Проблемой большинства современных российских мегаполисов является неудобная транспортная инфраструктура, где особенно остро стоит вопрос с парковочным пространством. Ученые Высшей школы электроники и компьютерных наук Южно-Уральского государственного университета разрабатывают программный продукт «умные парковки», который поможет решить задачу по оптимизации мобильности в крупном городе.
Город, который разумно внедряет инновационные технологии в сфере парковочного пространства, добивается важнейшей цели: уменьшает «паразитный» трафик, то есть время, проводимое водителем в поиске парковочного места. Наглядно представленная информация о свободных местах плюс минимизация времени на поиск – вот основные слагаемые, повышающие мобильность в мегаполисе. Именно поэтому программный продукт ученых ЮУрГУ «Умные парковки» стал важной частью планируемой в Челябинске системы «Умный город».
«Анализ больших данных (Big Data) позволяет строить прогнозы и принимать решения в тех сферах, где оперативный контроль был ранее невозможен. Одним из источников больших данных является интернет вещей. Потоки данных в реальном времени собираются подключенными к интернету датчиками, в том числе видеокамерами. Сегодня развитие инфраструктуры интернета вещей позволяет разрабатывать приложения для «умных» парковок. Приложение позволяет водителям быстро найти свободные парковочные места поблизости. Сокращается перемещение автомобилей в поисках парковки», – рассказывает один из авторов проекта Валентин Голодов, кандидат физ.-мат. наук., старший научный сотрудник кафедры системного программирования
Работа над проектом осуществляется совместно с одной из крупнейших IT-компаний Уральского федерального округа – «Интерсвязь», которая впервые создала и запустила в работу подобный сервис в своем мобильном приложении в 2018 году.
Нейроные сети станут «глазами» города
Ученым Высшей школы электроники и компьютерных наук ЮУрГУ удалось усовершенствовать разработанный сервис. В ходе эксперимента была значительно повышена точность программного продукта, что в дальнейшем приведет к удобству и увеличению его востребованности.
«Сервис построен на технологиях компьютерного зрения. С научной точки зрения, это стандартная задача машинного обучения в области обработки изображений, – поясняет Валентин Голодов. – На данный момент мы используем известные алгоритмы, которые дают лучшие результаты. Мы предлагаем использовать сеть с архитектурой Mask R-CNN, которая позволяет выделять на изображении контуры («маски») разных объектов, даже если таких экземпляров несколько, они имеют различный размер и частично перекрываются».
Нейронная сеть, обученная на данных с различных парковок, позволяет обработать изображение с камеры видеонаблюдения, а затем предоставляет информацию о количестве занятых и свободных мест, показывая их расположение.
«Умные города»
Технологии «Умного города» в будущем позволят улучшить качество жизни человека в городе, сделать его удобным благодаря использованию инновационных коммуникационных технологий. Проект «Умные парковки» Южно-Уральского государственного университета планируется как часть цифровой платформы целого города, которая сможет отслеживать состояние инженерной и транспортной инфраструктур.