Когда город начинает говорить: инженеры возвращают слабовидящим свободу передвижения

Фото: Shutterstock

Большинство пассажиров определяет нужный автобус почти автоматически: замечает номер на лобовом стекле, сверяется с маршрутом и делает шаг к остановившейся машине. Это действие занимает несколько секунд и кажется настолько привычным, что его редко воспринимают как отдельную задачу. Но для человека с серьёзным нарушением зрения именно номер маршрута может стать границей между самостоятельной поездкой и необходимостью просить незнакомых людей о помощи.

Проблема не сводится к одному нечитаемому указателю. Если пассажир не может вовремя понять, какой автобус приближается, ему труднее планировать дорогу на работу или учёбу, посещать врача, встречаться с друзьями и свободно перемещаться по городу. Всемирная организация здравоохранения подчёркивает, что цифровые ассистивные технологии наряду с обучением ориентированию и использованию белой трости способны обеспечивать людям с потерей зрения более свободную, самостоятельную и безопасную мобильность. В целом же недоступный или слишком дорогой транспорт создаёт для людей с инвалидностью значительно больше трудностей, чем для остальных пассажиров.

Актуальность таких решений будет только расти. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) на февраль 2026 года, нарушения зрения вблизи или вдаль есть как минимум у 2,2 млрд человек в мире. Не все формы потери зрения можно устранить лечением, поэтому наряду с медицинской помощью всё большую роль играют технологии, позволяющие человеку сохранить самостоятельность в повседневной жизни.

В России развитие безбарьерной среды предусмотрено государственной программой «Доступная среда», рассчитанной до 2030 года. Её задачи включают повышение доступности приоритетных объектов и услуг, развитие реабилитации и создание условий для более полноценного участия людей с инвалидностью в жизни общества. Отдельный план на 2024–2030 годы действует в транспортной отрасли: он охватывает не только физическую доступность автобусов, вокзалов и остановок, но и качество предоставляемых пассажирам услуг и информации.

Одним из возможных ответов на эту задачу может стать портативная система, созданная студенткой института № 3 «Системы управления, информатика и электроэнергетика» Московского авиационного института Софьей Воропаевой. В рамках проекта «Как это работает?», реализуемого при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках Десятилетия науки и технологий, она рассказала, как камера с компьютерным зрением распознаёт приближающийся транспорт, почему устройству важно работать без постоянного взаимодействия со смартфоном и какие этапы предстоит пройти разработке, прежде чем она сможет стать повседневным помощником для слабовидящих пассажиров.

Когда номер маршрута становится барьером

Современный городской транспорт постепенно становится доступнее: появляются низкопольные автобусы, голосовые объявления, тактильная навигация, приложения с расписанием и отслеживанием движения. Однако каждый из этих инструментов решает только часть проблемы. Электронная карта может показать, что автобус находится рядом, но человеку всё равно необходимо понять, какая именно машина подъезжает к остановке. Объявление внутри салона помогает ориентироваться уже после посадки, тогда как ошибку нужно предотвратить раньше.

Номер маршрута при этом может располагаться в разных частях транспортного средства, отображаться на электронном табло или печатной табличке, меняться по размеру, шрифту и яркости. Его могут закрывать другие машины или пассажиры. Ситуацию усложняют сумерки, осадки, блики, туман и одновременное приближение нескольких автобусов. Поэтому задача, которая для зрячего пассажира кажется элементарной, с инженерной точки зрения требует распознавания сложной и постоянно меняющейся городской сцены.

Идея проекта появилась у Софьи Воропаевой после наблюдений за тем, с какими трудностями сталкиваются люди с нарушениями зрения:

— Проект родился из личных наблюдений. Я часто встречаю слабовидящих людей и вижу, как трудно им бывает самостоятельно перемещаться в городе. Не всегда рядом оказывается человек, готовый подсказать и помочь. Существующие методы идентификации маршрутов для них нечитаемы и, как следствие, бесполезны, а это серьёзно ограничивает их свободу передвижения. Данное устройство поможет повысить мобильность этой категории граждан, — рассказала Софья Воропаева.

Разработка состоит из компактной камеры, закрепляемой на одежде в районе груди, и наушника с голосовым оповещением. При приближении к остановке камера может включаться автоматически. Предусмотрена и отдельная кнопка запуска, обозначенная шрифтом Брайля, чтобы пользователь мог самостоятельно активировать систему.

