נהגים עייפים הם אחת הסכנות הנפוצות ביותר בכביש, אבל ראשים מנומנמים על גלגלים מסחריים הם לקבל הנחיות בטיחות בעזרת AI באדיבות טכנולוגיית מעקב ביומטרית.
חברות הטכנולוגיה מכוונות למפעילי ציי רכב ובפרט לחברות הובלות ארוכות טווח, מדווחספקטרום IEEE, שכן נהגים כאלה בדרך כלל נוסעים במרחקים הרחוקים ביותר ובזמנים הארוכים ביותר.
בעוד שיצרניות רכב השתמשו במערכות מבוססות מצלמה כדי לנטר ביומטריה, כגון תנועות עיניים של נהגים, יציבה, נשימה והנחת ידיים, למען חוסר תשומת לב, חברות משתמשות כעת בלמידת מכונה כדי לזהות סימני נמנום.
טכנולוגיית ניטור מנהלי התקנים שפותחה על ידיסמסרה,מֵנִיעַ, ונאטו(הכל מבוססי קליפורניה) מספקים התראות אודיו בזמן אמת לנהג מנומנם, ומבקשים ממנו לקחת הפסקה כדי למנוע תאונות הקשורות לעייפות. ה-AI של Motive עוקב אחר פיהוק ותנועות ראש; הטכנולוגיה של נאוטו עוקבת אחר פיהוק, משך מצמוץ ושינויים בתנוחת הגוף של הנהג; בעוד שהמערכת של סמסרה עוקבת אחר תסמיני נמנום כגון עצימת עיניים מוגזמת, הנהנוני ראש, שפשוף עיניים, רפיון ופיהוק.
על מנת לפתח מערכת כזו, סמסרה נאלצה לאמן את הבינה המלאכותית שלה במיליארדי דקות של קטעי וידאו כדי להמציא מודל המתאים להגדרה הקלינית של ישנוניות (ציון השינה של קרולינסקה). כל חברות הטכנולוגיה לזיהוי ישנוניות הגדירו את המערכות שלהן כך שמנהלי ציי רכב יפנו ישירות אם נהג ממשיך להפעיל את הרכב לאחר שהתריעו על מצבו המנומנם.
בעוד שסמסארה אומרת שהיא לא מחפשת אימוץ המוני של הטכנולוגיה שלה בכלי רכב צרכניים, יצרניות רכב כמו פורד, הונדה, טויוטה ודיימלר-בנץ שילבו אותות התראה דומים לנהגים מנומנמים לקחת הפסקה. אבל ככל שכלי רכב עם מערכות סיוע לנהג מתקדמות (ADAS) הופכים נפוצים יותר, מערכות זיהוי נמנום עשויות להפוך לתכונה של כלי רכב חצי אוטונומיים, מכיוון שנהגים עלולים לעסוק בהתנהגות מסוכנת.
ערכות נתונים ביומטריים רב-מודאליים לרכב זמינים כעת
בחדשות רכב אחרות הקשורות לביומטריה, פרופסור וחוקר בכיר באבטחה ופרטיות ביומטריה הכריז סבסטיאן מרסל על מערך נתונים חדש של "iCarB".
מערך הנתונים הביומטרי לרכב, שהם למעשה שלוש תת-קבוצות, מכיל סרטוני פנים, תמונות טביעות אצבע ודגימות קול לזיהוי נהג שנאספו על ידי קבוצת הביומטרי אבטחה ופרטיות בכתובתמכון המחקר אידיאפ. מערך הנתונים כולל גיוון דמוגרפי שכן יש פיצול מגדרי של חמישים וחמישים, צבעי עור על פני כל הספקטרום בקנה מידה של פיצפטריק, וגילאים הנעים בין 18 ל-60 פלוס בין 200 נושאי הנתונים.
לדברי מרסל, מערכי הנתונים של iCarB יכולים לשמש כדי להעריך ולהשוות מערכות פנים, טביעות אצבע וזיהוי קול; ליצור זהויות פסאודו מולטי-מודאליות ולהכשיר ולבדוק אלגוריתמי היתוך רב-מודאליים; ליצור התקפות מצגת מהנתונים הביומטריים ולהעריך אלגוריתמים של זיהוי מתקפות מצגות; לחקור הטיות דמוגרפיות וסביבתיות במערכות ביומטריות, תוך שימוש במטא נתונים שסופקו.
ניתן למצוא את הנייר "מערכי נתונים ביומטריים ברכב (iCarB) לזיהוי נהג: פנים, טביעת אצבע וקול"כָּאן. ניתן למצוא את הקישורים לקבוצות המשנה של פנים, טביעת אצבע וקול, בהתאמה, דרך הודעת הלינקדאין של סבסטיאן מרסלכָּאן.
נושאי מאמר
|||||
