Патент на уникальную разработку
Автомобильный трафик в крупных городах России только увеличивается, и контролировать потоки транспорта становится все сложнее. Для решения этой проблемы неоднократно создавались программы, которые собирали информацию с магистралей. Однако задержка в передаче данных составляла до 15 минут. Ученые Южно-Уральского государственного университета предложили свой вариант: разработали уникальную интеллектуальную систему мониторинга транспортных потоков с использованием искусственного интеллекта. Это часть большого проекта «Умный город», который предполагает использование информационно-коммуникационных технологий для управления функционированием и развитием мегаполиса.
Разработанная программа в режиме реального времени собирает и отправляет информацию о ситуации на дорогах. Одновременно анализируются до 400 параметров, а погрешность данных составляет меньше 10%. Этого удалось добиться за счет использования обученных нейросетей. Благодаря им же для работы не нужны большие затраты на серверное оборудование и видеокамеры.
В создании перспективной разработки участвуют преподаватели, аспиранты и студенты с кафедр автомобильного транспорта, прикладной математики и программирования и системного программирования ЮУрГУ. Теперь на разработанное ими ПО – интеллектуальную систему мониторинга дорожного трафика и транспортной инфраструктуры – получен патент.
– В настоящее время наша группа занимается разработкой методов и алгоритмов обработки больших данных в задачах создания единой системы принятия решения для всей транспортной системы города на основе искусственного интеллекта. Разрабатываемая система, основанная на интеграции современных информационных и телематических технологий, предназначена для автоматизированного поиска и принятия к реализации максимально эффективных сценариев управления дорожным трафиком. Сбор и обработка больших данных в режиме реального времени позволяют интеллектуальной транспортной системе (ИТС) мгновенно оценивать текущее состояние, сигнализировать об инцидентах, прогнозировать развитие событий и принимать управленческие решения, – прокомментировал руководитель проекта «Умный транспорт», доцент кафедры автомобильного транспорта Политехнического института ЮУрГУ Владимир Шепелёв.
Запатентованную технологию планируют коммерциализировать. Система мониторинга была интересна еще во время разработки: например, в 2019 году ее опробовали на одном из перекрестков Тюмени. Департамент транспорта Санкт-Петербурга тоже заинтересовался интеллектуальной системой, с помощью которой можно прогнозировать заторы, собирать и обрабатывать данные по выбросам, выделяемым автотранспортом.
Совершенствование системы продолжается
Интеллектуальная система мониторинга дорожного транспорта совершенствуется, а все научные разработки фиксируются в высокорейтинговых научных журналах. Последняя статья, связанная с запатентованной технологией, опубликована в издании Transport and Communication, входящем во второй квартиль. В ней ученые предложили новую систему для анализа ситуации на дорогах, чтобы решить проблему их загруженности.
Методы, лежащие в основе системы, обеспечивают точное обнаружение участников дорожного движения: фиксируются не только крупные, но и маленькие транспортные средства, и пешеходы – все, что влияет на загруженность перекрестков. Разработанное решение превосходит существующие алгоритмы по точности и скорости передачи информации.
«Мы разработали систему сбора данных для обнаружения транспортных средств при мониторинге городского движения. Она представляет собой программное обеспечение, работающее на основе нейронных сетей. Для обучения системы был собран набор данных, в который для каждого перекрестка входило около тысячи изображений, сделанных в разное время суток при разной погоде. Это позволило нам получать данные в любых условиях без потери качества. Статистический анализ собранной информации с использованием факторных, кластерных, регрессионных методов и методов многомерного масштабирования позволил выявить наиболее важные характеристики перекрестков, которые влияют на их пропускную способность в условиях перегрузки. Анализ дал возможность сделать прогнозы пропускной способности в зависимости от исходных параметров перекрестков при условии реализации сегментации перекрестков по исходным характеристикам и визуализации полученных результатов», – объяснили авторы исследования.
Командой ученых ЮУрГУ запланированы и дальнейшие изыскания. Специалисты намерены использовать в работе данные с сенсорных камер дорожного движения, чтобы определять трафик с заторами на дорогах и без них. Подобные исследования улучшат дорожно-транспортную инфраструктуру городских сетей. Именно в этом цель использования интеллектуальной системы мониторинга.
В Южно-Уральском государственном университете достигнуты значительные результаты в области создания цифровой индустрии. Активно развиваются исследования с применением суперкомпьютерного моделирования в области искусственного интеллекта, обработки, хранения и интеллектуального анализа Big Data.
Цифровая индустрия – одно из трех стратегических направлений развития научной и образовательной деятельности ЮУрГУ, наряду с экологией и материаловедением.
ЮУрГУ – участник Проекта 5-100, призванного повысить конкурентоспособность российских университетов среди ведущих мировых научно-образовательных центров.