Система FreePark действует на основе нейронных сетей (одно из направлений систем искусственного интеллекта) с подключением к камерам видеонаблюдения. Демонстрационный прототип был представлен в 2017 году на ряде парковок в центре Новосибирска, рассказал разработчик программы Роман Кусков корреспонденту VN.ru.
Используя мобильное приложение, водитель автомобиля выбирает точку назначения, и система сама находит ближайшую свободную парковку, построив маршрут до нее. В процессе движения приложение будет следить, чтобы выбранное парковочное место оставалось свободным, и при необходимости сразу найдет ему замену.
– Как это работает? Человек въезжает в город и… ?
– Предположим, человек едет на площадь Ленина. Вводит в мобильное приложение точку назначения, какой-либо магазин или конкретный адрес. Система в радиусе 200-
В самом крайнем случае система сообщает, что не находит место для парковки. Это тоже полезная информация: так как возле необходимой вам точки парковки мест нет, значит, не стоит терять время, а лучше искать парковку где-то поблизости, но в другом месте. Таким образом, мобильное приложение дает человеку информацию, чтобы он принял решение – где искать парковку – и в итоге сэкономил время.
Разработчик программы Роман Кусков. Фото предоставлено Романом Кусковым
Также сервис дает возможность ввода данных о модели автомобиля, его габаритах и водительском опыте водителя. Приложение подсказывает, насколько сложно будет запарковаться в выбранном месте. Например, начинающий водитель может выбрать режим показа только широких, свободных мест, где не нужно опасно маневрировать, чтобы припарковать машину.
– С какими проблемами, сложностями технического характера вы столкнулись при разработке этого приложения?
– Места расположения камер видеонаблюдения в городе сконцентрированы по-разному, камеры смотрят на разные части улиц, парковок. Есть камеры, которые очень далеко расположены, где-то сверху, чтобы взять их тоже в оборот и получать данные. Мы над этим работаем. Камер много, и система должна уметь максимально быстро и правильно обрабатывать изображения со всех доступных камер. Соответственно, алгоритм нашей системы должен это учитывать, и мы активно работаем над тем, чтобы система работала с любыми камерами.
Также мы проводили исследование и выяснили, что во многих бизнес-центрах большинство камер смотрит на парковки. Мы можем их использовать и договариваемся, чтобы получать доступ к этим камерам и обрабатывать весь видеопоток.
– Как родилась идея?
– Первая мысль пришла в 2014 году. Но на тот момент систем искусственного интеллекта, нейронных сетей – по этому направлению практически ничего не было. Все, что удалось найти – научные статьи, которые, с академической точки зрения, рассказывали, как можно было бы это использовать: распознавать изображение, анализировать его и т.д.
Приложение определяет степень сложности парковки для водителей с разным стажем. Фото автора
Сейчас появилась масса программ, фреймворков (framework – готовое ПО, облегчающее разработку проектов, – прим.ред.), которые можно брать и использовать в практических решениях. Тогда, в 2014 году, этого ничего не было. И я отложил идею подобного сервиса на некоторое время.
Но примерно через год я вернулся к этой идее и начал активно работать. В основе работы системы лежит анализ изображений нейронными сетями. Нейронные сети обрабатывают картинку и получают первичные данные. Затем мы используем наши алгоритмы для поиска свободных и занятых парковочных мест, после чего предоставляем эту информацию пользователю через мобильное приложение.
– Стенд с вашей разработкой был представлен на Сибирской венчурной ярмарке, которая проходила в августе, в рамках Международного форума технологического развития «Технопром-2018».
– Представители мэрии Новосибирска подходили к нам, они очень заинтересовались этим проектом. Сейчас мы с ними ведем переговоры, чтобы получить доступ к муниципальным камерам видеонаблюдения, которые уже действуют в городе, и на их основе сделать продукт, работающий на улицах всего города.
Еще нашей разработкой интересуются различные управляющие компании, которым такой сервис был бы интересен при обслуживании жилых комплексов. Чтобы люди могли легко найти место парковки вокруг домов, а не кружить по дворам.
– Проявляли ли интерес к разработке владельцы компаний, сотрудничающие с ГИБДД по эвакуации машин, припаркованных с нарушением ПДД?
– Мы думали об этом, но пока не выходили на эти компании. Мы хотим вначале все же в позитивном ключе решить проблему, чтобы нашим мобильным приложением пользовались в первую очередь владельцы автомобилей.
– Есть ли возможность использовать для поиска парковочных мест системы ГЛОНАСС и GPS?
– К сожалению, качество картинок из космоса пока не такое высокое, чтобы можно было увидеть, где находится автомобиль. И даже если придумают такое качество изображения, при любой облачности из космоса ничего не увидеть. Может быть, в будущем, когда технологии ГЛОНАСС и GPS выйдут на новый технологический уровень и начнут показывать местоположение объекта с точностью до сантиметра, мы тоже будем использовать эти данные, чтобы определять точное место машины. Но пока точность в несколько метров – этого недостаточно для работы системы поиска парковок.
Доступ к камерам позволит вычислять наличие свободных мест. Фото Виктора Боровских
Справка. Генеральный директор ООО «Фрипарк» Роман Кусков в 2005 году окончил физический факультет Новосибирского государственного университета. Кафедра физико-технической информатики. Работал в Институте ядерной физики СО РАН. Затем в качестве разработчика программного обеспечения работал на Большом Андронном коллайдере в Швейцарии. Основатель компании FreePark.
