Интеллектуальное выявление «зайцев»

Недавно я писал про обработку нейросетью процесса обилечивания пассажиров в наземном общественном транспорте (автобусе, трамвае, троллейбусе, маршрутке).

На вход нейросети подаются видеопотоки от двух камер, размещенных в начале и конце салона, сеть выдает на экран мобильного устройства кондуктора (водителя) схему салона с обозначением находящихся в нем пассажиров и отметкой у каждого — кто когда зашел, кто оплатил, кто нет (с учетом, проехал ли неоплативший больше одной остановки или больше заданного времени). Эту схему можно также транслировать на экран, который сейчас нередко можно увидеть в салоне общественного транспорта.

Такая система позволит довести обилечивание практически до 100%, при этом не придется ни полагаться на способность живого кондуктора помнить, кто когда зашел, у кого оплата уже проверена, ни вообще что-то проверять у оплативших. В перспективе можно отказаться от кондукторов совсем.

Тут главное — динамическая идентификация пассажира с учетом возможных изменений локации. Факт оплаты можно фиксировать по событию оплаты картой или наличными. Определение принадлежности пассажира к оплатившим либо нет является задачей классификации, но метод k ближайших соседей тут неприменим (при любом k>0) 😊.

По вопросу стимуляции оплаты могут быть варианты. Например, вдоль салона можно разместить световую (светодиодную) ленту, отмечающую красным цветом нахождение рядом безбилетника. Также возможна ненавязчивая звуковая сигнализация (тихий бипер). На практике какие-то комбинации подобных мер могут привести к привычке оплачивать проезд и отказу от кондуктора (при условии решения проблемы проезда за наличные деньги).

И речь не идет о персональной идентификации пассажира, а лишь об идентификации «зайцев».

Источник: VK.com

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *