Новая нейросеть для мониторинга трафика

Российские ученые запатентовали систему мониторинга автомобильного трафика в городах на основе применения нейросетей, ее планируется опробовать уже в этом году, говорится в сообщении Южно-Уральского государственного университета.

Так, ученые университета, разработавшие интеллектуальную систему мониторинга транспортных потоков в режиме реального времени, получили патент на технологию и теперь готовят ее к пилотному запуску. "Подписание договора о сотрудничестве начнется в мае. Собственно, когда закончится, тогда начнут внедрять", — пояснил представитель ЮУрГУ.

Как отмечается, попытки мониторинга и контроля потоков автомобилей в городах предпринимались неоднократно, но они упирались в техническую проблему — задержка в передаче данных составляла до 15 минут. Уральским ученым удалось создать программу, которая в режиме реального времени собирает и отправляет информацию о ситуации на дорогах — одновременно за счет использования обученных нейросетей анализируются до 400 параметров, а погрешность данных составляет меньше 10%, даже в отсутствии затрат на серверное оборудование и камеры, следует из сообщения университета.

"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 предназначена для автоматизированного поиска и принятия к реализации максимально эффективных сценариев управления дорожным трафиком. Сбор и обработка больших данных в режиме реального времени позволяет 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 "Автомобильный транспорт" Политехнического института ЮУрГУ Владимир Шепелёв.

Ученые планируют и коммерциализацию запатентованной технологии — она стала интересна еще во время разработки в 2019 году, когда ее апробировали на одном из перекрестков Тюмени, поясняет университет. Департамент транспорта Санкт-Петербурга тоже заинтересовался интеллектуальной системой, с помощью которой можно прогнозировать заторы, собирать и обрабатывать данные по выбросам, выделяемым автотранспортом, отмечается в сообщении.

"Командой ученых ЮУрГУ запланированы и дальнейшие исследования. 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", — также сообщает университет.