Ученые из Гарвардского университета создали уникальный эликсир, получивший название..
На конференции по кибербезопасности TROOPERS в Германии специалисты компании ERNW сообщили..
Исследователи из Университета Эдит Коуэн представили систему, способную выявлять пьяных водителей с помощью анализа видеоизображений их лиц. Эта система поможет в предотвращении аварий, вызванных алкогольным опьянением.
Фото из открытых источников
Система, разработанная с использованием программы MiX by Powerfleet, представляет собой уникальное сочетание машинного обучения и анализа видеоданных. В ходе экспериментов с участием водителей, находившихся в состоянии алкогольного опьянения, были собраны видеозаписи с использованием стандартной RGB-камеры. Эти данные послужили основой для обучения системы распознавать не только очевидные признаки опьянения, но и более тонкие нюансы поведения водителя.
Искусственный интеллект системы анализировал мимику, позу, направление головы и взгляд водителя, что позволило достичь точности определения уровня алкогольного опьянения в 75%. Такая степень точности открывает новые перспективы для интеграции технологии не только в системы мониторинга водителей в автомобилях, но и в мобильные приложения, делая ее доступной для широкого круга пользователей.
Эта разработка может стать эффективным инструментом в борьбе с пьяным вождением, потенциально спасая тысячи жизней каждый год.
Ученые из Гарвардского университета создали уникальный эликсир, получивший название..
На конференции по кибербезопасности TROOPERS в Германии специалисты компании ERNW сообщили..
Материалы сайта предназначены для лиц 16 лет и старше (16+)
Материалы, размещенные на сайте, носят информационный характер и предназначены для образовательных целей. Авторские права на материалы, размещенные на сайте, принадлежат авторам статей. Все права защищены и охраняются законом РФ. Мнение редакции не всегда совпадает с мнением авторов статей.
При использовании материалов с сайта, активная ссылка на esoreiter.ru обязательна.
▪ О проекте / Контакты ▪ Редакционная политика ▪ Политика конфиденциальности ▪ Пользовательское соглашение
Контакты: esoreiter@yandex.ru, Гл.ред.: А.В.Шебловинский Телефон редакции: +7 (917) 398-10-94
Для улучшения работы сайта и его взаимодействия с пользователями мы используем файлы cookie и обрабатываем ваши персональные данные с помощью сервиса «Яндекс.Метрика». Продолжая работу с сайтом, Вы разрешаете использование cookie-файлов и принимаете условия Политики конфиденциальности.