает их контекст и взаимодействие, определяя, как движение одного объекта может повлиять на другие. Этот механизм особенно важен для прогнозирования дорожно-транспортных происшествий, поскольку позволяет предвидеть потенциальные опасности, основанные на сложных сценариях взаимодействия транспортных средств, пешеходов и других элементов дорожной обстановки. Благодаря способности учитывать не только “что” происходит, но и “как” объекты связаны между собой, сети графового внимания значительно повышают точность предсказаний и способствуют созданию более безопасных систем автономного вождения и помощи водителю.

Для повышения эффективности и точности системы восприятия окружающей среды активно применяются автоэнкодеры — нейронные сети, способные к снижению размерности данных и извлечению наиболее значимых признаков. Данный подход позволяет уменьшить вычислительную нагрузку, сохраняя при этом ключевую информацию, необходимую для анализа сцены. Автоэнкодеры обучаются реконструировать входные данные из сжатого представления, что вынуждает их выявлять и сохранять только самые важные характеристики. В результате, система может более эффективно обрабатывать большие объемы информации, поступающие от различных сенсоров, и точнее прогнозировать потенциальные опасности, игнорируя несущественные детали. Использование автоэнкодеров открывает путь к созданию более компактных и производительных систем восприятия, способных к автономной работе в сложных условиях.

Будущее безопасности дорожного движения: переход к проактивной профилактике

Интеграция GPT-5 и других передовых больших языковых моделей (LLM) открывает новые перспективы в области дорожной безопасности, позволяя системам не просто реагировать на опасные ситуации, но и предвидеть их. Эти модели способны анализировать сложные дорожные сценарии, учитывая множество факторов, таких как поведение других участников движения, состояние дорожного покрытия и погодные условия. Благодаря способности к семантическому пониманию и логическому выводу, LLM могут генерировать проактивные рекомендации для водителей, предупреждая о потенциальных опасностях задолго до их возникновения. Например, система, использующая LLM, может оценить риск столкновения на основе анализа траекторий движения нескольких автомобилей и своевременно предупредить водителя о необходимости снизить скорость или изменить полосу движения. Такой подход позволяет перейти от реактивной к проактивной системе безопасности, значительно снижая вероятность дорожно-транспортных происшествий и повышая общий уровень безопасности на дорогах.

Для обеспечения безопасности дорожного движения в будущем необходимы дальнейшие исследования в области разработки устойчивых и надежных алгоритмов, способных эффективно функционировать в сложных погодных условиях и при недостаточном освещении. Существующие системы часто демонстрируют снижение производительности при дожде, снеге, тумане или в ночное время, что критически влияет на точность обнаружения потенциально опасных ситуаций. Ученые сосредоточены на создании алгоритмов, способных адаптироваться к изменяющимся условиям освещенности и компенсировать искажения, вызванные атмосферными явлениями, используя, например, комбинацию данных с различных сенсоров и методы улучшения качества изображения. Совершенствование этих алгоритмов позволит значительно повысить надежность систем помощи водителю и снизить количество дорожно-транспортных происшествий, особенно в неблагоприятных условиях.

Разработка унифицированных наборов данных и критериев оценки играет ключевую роль в прогрессе систем обнаружения дорожно-транспортных происшествий. Отсутствие общепринятых стандартов затрудняет объективное сравнение эффективности различных алгоритмов и подходов, замедляя тем самым внедрение инноваций. Создание открытых, тщательно аннотированных датасетов, включающих разнообразные сценарии вождения, погодные условия и типы транспортных средств, позволит исследователям и разработчикам создавать более надежные и точные системы. Четко определенные метрики оценки, такие как точность, полнота и F1-мера, обеспечивают прозрачность и позволяют количественно оценить улучшения в производительности, стимулируя дальнейшие исследования и разработки в области безопасности дорожного движения. В конечном итоге, унификация данных и критериев оценки способствует более быстрому развитию и широкому внедрению передовых технологий, направленных на предотвращение аварий и спасение жизней.

Предложенный гибридный подход к обнаружению дорожно-транспортных происшествий, объединяющий анализ пространственных и временных характеристик с использованием оптического потока, продемонстрировал высокую эффективность, достигнув точности в 88.3%. Данный метод превзошел существующие аналоги, что указывает на его значительный потенциал для практического применения в системах безопасности дорожного движения. Полученный показатель $F_1$ в 88.4% подтверждает надежность и сбалансированность предложенного алгоритма, обеспечивая высокую точность как в обнаружении происшествий, так и в минимизации ложных срабатываний. Результаты исследований свидетельствуют о возможности создания более эффективных и проактивных систем предотвращения аварий на дорогах.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует элегантность подхода к обнаружению дорожно-транспортных происшествий, используя архитектуру Transformer и анализ оптического потока. Авторы стремятся к созданию системы, способной не просто «работать на тестах», но и надежно идентифицировать критические ситуации в видеопотоке. Как заметил Ян ЛеКун: «Машинное обучение — это математика, замаскированная под программированием». Данное утверждение особенно актуально здесь, поскольку успех предложенного метода обусловлен не столько сложностью модели, сколько продуманным использованием математических инструментов для анализа визуальной информации и выявления инвариантов, характеризующих аварийные ситуации. Точность и надежность системы напрямую зависят от математической корректности алгоритмов, а не от эвристических приёмов.

Что дальше?

Представленная работа, несомненно, демонстрирует элегантность применения архитектуры Transformer к задаче обнаружения транспортных происшествий. Однако, истинная проверка любой модели — не в достижении рекордных показателей на тестовом наборе данных, а в её способности к обобщению. Вопрос о робастности системы к нетипичным сценариям — плохая освещенность, неблагоприятные погодные условия, или, что более важно, к вариациям в качестве видеопотока — остаётся открытым. Любая система, претендующая на практическое применение, должна быть устойчива к несовершенству входных данных.

Более того, анализ оптического потока, хотя и эффективен, требует значительных вычислительных ресурсов. Достижение компромисса между точностью и скоростью обработки — ключевая задача. Будущие исследования могут быть направлены на разработку более компактных и энергоэффективных моделей, возможно, за счет применения техник квантования или дистилляции знаний. Очевидно, что совершенствование алгоритма должно идти рука об руку с оптимизацией его реализации.

В конечном итоге, подлинный прогресс в данной области потребует перехода от простого обнаружения происшествий к пониманию их причин. Недостаточно констатировать факт аварии; необходимо анализировать контекст, выявлять факторы, способствующие её возникновению, и, возможно, предсказывать её вероятность. Именно в этом направлении и кроется истинная сложность и, одновременно, истинная красота задачи.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.11350.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-16 06:35