Новости

ЮУрГУ

Ученые ЮУрГУ создали систему контроля транспортного движения и уровня вредных выбросов

По результатам проектно-аналитической сессии, проходившей в декабре на площадке Южно-Уральского государственного университета, был сформирован меморандум о создании системы управления проектом «Умный город». Проектная группа «Умный городской транспорт» предложила систему мониторинга и оптимизации дорожного трафика в городе, а также контроля уровня вредных выбросов, производимых транспортом.
Ученые ЮУрГУ  создали систему контроля транспортного движения и уровня вредных выбросов

Кандидат технических наук, доцент кафедры автомобильного транспорта Политехнического института ЮУрГУ Владимир Шепелев рассказал о проекте, разработанном в ЮУрГУ «Интеллектуальная система мониторинга транспортных потоков и дорожно-транспортной инфраструктуры AIMS (Artificial Intelligence Monitoring System)» и представленном на проектно-аналитической сессии. Целью проекта являлась разработка и внедрение системы оценки эффективности использования дорожной инфраструктуры, прогнозирования транспортных заторов и суммарных токсичных выбросов от автотранспорта. Использование нейронных сетей глубокого обучения позволяет в режиме реального времени осуществлять сбор, интерпретацию и агрегацию данных по интенсивности и классификации дорожного трафика.

«Одним из инновационных решений в нашем проекте является использование искусственного интеллекта в задачах диагностики и анализа дорожно-транспортной инфраструктуры. Система позволяет определить: насколько эффективно используются городские дороги, выявить резервы и не допустить ошибочных решений, связанных с их расширением, обосновать затраты на технические средства организации дорожного движения».

Интеллектуальная система мониторинга транспортных потоков и дорожно-транспортной инфраструктуры позволяет решить сразу ряд сложных задач, таких как сбор, интерпретация и агрегация данных дорожного трафика, выявление недоиспользованных ресурсов в транспортной инфраструктуре. Это позволит сократить капитальные и эксплуатационные затраты. Система позволяет оценить эффективность решений по организации дорожного движения в режиме реального времени (изменения циклов работы светофорных объектов, перенос места нанесения разметки и т.д.), прогнозировать суммарные выбросы токсичных выхлопных газов от автотранспорта с учетом атмосферных и климатических условий. Также программа предупредит о превышении ПДК в узлах (перекрестках) УДС, что позволит не допустить негативного сценария (увеличив пропускную способность узла, ограничить движение для грузовиков).

«Использование интеллектуального мониторинга позволит значительно увеличить транспортную пропускную способность города, создать более комфортные условия, увеличить мобильность населения, скорость передвижения как личного, так и общественного транспорта и создать более комфортные условия жизни за счет снижения шума от автотранспорта и уменьшения вредных выбросов».

По словам Владимира Шепелева, технология с использованием обученных нейросетей, не требует больших затрат на серверное оборудование и видеокамеры. Для мониторинга крупного перекрестка зачастую достаточно установки одной камеры уличного видеонаблюдения. Разработанное в ЮУрГУ программное обеспечение обеспечивает решение сложных задач в области повышения эффективности устойчивого управления дорожным трафиком и дорожно-транспортной-инфраструктуры. Кроме того, с целью экономии и быстрого внедрения системы AIMS, могут быть задействованы развернутые системы камер уличного видеонаблюдения, которые принадлежат различным государственным и муниципальным ведомствам. Над проектом «Умный городской транспорт» работают преподаватели, аспиранты и студенты ЮУрГУ с кафедр автомобильного транспорта, прикладной математики и программирования, прикладной математики, системного программирования и архитектуры.