Сначала камера фиксирует транспорт, движущийся по дороге. Алгоритм должен отделить автобусы, троллейбусы, трамваи и маршрутные такси от легковых машин, грузовиков и служебного транспорта. После этого система ищет область, где расположен номер маршрута, увеличивает и фиксирует её, распознаёт символы и передаёт результат в аудиомодуль.

Перед озвучиванием данные сверяются с базой маршрутов. Такая проверка нужна, чтобы исправлять вероятные ошибки распознавания: например, не перепутать похожие цифры или исключить номер, которого не существует в транспортной системе города. Затем пользователь слышит в наушнике тип приближающейся машины и номер её маршрута.

Справка: как компьютер учится «видеть» автобус

Компьютерное зрение — направление искусственного интеллекта, которое позволяет программе получать информацию из изображений и видео. В данном случае системе необходимо последовательно решить несколько задач: обнаружить движущийся объект, определить тип транспорта, найти маршрутный указатель и распознать нанесённые на него цифры.

Для обучения таких алгоритмов используют наборы размеченных изображений. Разработчики показывают нейросети автобусы, трамваи, легковые автомобили и маршрутные табло в разных условиях, указывая, что именно изображено на каждом снимке. Чем разнообразнее исходные данные — разные модели транспорта, ракурсы, погода, освещение и варианты табло, — тем выше вероятность, что система справится с незнакомой ситуацией на настоящей улице.

По данным учёных МАИ, полный цикл распознавания в созданном макете занимает около 30 секунд. Разработчики сообщают, что во время первичных испытаний система выдавала правильный результат даже при помехах, имитирующих ливень или туман. Однако эти показатели относятся именно к испытанному макету: для подтверждения точности в реальном городе потребуются значительно более масштабные проверки на разных маршрутах, остановках и моделях транспорта.

Учёные МАИ также называют систему уникальной и отмечают, что её принципиальное отличие от мобильных приложений заключается в автономной работе. Пользователю не требуется держать перед собой смартфон, искать нужную функцию на экране или самостоятельно наводить камеру на транспорт. Уже создан рабочий макет, прошедший первые испытания; на разработку готовится патентная документация, после чего автор проекта планирует обсуждать её дальнейшее производство с компаниями, выпускающими медицинскую и ассистивную технику.

От рабочего макета — к помощнику, которому можно доверять

Для ассистивного устройства недостаточно один раз правильно распознать номер в лабораторных условиях. Ошибка обычного приложения может вызвать раздражение, тогда как неверная подсказка на остановке способна привести человека не к тому автобусу. Поэтому главными требованиями к подобной системе становятся не эффектная демонстрация технологии, а предсказуемость, устойчивость и понятное поведение при неуверенном результате.

Если камера не может разобрать номер из-за закрывающей его машины или слишком сильного блика, устройство не должно угадывать. Безопаснее предупредить пользователя, что маршрут пока не распознан, и продолжить наблюдение. Разработчикам предстоит определить допустимый уровень уверенности алгоритма, предусмотреть повторное сканирование и продумать сообщения для ситуаций, когда к остановке одновременно подъезжают несколько машин.

Практического улучшения потребует и скорость работы. Тридцать секунд могут оказаться приемлемыми для первого макета, но на оживлённой остановке автобус иногда открывает двери лишь на короткое время. Поэтому дальнейшая оптимизация будет связана не только с точностью, но и с уменьшением задержки между появлением транспорта и голосовым сообщением.

Отдельные задачи касаются аппаратной части. Камера должна оставаться достаточно лёгкой, не мешать движению и работать несколько часов без подзарядки. Необходимо проверить, как она ведёт себя зимой, под дождём, при перепадах температуры и случайных ударах. Наушник при этом не должен полностью перекрывать звуки улицы: человеку важно слышать движение транспорта, сигналы и речь окружающих.

Также потребуется решить, где будет храниться и обрабатываться изображение. Автономная обработка непосредственно на устройстве уменьшает зависимость от мобильного интернета и помогает защитить данные случайно попавших в кадр людей. Однако для этого нужны достаточно производительные и одновременно энергоэффективные вычислительные модули.

Самые важные испытания должны проходить при участии будущих пользователей. Разработчик может технически правильно разместить кнопку или сформулировать голосовую подсказку, но только человек с нарушением зрения способен оценить, насколько устройство удобно в реальной поездке. Российские компании всё чаще используют такой подход: например, в 2025 году Сбер привлёк около 500 людей с инвалидностью к разработке инклюзивных сервисов на основе искусственного интеллекта, а специальные образовательные проекты помогают программистам, дизайнерам и продуктовым менеджерам учитывать особенности восприятия пользователей.

