يعلم الجميع مخاطر القيادة تحت تأثير الكحول أو المخدرات أو استخدام الهاتف أثناء القيادة. مع ذلك، لا يُولى اهتمام كافٍ للقيادة في حالة النعاس. في عام ٢٠١٩، كان إرهاق السائقين سببًا في ٦٩٧ حالة وفاة في الولايات المتحدة ، أي ما يعادل ١.٩٪ من إجمالي وفيات حوادث الطرق في ذلك العام.
قد يكون نعاس السائق مميتًا، لكن يمكن الوقاية منه. فالحصول على قسط كافٍ من النوم وتجنب تناول الكحول قبل قيادة السيارة يقللان من الحوادث. كما يمكن للتكنولوجيا أن تساعد في الكشف عن الوفيات الناجمة عن نعاس السائق ومنعها. لذا، دعونا نتحدث عن التكنولوجيا التي تنبه السائق إلى النعاس والإرهاق.
ما هو DDS؟
نظام الكشف عن نعاس السائق (DDS) هو جزء من تكنولوجيا سلامة المركبات التي تعمل على خوارزمية تكشف عن التغيرات في سلوك القيادة لدى السائق، مثل حركات عجلة القيادة غير المنتظمة، والانحرافات عن المسار، وصعوبة إبقاء العينين مفتوحتين، والتثاؤب المستمر، وغير ذلك.
تنبه بعض الأنظمة السائق لأخذ قسط من الراحة باستخدام التنبيهات الصوتية ، بينما يعرض البعض رمز القهوة ، وبعض السيارات تهتز مقاعد السائق.
كيف يعمل DDS؟
يعمل نظام DDS عن طريق تسجيل سلوك عجلة القيادة منذ بداية الرحلة وتتبع مستويات إرهاق السائق طوال الرحلة.
تعتمد الخوارزمية القائمة على الذكاء الاصطناعي على حساب قيمة معينة بناءً على تكرار الحركات المفاجئة، ووقت اليوم، ومدة الرحلة، والانحرافات عن علامات المسار ، وتكرار الاصطدام بالخطوط الاهتزازية. إذا تجاوزت هذه القيمة مستوىً معيناً، يومض النظام رمز فنجان قهوة على لوحة عدادات السيارة، مما يشير إلى ضرورة أخذ السائق استراحة.
يتم مراقبة السائق باستمرار لتحديد مستوى إرهاقه باستخدام كاميرا تعمل بالأشعة تحت الحمراء موجهة نحوه. وتحدد خوارزميات التعلم الآلي والتعرف على الوجه مستوى الإرهاق بدقة من خلال تتبع ملامح وجه السائق وحركات رأسه ورمش عينيه.
أمثلة من العالم الحقيقي
يُستخدم نظام كشف نعاس السائق منذ بضع سنوات. ومن بين كبرى شركات صناعة السيارات المهتمة بمراقبة انتباه السائقين: مرسيدس بنز، وفولفو، ولاند روفر.
مساعد الانتباه من مرسيدس-بنز هو تقنية حصرية متوفرة في بعض سيارات بنز التي تراقب عادات القيادة لدى السائقين وتنبههم باستخدام التحذيرات المرئية والصوتية عند اكتشاف عدم الانتباه أو التعب.
تمتلك لاند رور أيضًا نظام مراقبة حالة السائق ، والذي يحتوي على سلسلة من المستشعرات التي تكتشف حركات وجه وعين السائق لتحديد ما إذا كان السائق غافلًا أو مشتتًا أو متعبًا.
تراقب وظيفة "تنبيه السائق" من فولفو، أو وظيفة DAC، بدقة كيفية قيادة السيارة. فعلى سبيل المثال، تنبه السائق عندما يقود السيارة بشكل غير منضبط باستخدام شاشة عرض، وإشارة صوتية، ورسالة نصية تطلب منه أخذ استراحة لتناول الشاي.
على عكس بعض الأنظمة الأخرى ، لا يراقب نظام تنبيه السائق من فولفو مستويات إجهاد السائق ولكنه ينظر عن كثب إلى تشغيل السيارة.
مزايا وقيود نظام الكشف عن نعاس السائق
هناك العديد من المزايا لـ DDS ، والميزة الأولى التي تتبادر إلى أذهاننا ربما تكون تقليل الوفيات الناجمة عن إجهاد السائق.
بفضل نظام يمكنه توفير تحذيرات مغادرة المسار ، يصبح من الممكن تجنب الحوادث الكبرى وإنقاذ حياة السائق والركاب والمشاة.
تكمن دقة النظام في التدريب الفعال للخوارزمية باستخدام مجموعة من الصور. مع ذلك، يستحيل تطوير نظام تحديد المواقع الرقمي (DDS) قوي إذا لم يتم التقاط صور العين بشكل صحيح ولم يتم تدريب النظام على مجموعات بيانات كبيرة. علاوة على ذلك، قد يصبح تحديد الموقع بناءً على العين صعبًا إذا كان السائق يرتدي عوائق مثل النظارات الواقية أو القبعات.
أهمية بيانات التدريب لبناء نماذج DDS
قد تشكل القيادة أثناء النعاس خطراً على جميع مستخدمي الطريق. فالسائق النعسان يحتاج إلى وقت للتركيز، ويتفاعل ببطء، ولا يستطيع تقدير السرعات والمسافات.
السائق النعاس ليس دائمًا شخصًا لم ينام بشكل كافٍ. لذلك ، من المهم تطوير أداة لتنبيه السائقين المتعبين من الخطر الوشيك. يجب أن يكون لديك مجموعات بيانات كافية لتدريب نموذج التعلم الآلي والتعرف على الوجه لجعل ذلك ممكنًا.
لتدريب نموذج DDS بدقة ، تحتاج إلى مجموعة شاملة من مجموعات بيانات التدريب (تحتوي على صور أشخاص نعسان وغير نعسان) والتي يمكن أن تساعد في وضع معالم الوجه على الصور. تساعد هذه الطريقة النظام على تحديد ملامح وجه السائقين في سيناريوهات الوقت الفعلي.
بالإضافة إلى ذلك ، نظرًا لأن النظام يهتم بشكل خاص بالعيون ، يتم تقديم الإحداثيات للعيون ، والتي ستساعد في اكتشاف قيم الوميض وفتح العين.
يجب أيضًا تضمين مجموعات البيانات التي تحتوي على صور يمكن أن تساعد النظام في التعرف على التثاؤب. بالإضافة إلى اكتشاف الوميض ، يعد التثاؤب أيضًا معلمة مهمة يجب على النظام تعلمها لتنبيه تحذير السائق. يمكن بناء نموذج التعلم الآلي باستخدام مجموعات البيانات المصنفة بدقة وأساليب التعلم العميق.
تتزايد الحاجة إلى نظام دقيق للكشف عن نعاس السائقين . وتبحث الشركات عن مجموعات بيانات تدريبية عالية الموثوقية يمكن استخدامها لتدريب نماذج التعلم الآلي الخاصة بها.
عندما تكون الموثوقية والتنوع في مجموعات البيانات ضروريين، يفضل العديد من مزودي التكنولوجيا الرائدين شركة Shaip. لعبت Shaip دورًا محوريًا في تطوير نماذج DDS متطورة باستخدام مجموعات بيانات متنوعة، وتصنيف الصور عالي الجودة، والتعليقات التوضيحية. هل لديك تطبيق DDS رائد في ذهنك؟ تواصل مع Shaip، واستكشف مجموعات بيانات تدريب متنوعة بأسعار تنافسية.
