Цивилизация
Постоянные опоздания, отмены рейсов и отсутствие точной информации о транспорте — одна из главных проблем городских перевозок. Исследователи Пермского Политеха предложили решение, не зависящее от навигационных систем. Они разработали интеллектуальную систему мониторинга, которая с точностью до 82% распознает автобусы на дорожных камерах и передает актуальную информацию о маршрутах пассажирам в режиме реального времени. Об этом «Газете.Ru» сообщили в пресс-службе образовательного учреждения.
«Наша система не использует GPS, поэтому она автономна и продолжает работать даже при слабом сигнале связи. Полученные данные передаются в чат-бот, где пассажиры могут видеть положение маршрутов и оценивать ситуацию на дорогах», — рассказал доктор технических наук, заведующий кафедрой «Автоматизации технологических процессов» Андрей Затонский.
Для распознавания транспорта ученые применили нейросетевую модель YOLO, которая позволяет точно определять мелкие объекты на изображении — например, номер маршрута. Алгоритм был обучен на тысяче снимков автобусов и других транспортных средств. Чтобы повысить устойчивость к внешним условиям, в обучающий набор добавлялись изображения с искусственными «помехами»: дождем, бликами, низкой освещенностью и измененным контрастом.
Система анализирует видеопоток с городских камер, выделяет номер маршрута и проверяет результат по нескольким кадрам подряд — это снижает вероятность ошибки. Затем данные передаются диспетчерам и пассажирам через специального чат-бота.
Главное преимущество разработки — совместимость с существующей инфраструктурой: систему можно подключить к городским камерам наблюдения или камерам ГИБДД, не тратя средства на дорогое оборудование. При этом для работы не требуется мощный сервер — программа стабильно функционирует даже на обычном офисном компьютере, загружая процессор всего на 10%.
«Мы тестировали систему в разных условиях, и она показала стабильную работу при скорости анализа 25–30 кадров в секунду, — отмечает Затонский. — Это позволяет использовать её для любого города, где важно оперативно получать информацию о движении общественного транспорта».
Разработка открывает путь к созданию единой сети мониторинга без зависимости от спутниковой связи. В перспективе технология может использоваться для оптимизации расписаний, предупреждения задержек и повышения прозрачности работы транспортных предприятий.
Ранее российские ученые нашли способ сократить вредные выбросы от промышленности.