Проблема усталости и засыпания за рулём является одной из главных причин тяжёлых дорожно-транспортных происшествий, а существующие сегодня решения, основанные на контроле руления или времени в пути, реагируют слишком поздно, когда водитель уже теряет контроль над автомобилем. Наш проект предлагает упреждающее решение: систему компьютерного зрения, которая в режиме реального времени анализирует состояние водителя с помощью обычной видеокамеры. Алгоритмы на базе OpenCV и MediaPipe отслеживают лицевые точки, вычисляя Eye Aspect Ratio (соотношение высоты и ширины глаз для детекции закрытия), Mouth Aspect Ratio (для фиксации зевоты) и наклон головы. При достижении критических порогов усталости система мгновенно подает звуковой сигнал водителю, а также передает тревожный сигнал на телематическую платформу.

Архитектура решения состоит из четырех ключевых блоков: датчик (камера, включая ИК-версии для ночного времени), платформа искусственного интеллекта (модуль обработки видеопотока), пользовательское приложение (интерфейс для водителя с аудиовизуальными уведомлениями) и телематическая платформа (облачный сервис для сбора и анализа данных). В контексте трех сегментов рынка «Автонет» проект органично встраивается в различные сценарии. В сегменте «Логистика людей» (каршеринг, такси, кикшеринг) система интегрируется в мобильное приложение водителя, временно блокируя доступ к новым заказам при обнаружении сильной усталости, что напрямую повышает безопасность пассажиров и влияет на рейтинг водителя. В сегменте «Логистика вещей» (грузоперевозки, платунинг, складская логистика) система выступает инструментом B2B-безопасности: она оповещает диспетчера, передает управление напарнику или инициирует смену ведущей машины в колонне беспилотных грузовиков, а также может адаптироваться для контроля усталости водителей погрузчиков на складах. В сегменте «Телематика» проект трансформируется в полноценный источник больших данных, где «коробочное» устройство с камерой по модели SaaS предоставляется автопаркам по подписке, а собранная аналитика по модели DaaS продается страховым компаниям для точного расчета рисков.

Для повышения гибкости и масштабируемости проекта применяются идеи по методологии SCAMPER: комбинирование нашего ПО с существующими OBD-II сканерами позволяет создать комплексный портрет водителя с высоким риском ДТП (усталость и резкие торможения), а упрощение системы до анализа косвенных признаков (микрокоррекции руля и нажатия на педали) без использования камер делает решение дешевле для массового внедрения. Таким образом, проект не просто решает проблему безопасности, но и создает устойчивую экосистему, объединяющую технологии искусственного интеллекта, телематику и логистические сервисы.

На страницу проекта