Пробки под контролем: учёные ЮУрГУ создали нейросеть для прогноза транспортных заторов

Учёный Южно-Уральского государственного университета (Челябинск) Рухшона Джураева разработала и запатентовала систему прогнозирования транспортных заторов. Программа анализирует видеопоток с камер на перекрёстках, распознает пять классов транспортных средств и с высокой точностью предсказывает, когда и где образуется пробка.

Как пишут на сайте вуза, пакет новых компьютерных программ позволяет обрабатывать данные с камер видеонаблюдения на основе конвейера нейросетевых алгоритмов. При этом сами камеры не нужно заменять или модернизировать, достаточно установить программу на компьютер оператора.

«Моя главная задача в исследовании – прогнозировать заторы, а для этого сначала нужно оценить динамику потока в реальном времени. Первая модель обрабатывает видео и считает транспорт, одновременно ранжируя его по пяти классам. Затем вторая программа расширяет эти данные: добавляет временные характеристики – конкретные минуту, час, день недели, выходной или будний день. И наконец третья модель, которая объединяет результаты лучших алгоритмов машинного обучения, прогнозирует, случится ли затор на следующем перекрестке через некоторое время», – рассказала Рухшона Джураева.

Изобретение поможет решать проблему высокой транспортной нагрузки на перекрёстках. Важно, что разработка учитывает системный характер заторов: если пробка образовалась на одном перекрестке, через несколько минут она повторится на следующем. Программа предсказывает это заранее, и у оператора есть время, чтобы принять меры. Сам пакет уникальных нейросетевых программ можно адаптировать для любого российского города и местных перекрёстков.