РОЗРОБКА МОБІЛЬНОГО ДОДАТКУ ДЛЯ НЕЗРЯЧИХ ПІШОХОДІВ ДЛЯ ЗАПОБІГАННЯ НЕБЕЗПЕЦІ НА ДОРОЗІ

Анотація

Згідно з останніми статистичними дослідженнями більше мільярда людей у всьому світі мають певні вади зору. У свою чергу, порушення зору обмежують здатність людей виконувати щоденні функції і впливають на якість їхнього життя та здатність взаємодіяти з навколишнім світом. У статті представлено розробку мобі льного додатка для незрячих пішоходів для запобігання небезпекам на дорозі. Описано короткий огляд подібних програм, таких як: Alexa, Via Opta Nav та Object Detector. Кожна з описаних програм має недоліки, наприклад, обмежена область використання, відсутність виявлення об'єктів у реальному часі, застосування сторонніх або фізичних пристроїв. Як результат, основним завданням цієї роботи є дослідження сучасних алгоритмів класифі кації небезпек, підвищення точності алгоритму та розроблення програмного забезпечення, яке зможе ідентифі кувати небезпеки в режимі реального часу, що не потребує фізичних пристроїв і експлуатується за допомогою максимально простого інтерфейсу. Для розв'язання описаної вище проблеми використано моделі з відкритим кодом MobiNetV2 та InceptionV3 для визначення об’єктів. Подане рішення складається з декількох етапів, таких як: введення зображення з подальшим попереднім обробленням, оптимізація та оброблення результатів. Для введення зображень хости отримують дані з файлової системи або локальної пам'яті, виконують будь-яке попе реднє оброблення, а потім передають попередньо оброблені дані в ядра TPU. Попереднє оброблення викликає парсер, який у свою чергу, викликає функцію синтаксичного аналізатора, де зображення попередньо обробляють ся. Для оптимізації використовують стохастичну оптимізацію градієнтного спуску й оптимізатор імпульсу. У результаті дослідження отримав подальший розвиток метод класифікації зображень для ідентифікації небез пеки в режимі реального часу. Розроблено модельний шар, який інтерпретує незбалансовані результати моделі та забезпечує необхідні результати для запобігання аваріям, що підвищило точність на 20 %. Розроблено мобі льний додаток із використанням наведеної вище моделі для розпізнавання небезпеки дорожнього руху для незря чих пішоходів. Представлені результати підтверджують ефективність описаного підходу. Крім того, описану модель і підхід можна вдосконалити в подальших дослідженнях.