«Яндекс.Такси» внедрит систему мониторинга усталости водителей

[Ippolitovich]

По сообщениям сетевых источников, сервис «Яндекс.Такси» нашёл партнёра, совместно с которым будет осуществляться внедрение системы мониторинга усталости водителей. Им станет компания VisionLabs, которая является совместным предприятием Сбербанка и венчурного фонда АФК «Система». Технология будет тестироваться на тысячах автомобилей, в том числе используемых сервисом такси Uber Russia. Упомянутая система будет ограничивать водителям доступ к новым заказам, если они работают слишком долго. Стоимость разработки технологии, которую компании будут тестировать, не раскрывается. В прошлом представители «Яндекс.Такси» говорили о планах по инвестированию в технологии безопасности порядка 4 млрд рублей в ближайшие три года.

 

Рассматриваемая система способна самостоятельно оценивать состояние водителя, после чего ему будет сделано предупреждение или же введено ограничение на доступ к заказам. Система формируется из инфракрасной камеры с соответствующим ПО, которая крепится на лобовом стекле. Камера отслеживает 68 точек на лице водителя, определяя степень усталости по ряду характерных признаков: частоте и длительности моргания, положению головы, и др. Обработка и анализ собранной информации может осуществляться без подключения к сети Интернет.

 

 

Представители «Яндекс.Такси» говорят о том, что в перспективе система определения уровня усталости может превратиться в полноценный рыночный продукт, который может оказаться полезным для разных людей, в том числе дальнобойщиков или водителей, регулярно совершающих длительные поездки. В России кроме VisionLabs разработкой технологий распознавания лиц занимаются компании «Вокорд», Центр речевых технологий, а также NtechLab. Специалисты говорят о том, что технология контроля усталости водителя по движению глаз и мимической активности не является чем-то новым, она достаточно хорошо отработана и надёжна. Некоторые автопроизводители используют аналогичные решения в качестве дополнительных опций к выпускаемым машинам.