VladVin Dec 26 2016 at 15:22

Система отслеживания степени заледенелости улиц: машинное обучение + Microsoft Azure + Android

10 min

6.7K

NoSQL*Development for Android*Big Data*Microsoft Azure*Machine learning*

From sandbox

+28

Comments 16

IronHead Dec 26 2016 at 16:42

То же самое, но объединить с навигатором для авто.
Получаем детектор ям на дорогах.
При правильной статистической обработке — можно будет заранее предупредить водителя о крупной выбоине в дорожном полотне (особенно полезно на загородных трассах).
Можно слать претензию в росавтодор в автоматическом режиме с указанием координат места.
Можно показывать ненавязчивую контекстную рекламу пользователям приложения: влетел в яму? ближайший шиномонтаж через 200м.

VladVin Dec 26 2016 at 18:13

Именно такую систему сейчас разрабатываем в команде из трех человек :) Спасибо за комментарий.

the_ghost Dec 27 2016 at 12:56

https://texnomaniya.ru/internet-news/vestinet-google-schitaet-jami-spros-na-planshetniki-rastet.html
https://geektimes.ru/post/113497/
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877042812042905
Вдруг поможет )

dimkss Jul 25 2017 at 10:37

Тут проблема в том что водители категорически не хотят наезжать на ямы. Если яму возможно объехать — ее будут объезжать. Т.е. детектироваться будут только ямы которые не избежать.
То-же самое и с детектором из статьи — падения не будет там, где люди только подскальзываются. Т.е. этот детектор косвенно ведет к тому чтобы убирать только тот лед где люди падают.

IronHead Jul 25 2017 at 14:29

Если 1000 водителей в одном и том же месте дороги например резко дернули руль влево, а затем вправо — значит они что то объезжали. И это что то — не случайно выбежавший пешеход. То есть статистически обработав данные с акселерометра — можно находить ямы не только по проваливанию в них колес авто, но и по характерным паттернам объезда препятствий.

dimkss Jul 25 2017 at 14:41

А вот это хорошая идея. Да.
Главное статистику собирать за большое время — а то мало-ли что там на дорогу упало, что на следующий день убрали. С другой стороны GPS дает довольно большую погрешность по xy, а если яма хорошо видна водители объедут ее по пологой траектории, без рывков. В общем это интересная задача.

puhoshville Dec 26 2016 at 22:13

Как я понял из статьи, на вход алгоритмам подаются сырые данные длинной 1.5с, верно? Не пробовали дополнить их (сырые данные) вычисленными признаками по типу: среднее расстояние между соседними пиками, амплитуда и т.д. По графикам fallen/non-fallen видно наличие характерных «вибраций» для первого класса.
Хорошие результаты, несмотря на низкое качество данных с MEMS датчиков!)

VladVin Dec 26 2016 at 22:22

Да, хорошая идея насчет дополнения признаками. Результаты неплохие, но стоит иметь в виду, что обучение и тестирование производилось на данных с одного и того же смартфона. Если составить выборку с данными от разных устройств, картина может сильно ухудшиться. К сожалению, это не проверялось.

VladVin Dec 26 2016 at 22:32

Есть подозрения, что здесь могут помочь какие-нибудь методы работы с временными рядами. Если есть опыт в этом, был бы рад услышать, что можно с этим сделать в этой задаче :)

atikhonov Dec 27 2016 at 09:31

Если рассматривать временные ряды, то может помочь обнаружение аномалий — anomaly detection.

VladVin Dec 27 2016 at 22:20

Спасибо. Посмотрел, может помочь. Обнаружение аномалий будет работать как раз на неразмеченных реальных данных от пользователей

shurupkirov Dec 27 2016 at 09:55

Проблема в том, что это не надо администрации. Они на звонки-то не отвечают про неубранные улицы, гололед на тротуарах и т.п.
Реакция начинается только тогда, когда "жареный петух клюнул"

VladVin Dec 27 2016 at 17:49

Возможно, они игнорируют единичные жалобы из разных уголков города. А если бы информация о степени заледенелости была в одном месте, причем основанная на статистике, скорее всего администрация использовала бы ее.
Вообще первоначальная идея была в создании сервиса, в котором люди выбирают наиболее безопасный маршрут из A в B зимой, исходя из статистики падений других людей

shurupkirov Dec 27 2016 at 19:30

да нет. Проблема не в этом. муниципальная дорожная служба по тендеру отдает на откуп 1-2 кампаниям уборку, те еще берут по 10-20 субподрядчиков и на тебе отсутствие контроля и заинтересованности

UFO just landed and posted this here

VladVin Dec 27 2016 at 17:52

А по каким ещё причинам могут подать? Я думаю, что если это не дети, то люди падают скорее всего из-за скользкой поверхности. И тут даже не важно какой она природы. Или я ошибаюсь?

Show the best of all time