Перед выводом на рынок также предстоит определить статус изделия, требования к его сертификации, порядок обновления базы маршрутов и модель технического обслуживания. В одном городе номера могут отображаться на ярких электронных табло, в другом — на небольших печатных указателях. Поэтому масштабирование потребует не только обучения нейросети, но и взаимодействия с транспортными операторами и доступа к актуальным данным о маршрутах.

Технологии, которые возвращают самостоятельность

Разработка Софьи Воропаевой относится к быстро растущему направлению AssistiveTech — ассистивным технологиям, которые помогают людям компенсировать ограничения зрения, слуха, движения, речи или других функций. К ним относятся как привычные изделия — очки, слуховые аппараты, трости и кресла-коляски, — так и цифровые решения: программы распознавания речи и изображений, интеллектуальные протезы, навигационные системы и устройства дополненной реальности.

По оценке ВОЗ, сегодня в одном или нескольких ассистивных продуктах нуждаются более 2,5 млрд человек, а к 2050 году их количество может достичь 3,5 млрд. Рост связан со старением населения и распространением хронических заболеваний. Одним из главных технологических трендов отрасли становится объединение искусственного интеллекта, интернета вещей, робототехники и компактной электроники.

При этом перспективность направления определяется не только объёмом возможного рынка. Ассистивное устройство способно уменьшить зависимость человека от постоянной помощи, облегчить доступ к образованию и работе и снизить нагрузку на родственников и социальные службы. ВОЗ рассматривает такие технологии как инструмент участия человека в общественной, экономической и культурной жизни, а не просто как дополнительное медицинское оборудование.

В России программа «Доступная среда» ставит задачу к 2030 году повысить долю доступных приоритетных объектов и обеспечить качественными реабилитационными услугами 98% нуждающихся. Но физическое переоборудование городской инфраструктуры — только одна часть работы. Доступность также зависит от того, может ли человек получить информацию в понятной ему форме: услышать номер маршрута, воспользоваться терминалом без визуального интерфейса, самостоятельно построить дорогу и получить предупреждение об изменении обстановки.

Чтобы создавать такие решения, недостаточно одной профессии. Инженеры по компьютерному зрению обучают модели находить транспорт и распознавать маршрутные табло. Специалисты по машинному обучению отвечают за качество данных и устойчивость алгоритмов, разработчики встраиваемых систем переносят нейросеть на компактное устройство, а инженеры-электронщики подбирают камеры, процессоры, аккумуляторы и датчики.

Наряду с ними нужны специалисты по синтезу речи, промышленному дизайну и эргономике. Эксперты по цифровой доступности и пользовательскому опыту проверяют, понятны ли управление и голосовые подсказки. Тифлопедагоги, специалисты по ориентированию и мобильности людей с нарушением зрения помогают учитывать реальные стратегии поведения на улице. Инженеры-испытатели, метрологи и специалисты по сертификации подтверждают, что устройство сохраняет заявленные характеристики не только на демонстрации, но и после длительного использования.

Особенно востребованными становятся команды, в которых сами люди с инвалидностью участвуют не в финальной проверке уже готового продукта, а в постановке задачи и разработке. Такой подход меняет сам критерий успеха. Инженер оценивает точность алгоритма в процентах, пользователь — возможность без тревоги выйти из дома и добраться до нужного места. Полноценное решение появляется только тогда, когда совпадают обе оценки.

Перед отраслью остаётся немало вызовов: высокая стоимость разработки и мелкосерийного производства, необходимость собирать разнообразные данные для обучения нейросетей, сложная сертификация и недостаток специалистов, одновременно понимающих технологии и потребности пользователей. Не менее важно сделать устройство доступным по цене. Даже самый точный помощник не изменит городскую среду, если останется единичным прототипом.

Подобные системы не заменят голосовые объявления, доступные остановки, обучение персонала и другую городскую инфраструктуру. Их задача — добавить человеку ещё один самостоятельный способ получать информацию. В перспективе камера сможет не только называть номер автобуса, но и сообщать, где открылась дверь, предупреждать о препятствии, различать свободный транспорт и помогать ориентироваться при пересадке.

По-настоящему умным город становится не тогда, когда умеет отслеживать движение каждого автобуса, а тогда, когда может вовремя сказать человеку: «Ваш маршрут подъезжает».