КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер проекта 18-71-10065
НазваниеМодели и методы интеллектуальной поддержки водителя на основе мониторинга ситуации в кабине транспортного средства
Руководитель Кашевник Алексей Михайлович, Кандидат технических наук
Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет ИТМО" , г Санкт-Петербург
Конкурс №30 - Конкурс 2018 года по мероприятию «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными
Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах; 01-201 - Искусственный интеллект и принятие решений
Ключевые слова Контекст, поддержка водителя, рекомендующие системы, онтологии, анализ изображений, персонификация
Код ГРНТИ28.23.29
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
В последние годы проводится огромное число исследований в области транспортных систем, среди которых можно выделить автономные транспортные средства, информационная поддержка водителя транспортного средства, анализ поведения водителя в кабине, анализ движущегося транспортного средства и другие. Основным фактором, влияющим на интерес исследований в данных областях, является высокий уровень аварийности на дорогах общего пользования как в России так и за рубежом. При этом согласно прогнозу McKinsey Global Institute среднегодовые темпы роста рынка систем помощи водителю до 2020 года могут составить более 11 миллиардов долларов США. Эффективная контекстно-ориентированная поддержка водителя при управлении транспортным средством на дорогах общего пользования позволит как предотвратить или снизить последствия дорожно транспортных происшествий, так и повысить комфорт водителя при управлении транспортным средством. В рамках проекта предлагается разработать новые модели и методы для генерации рекомендаций водителю на основе информации с камеры и сенсоров мобильного телефона, закрепленного на лобовом стекле транспортного средства. При этом основным отличием от существующих исследований в области помощи водителю (Advanced Driver Assistance Systems - ADAS), ориентированных на работу в составе программно-аппаратных комплексов, интегрируемых в транспортные средства на заводах-изготовителях и доступных только в премиум сегментах транспортных средствах, предложенные разработки рассчитаны на использование на массовом рынке, так как не потребует дополнительных существенных затрат за счет использования смартфона водителя для мониторинга ситуации в которой он находится. Несмотря на небольшие размеры современных смартфонов, их функциональность и вычислительная мощность на сегодняшний день является достаточно высокой и развивается с каждым днем. В любой современный смартфон на сегодняшний день встроено большое количество различных датчиков, из которых к часто встречающимся можно отнести фронтальную и тыловую камеры, датчик позиционирования, акселерометр (G-сенсор), гироскоп, микрофон. Таким образом в зависимости от ситуации, в которой находится водитель и его профиля система генерирует рекомендации, которые снизят аварийность и повысят комфорт управления транспортным средством.
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