Иллюстративное фото freepik.comИнформацией поделились в каршеринговой компании. В частности, известно, что тестируемое устройство успешно распознавало людей, препятствия и даже разновидности дорожной разметки.
– Летом 2023 года компания Whoosh протестировала самокат с компьютерным зрением и усовершенствованным дашбордом. Собственные разработки испытали в Москве. Устройства учились собирать и обрабатывать данные об окружающем пространстве, а также анализировать реакции и поведение пользователей. Этот пилот – часть проекта создания самоката разработки и сборки Whoosh, – отметили в компании.
Также там добавили, что с помощью компьютерного зрения сервис способен настраивать скорость устройства, ориентируясь не только на геолокацию, но и на окружающую обстановку. Например, снижать скорость в местах массового скопления людей. Распознавание дорожного покрытия поможет точнее определять места, где проезд запрещен или разрешен. Самокат может различать тротуар, проезжую часть и переход, а сервис – ограничивать движение там, где согласно ПДД это запрещено.
В Москве и Московской области уже на несколько сотен самокатов последней модели установили модуль компьютерного зрения и дашборд, крупный экран, взаимодействующий с пользователями. Составляющие разработали инженеры Whoosh в 2022–2023 годах.
По информации Whoosh, во время исследования такие устройства арендовали свыше 7,5 тыс. пользователей. А согласно данным опроса компании, более 65% из них будут выбирать самокат с крупным дашбордом за счет его удобства.
– Было важно проверить, как технология ведет себя на практике, насколько точно собирает данные и анализирует поведение пользователей, удобна ли в эксплуатации. Предварительные итоги показали, что она работает корректно. <…> Мы продолжим работать с компьютерным зрением и искать наиболее удобные и современные способы взаимодействия самоката с пользователями, – рассказал глава Whoosh Дмитрий Чуйко.
Он добавил, что в данный момент компании важно оценить объем доработок модулей и варианты масштабирования. После этого она будет сконцентрирована на оптимизации затрат на производство.
