القائم على الكاميرا
تحليل سلوك السائق
التحدي
كان الهدف من المشروع إنشاء منصة لتحليل سلوك السائقين من الجيل القادم لأغراض التأمين على السيارات. وعلى عكس جميع المنصات الأخرى، كان يجب أن يستخدم هذا الحل بيانات سياقية فعلية واردة من الكاميرا. بالإضافة إلى ذلك، كان ينبغي أن يكون الحل رخيصًا لتقديمه للعملاء B2C، لكيلا يتطلب أجهزة إضافية.
الأداة المستخدمة
Tensorflow ، Keras ، YOLO ، CNN
الحل
لقد أنشأنا وحدة نمطية تستخدم الصور من كاميرا الهاتف الذكي لتحليل حالات وأحداث الطرق الخطرة، مثل تتبع سيارات أخرى بدنو خطر، والتنقل المستمر بين ممرات المرور أو السرعة الزائدة على مقربة من ممرات المشاة. وبنينا نموذجًا للتعلم المعمق باستخدام موديل CNN وكاشف YOLO. كما استفدنا من النقل في التعلم من نموذج تم تدريبه على COCO ثم قمنا بتجربته على مجموعة بيانات تم إنشاؤها خصيصًا لهذا المشروع (حوالي 50 ألف صورة تم التقاطها من كاميرا القيادة) في حالة الاستخدام المحددة هذه.
أنظر أيضا
