يواصل فريق علماء جامعة جنوب الأورال الحكومية العمل في مجال مراقبة النقل البري ضمن مشروع «النقل الذكي». يقوم الخبراء بتحسين البرنامج الذي قاموا بإنشائه باستخدام الشبكات العصبية. في الدراسة الأخيرة ، تم إيلاء اهتمام خاص لقياس سرعة المركبات: فاقت دقة الطريقة التي اقترحها العلماء 90%. تم نشر نتائج البحث في «مجلة البيانات الكبيرة» ذات التصنيف العالي (Q1).
يعد النمو في عدد المركبات إحدى مشكلات المدن الكبيرة الحديثة. تصل حركة المرور خلال ساعات الذروة وتتجاوز في كثير من الأحيان السعة الفعلية للتقاطعات. يزيد التركيز المروري المرتفع من عدد الحوادث وحتى الحوادث المرورية البسيطة تؤدي إلى الازدحام. يجب أن تحدد أنظمة النقل الذكية حوادث السير بسرعة وفي الوقت الحقيقي التغييرات في معايير حركة المرور وتتنبأ بها وتستجيب لها. في الظروف الحديثة ، أنظمة النقل الذكية عبارة عن شبكة استشعار خارجية منتشرة تستخدم كاميرات المسح للحصول على البيانات الرقمية من التدفق المرئي. يتم وضع متطلبات عالية على أداء نظام جمع البيانات وتفسيرها ، ومع ذلك ، في بعض الحالات ، يكون للجهاز دقة منخفضة ومعدل إطار ، وهناك أيضًا مشكلة تداخل زاوية رؤية الكاميرا مع الأعمدة والعلامات والبنية التحتية الأخرى شاء. هذا يؤدي إلى انخفاض دقة العد وتحديد سرعة المركبات..png)
يتعامل علماء جامعة جنوب الأورال الحكومية مع هذه المشكلة للعام الثاني ، ويقدمون طرقًا جديدة لحلها. لقد أنشأوا بالفعل برنامجًا فريدًا يجمع ويرسل معلومات حول حالة المرور في الوقت الفعلي. يتم تحليل ما يصل إلى 400 معلمة في وقت واحد ، وخطأ البيانات أقل من 10%. تم تسجيل البرنامج وحصولة على براءة اختراع.
في دراسة جديدة ، طور فريق من العلماء واختبر منهجية لقياس سرعة السيارة تفوق نظائرها الحالية. عملية القياس معقدة بسبب العدد الكبير من المسارات المحتملة للحركة ، فضلاً عن اتجاه مركز رؤية الكاميرا ، والذي لا يكون عموديًا على مسارات حركة السيارة.
«الهدف من الدراسة هو تطوير نظام لجمع البيانات عالية الجودة وكاملة في الوقت الفعلي ، مثل كثافة حركة المرور واتجاهات القيادة ومتوسط سرعة السيارة. في الوقت نفسه ، يتم جمع البيانات داخل المنطقة الوظيفية بأكملها من التقاطعات وأقسام الطرق المجاورة التي تقع ضمن منطقة تغطية كاميرات المراقبة بالفيديو في الشوارع. يعتمد حلنا على استخدام بنية الشبكة العصبية YOLOv3 ومتتبع نوع المصدر المفتوح. تم تحسين الخصائص الرئيسية لـ YOLO بمساعدة فرع قناع إضافي وتحسين شكل المراسي »,- قال فلاديمير شيبليف ، دكتوراه ، أستاذ مشارك في قسم «نقل السيارات» بكلية نقل السيارات في في معهد البوليتيكنيك بجامعة جنوب الأورال الحكومية.
.png)
تم اختبار هذه الطريقة في الليل وأثناء النهار عند ستة مفترقات طرق في تشيليابينسك. كانت النسبة المئوية المطلقة لدقة حساب المركبات 92% على الأقل ، والخطأ في تحديد سرعة المركبة لا يتجاوز 1.5 كيلومتر.
نتيجة لذلك ، طور العلماء منهجية تتيح إنشاء بيانات إدارة حركة مرور كاملة وعالية الجودة في الوقت الفعلي ، مما يقلل من متطلبات المعدات الطرفية. يمكن تطبيق التكنولوجيا في المدن التي توجد بها مشاكل مع تنظيم المرور لحلها السريع والفعال.
وأشار ممثلو جامعة جنوب الأورال الحكومية إلى أن البحث سيستمر. لم يتم بعد حل مشاكل تداخل الأشياء وحجبها ، والتصنيف المفصل للمركبات ، وتحديد مدى تعقيد حالات الطوارئ. في الوقت الحالي ، يتم التحقيق في جميع المشكلات التي تم التعبير عنها من قبل متخصصين في أقسام «النقل بالسيارات» و«الرياضيات التطبيقية والبرمجة» (معهد البوليتكنيك ومعهد العلوم الطبيعية والدقيقة بجامعة جنوب الأورال الحكومية) في إطار مشروع النقل الذكي متعدد التخصصات وسيتم تنفيذه في المستقبل القريب.
جامعة جنوب الأورال الحكومية هي جامعة للتحولات الرقمية ، حيث يتم إجراء البحوث المبتكرة في معظم المجالات ذات الأولوية لتطوير العلوم والتكنولوجيا. وفقًا لاستراتيجيات التطور العلمي والتكنولوجي في الاتحاد الروسي ، تركز الجامعة على تطوير مشاريع علمية كبيرة متعددة التخصصات في مجال الصناعة الرقمية وعلوم المواد والبيئة. في إطار هذه الاتجاهات ، يتم التحقيق في كائنات التعدين والهندسة الميكانيكية والطاقة والإسكان والخدمات المجتمعية والمساحة الآمنة للبنية التحتية الحضرية وراحة الإنسان.
جامعة جنوب الأورال الحكومية هي عضو في مشروع «5-100» ، المصمم لزيادة القدرة التنافسية للجامعات الروسية بين المراكز البحثية والتعليمية الرائدة في العالم.