«Яндекс.Такси» нашел партнера по внедрению системы мониторинга усталости водителей — им станет компания VisionLabs Сбербанка и венчурного фонда АФК «Система». Технология начнет тестироваться на нескольких тысячах автомобилей, включая Uber Russia, и сможет ограничивать доступ водителя к новым заказам в случае переработки. Подобные решения изучают и конкуренты «Яндекс.Такси», готовясь к принятию отраслевого законопроекта.
Разработчик систем компьютерного зрения VisionLabs (резидент «Сколково»; 25,07% — у Сбербанка, 25% — у венчурного фонда Sistema_VC АФК «Система») стал партнером «Яндекс.Такси» по запуску системы мониторинга усталости и внимания водителей, рассказали “Ъ” представители компаний. Стоимость разработки они не раскрывают. Ранее в «Яндекс.Такси» говорили, что в ближайшие три года инвестируют в технологии безопасности такси 4 млрд руб.
Она включает в себя инфракрасную камеру с программным обеспечением, разработанным «Яндекс.Такси», которая закреплена на лобовом стекле, отслеживает состояние человека за рулем по 68 точкам на лице и определяет степень усталости по характерным признакам: частоте и длительности моргания, зеванию и наклонам головы. Обработка и анализ данных может происходить без подключения к интернету. «В перспективе камера могла бы стать рыночным продуктом, который был бы полезен, например, дальнобойщикам или людям, совершающим длительные поездки на автомобиле»,— считают в «Яндекс.Такси».
Агрегаторы такси начали задумываться о таких технологиях после появления законопроекта о регулировании рынка (принят Госдумой в первом чтении в декабре 2018 года). Он, в частности, предусматривает введение нового режима труда и отдыха водителей, которые не смогут работать сверх нормы, их передвижения предлагается отслеживать с помощью ГЛОНАСС. Вопрос переработки волнует и столичные власти. В конце 2019 — начале 2020 года в Москве планируется запустить систему, которая будет ограничивать доступ к заказам для водителей, отработавших более восьми часов, не имеющих полиса ОСАГО и не прошедших медосмотр (см. “Ъ” от 27 марта).
Конкуренты «Яндекс.Такси» также изучают подобные технологии. «Мы с коллегами из «Яндекс.Такси» и «Везет» тестируем систему обмена данными о времени водителей на линии, чтобы минимизировать переработки, а следовательно, и утомленность»,— сообщил представитель «Ситимобил». «Мы внимательно изучаем рынок. Прямо сейчас рассматриваем решения разного масштаба: от контроля времени за рулем до мониторинга усталости»,— заявил директор Gett в России Максим Жаворонков.
Кроме VisionLabs в России технологии распознавания лиц разрабатывают «Вокорд», Центр речевых технологий (ЦРТ) и NtechLab. «Технология контроля усталости водителя по движению глаз и мимической активности не нова и довольно хорошо отработана. Более того, некоторые автопроизводители включают ее даже в стандартный пакет»,— отмечает коммерческий директор группы ЦРТ Андрей Лысков. Он пояснил, что ЦРТ с 2016 года работает с крупнейшими российскими автоконцернами, решения включают голосовое управление системами транспортного средства, идентификацию при помощи лицевой биометрии, запрещающую эксплуатацию автомобиля неавторизованным водителем. По его словам, речевые технологии также позволяют выявлять конфликтные ситуации, угрожающие безопасности пассажира, и контролировать соблюдение водителем правил обслуживания.
В «Вокорде» не стали комментировать разработку «Яндекс.Такси» и VisionLabs, отметив, что компания сосредоточилась на разработке решений в области интеллектуальных транспортных систем, видеонаблюдения и видеоаналитики на транспорте. В NtechLab не ответили на запрос.
Базовые решения, которые могли бы стать основой подобной разработки, есть и у компаний—участников отраслевого союза «Нейронет» Национальной технологической инициативы, рассказал сооснователь союза Владимир Статут. Их решения, по его словам, будут представлены в SleepAlert 3.0 — системе контроля бодрствования для мониторинга состояния работников. Оценить стоимость разработки «Яндекс.Такси» сложно, отмечает он, но, например, стоимость работ по SleepAlert 3.0 укладывается в 100 млн руб. вместе с этапами испытаний и тестирования.
Источник: https://www.kommersant.ru/doc/4052447