该项目于12月在南乌拉尔国立大学启动，形成了创建有关“智慧城市”管理系统项目的备忘录。 智慧城市交通项目团队提出了一种系统，用于监视和优化城市道路交通以及控制交通中有害物排放水平。
南乌拉尔国立大学工业大学道路运输系副教授，技术科学副博士 弗拉基米尔·谢佩廖夫 谈到了南乌拉尔国立大学开发的“交通流量监控智能系统和道路运输基础设施AIMS（人工智能监控系统）”项目，并在设计和分析会议上作了介绍。该项目的目的是开发和实施一种系统，以评估道路基础设施使用的有效性，预测交通拥堵和车辆产生的总有害排放物。深度学习神经网络的使用允许按流量强度和分类实时收集，解释和汇总数据。
“我们项目的创新解决方案之一是在道路运输基础设施的诊断和在分析问题中使用人工智能。 该系统使您能够了解城市道路的使用效率，识别保护区并防止行程出错，利用技术手段合理控制交通成本。
一个用于监控交通流量和道路基础设施的智能系统，使您可以立即解决许多复杂的问题，例如收集，解释和汇总交通数据，识别交通基础设施中未充分利用的资源，这将减少资金和运营成本。该系统使您可以实时评估交通组织决策的有效性（交通信号灯工作周期的变化，路边标记位置的变化等），并在考虑到大气和气候条件的情况下预测车辆中有毒废气的总排放量。 该程序还将发出警告，提示您将超出街道网络最大允许浓度，这将防止出现不利情况（加快交通枢纽的通行速度，限制卡车的通行）。
“使用智能监控将显着提高城市的交通能力，创造更舒适的条件，增加人口流动性，提高个人和公共交通的通行速度，并通过减少车辆噪音和减少有害排放物创造更舒适的生活条件。”
根据 弗拉基米尔·谢佩列夫 的说法，使用成熟的神经网络技术不需要在服务器设备和摄像机上花费大笔费用。要监视主要路口，通常只需安装一台室外视频监控摄像机即可。 南乌拉尔国立大学开发的软件为提高道路交通管理的效率和为道路运输基础设施领域中的复杂问题提供了解决方案。此外，为了节省资金并快速实施AIMS系统，可以使用已部署的属于国家和市政部门的室外视频监控摄像系统。
来自汽车运输，应用数学和编程，应用数学，系统编程和体系结构的南乌拉尔国立大学的老师，博士生和大学生正在研究“智慧城市交通”项目。