Российские ученые разработали нейросеть для прогнозирования дорожных пробок
В России разработали нейросеть, которая подключается к любым городским камерам и заранее прогнозирует образование дорожных заторов на перекрестках, передает Kazinform со ссылокой на ТАСС.
Ученый Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) Рухшона Джураева разработала нейросетевую систему, способную интегрироваться с любыми уличными камерами видеонаблюдения и прогнозировать возникновение дорожных заторов на перекрестках в режиме реального времени. По словам автора проекта, технология может использоваться в любом российском городе.
— Обычно камеры на перекрестках в российских городах настроены только на фиксацию правонарушений. В вузе изобрели систему, которая расширяет функционал этих камер. Ключевые отличия в том, что она интегрируется с любыми камерами, установленными на перекрестках, анализирует движение автотранспорта на протяжении всего потока и с разных ракурсов. Можно применять в любом российском городе, — сказала собеседница агентства.
Помимо прогнозирования заторов, система способна вести подсчет транспортных средств и распределять их по категориям. Это позволяет получать более полную картину транспортной нагрузки и использовать данные при планировании городской инфраструктуры.
— Если данные покажут, что интенсивный поток держится в основном за счет личного транспорта, городские власти узнают об этом и смогут принять решение, к примеру, активнее развивать систему общественного транспорта, — сказала ученый.
Нейросеть устанавливается на компьютер оператора, который получает видеопоток с камер наблюдения. Первый модуль анализирует видео, подсчитывает транспорт и классифицирует его по пяти категориям. Второй обрабатывает собранные данные с учетом времени суток и календарных факторов, а третий формирует прогноз дорожной ситуации.
— В результате заинтересованные лица в реальном времени получают наглядную статистику и прогноз, решают, например, скорректировать фазы светофоров или перераспределить потоки. Важно, что разработка учитывает системный характер заторов, предсказывает их заранее, у оператора есть время, чтобы принять меры, — рассказали в вузе.
В университете сообщили, что разработка успешно прошла испытания на видеоданных с камер наблюдения в Душанбе. В ходе тестирования система корректно классифицировала транспорт по пяти категориям, включая автобусы и грузовые автомобили. На технологию уже получен патент, и она готова к внедрению в российских регионах.
Напомним, российские ученые создали противоударную систему для транспорта и сооружений.
