Студенты Бауманки разрабатывают приложение для поиска парковочного места
Парковочный хаос - под контролем нейросети! Студенты МГТУ имени Баумана разработали мобильное приложение, которое поможет быстро найти место для машины. С помощью камер видеонаблюдения, установленных на улицах города, алгоритм вычисляет самый удобный вариант - и отражает его на экране смартфона. Правда, сначала искусственный интеллект ещё нужно было научить считывать информацию правильно.
Каждый водитель хотя бы раз в жизни тратил полчаса и больше, чтобы найти во дворе или окрестностях место для машины. Ещё четверть часа — чтобы потом успокоиться. Молодые инженеры из Бауманского университета решили сделать так, чтобы о парковочных мытарствах можно было вспоминать с улыбкой. Справиться с хаосом им помогает не удача, а искусственный интеллект.
"Если бы я знал заранее, где сейчас свободные места, видел бы полную картину парковочного пространства заранее, я бы мог принять сразу верное решение, куда проехать и припарковаться, а куда заезжать нет смысла, так и родилась идея создания данного сервиса. Я собрал команду, и мы разработали мобильное приложение и сейчас находимся на этапе пилотного тестирования", - рассказал Максим Варняга, студент МГТУ им. Н.Э. Баумана, разработчик мобильного приложения парковки.
Проблему поиска парковочных мест уже пытались решать инженеры по всему миру. Применяли дорогие магнитные датчики, вмонтированные в асфальт, индукционные петли, GPS‑координаты и камеры на машинах такси. Но такие решения требовали денег, времени и всё равно не давали нужного результата. Команда Бауманки пошла другим путём: они использовали то, что уже висит на каждом втором доме — обычные камеры видеонаблюдения. Осталось только обучить нейросеть правильно считывать изображения.
За сложным компьютерным алгоритмом скрывается простая схема - камеры видеонаблюдения, которые установлены на этом здании, просматривают парковочное пространство. Искусственный интеллект распознает куда и какого размера автомобиль подъехал и сколько занял места, и отправляет информацию в приложении.
Нейросеть делит изображения с камер на сотни маленьких участков — как сетку. Каждый такой квадратик она анализирует по нескольким параметрам: наличие чётких геометрических граней автомобиля, характерные тени под днищем, изменение текстуры асфальта.
Если в зоне парковки появляется прямоугольный объект, закрывающий дорожную разметку, нейросеть ставит метку "занято". Как только машина уезжает — алгоритм замечает резкое изменение и переключает статус на "свободно". Всё это происходит за несколько секунд.
"Если другая машина сейчас займет это место, то мы увидим это в приложении буквально за пять секунд, и сможем принять другое решение, куда припарковаться", - пояснил Максим Варняга.
Разработчики не планируют останавливаться на одном дворе. Ближайшая цель — внедрить систему в жилых комплексах, торговых центрах и бизнес-парках. Дальше — масштабирование на целые районы, а в идеале — на весь город. Потому что ключевое преимущество здесь не в сложности алгоритмов, а в том, что инфраструктура уже есть - висит на столбах. Нужно просто дать ей еще одну задачу. И сделать так, чтобы водитель тратил время не на поиск места, а на то, ради чего он вообще приехал.