Des chercheurs mettent au point un système d'IA facial pour surveiller les conducteurs et lutter contre la conduite dangereuse

Des chercheurs de l'université Edith Cowan (ECU) en Australie ont créé un programme d'intelligence artificielle capable d'identifier les conducteurs ivres, fatigués et en colère simplement en analysant des séquences vidéo de leurs visages. Surnommé "Jack of Many Faces", ce système unique évalue les mouvements subtils du visage, le clignement des yeux et les expressions générales afin de surveiller simultanément trois causes majeures d'accidents de la route.

Selon l'équipe de recherche, le système peut détecter l'alcoolémie avec une précision de près de 90 % et la somnolence avec une précision de 95 %. Il est également capable de classer les conducteurs en trois catégories distinctes : sobre, modéré ou grave. Étant donné que des niveaux élevés de fatigue peuvent physiquement imiter l'ivresse et que la colère peut déclencher une dangereuse rage au volant, le suivi de ces trois états émotionnels et physiques fournit une évaluation complète de la sécurité du conducteur.

Cet algorithme est intelligent, car il peut déterminer si un conducteur est endormi, s'il ne fait qu'exprimer une expression faciale ou s'il est sous l'influence de l'alcool. En séparant ces facteurs, il peut mieux comprendre l'état physique réel du conducteur. - Zulqarnain Gilani, l'un des chercheurs impliqués dans le projet.

Si les éthylotests et les tests sanguins traditionnels sont très précis, ils sont invasifs, nécessitent une coopération active et exigent une présence sur le terrain pour être administrés. En revanche, cette nouvelle technologie fonctionne de manière passive et continue en temps réel, sans nécessiter d'interaction physique de la part du conducteur.

Pour s'assurer que la technologie fonctionne efficacement la nuit, l'équipe de recherche a mis au point un modèle complémentaire qui fusionne intelligemment la vidéo couleur standard et les images infrarouges de vision nocturne. En combinant ces deux types de flux vidéo distincts, le système peut extraire avec précision la géométrie faciale critique dans l'obscurité, ce qui améliore les performances.