Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Ученые разработали инструмент для отслеживания общественного транспорта, который работает при слабом сигнале связи
Ежедневные опоздания и отмены рейсов, отсутствие точной информации о перемещении городских маршрутов — острые проблемы, напрямую влияющие на качество жизни миллионов людей. Только за последний год, по данным Минтранса России, общественным транспортом воспользовалось более 14,3 миллиарда пассажиров. Традиционные решения часто оказываются ненадежными: даже при наличии GPS-трекера сигнал может прерываться из-за слабой связи или сбоев в питании, что особенно проблематично для междугородних поездок и удаленной местности. Ученые Пермского Политеха разработали систему, которая с точностью до 82% распознает автобусы с дорожных камер и предоставляет пассажирам актуальную информацию о движении маршрутов в реальном времени.
Общественный транспорт обеспечивает мобильность миллионов людей и разгружает улицы от личных автомобилей. Для жителей отдаленных районов автобусы и троллейбусы — доступный и удобный способ добраться до работы, больниц или магазинов. Их бесперебойная работа критически важна для людей.
Традиционно для контроля за маршрутами используются GPS-трекеры. У этой технологии есть существенный недостаток: транспорт невозможно отслеживать при слабом сигнале или полном отсутствии связи. Хотя большая часть рейсов сегодня оснащена маячками, они не всегда отражают реальную ситуацию на дороге: не показывают актуальное местоположение и не сообщают о задержке или отмене, что создает неудобства для пассажиров.
Ученые Пермского Политеха разработали систему мониторинга, которая с помощью созданного алгоритма и нейросетей распознает номер автобуса с точностью 82% и сообщает об этом пользователям в мессенджере (чат-боте). Статья опубликована в журнале «Архитектура, строительство, транспорт».
Такая технология не основывается на GPS, что делает ее полностью автономной. Даже при слабом сигнале мобильной связи она продолжает передавать поступающую информацию.
Ключевое преимущество — возможность ее интеграции с уже существующей инфраструктурой: с камерами ГИБДД, городскими системами наблюдения или даже частным оборудованием, с получением соответствующих разрешений. Такой подход значительно снижает затраты на внедрение и позволяет быстро масштабировать решение.
Эксперты протестировали разные программы для распознавания объектов и выбрали нейросетевую модель YOLO. Она способна быстрее аналогов определить мелкие объекты на изображениях, например, номера маршрутов, и обладает высокой точностью даже при обучении на ограниченных данных, что позволяет быстро адаптировать ее под новые обстоятельства.
Чтобы система работала, ученые должны были научить ее определять транспортное средство в кадре видеопотока и устанавливать, что это именно автобус или троллейбус, а не автомобиль. Другая, более сложная задача — идентификация рейса при наличии в кадре мелких объектов, которые могут иметь разнообразные шрифты, цветовые схемы, быть загрязненными или частично перекрытыми.
— Модель обучили на основе тысячи изображений, где были показаны разные предметы дорожного движения. Чтобы она могла находить нужную информацию в более сложных условиях (ночью, во время дождя, снегопада или при наличии бликов), мы применяли искусственное расширение набора данных. Мы специально создавали и добавляли примеры с измененной яркостью, контрастом, имитацией погодных «помех» и другими искажениями, обучая ориентироваться в неидеальных ситуациях, — рассказывает Андрей Затонский, доктор технических наук, заведующий кафедрой «Автоматизации технологических процессов».
Тестовый набор материалов включал видео, отобранные для представления различных сценариев: архивные записи с веб-камер видеонаблюдения и специально отснятые на камеру телефона. После обучения система научилась находить в кадре область, где расположен номер рейса. Она сама «вырезала» этот фрагмент и передавала его на обработку специализированной библиотеке, которая отвечает за определение символов.
— Чтобы минимизировать ошибки, алгоритм не делает вывод по одному кадру. Каждый автобус распознается многократно, так как это позволяет выявить наиболее частый, а значит, корректный маршрут и занести его в базу. Вся собранная информация передается пассажирам и диспетчерам. Специально для этого был разработан чат-бот, где в реальном времени можно увидеть актуальную обстановку на дороге, — дополняет Андрей Затонский.
Оценка работы модели производилась по нескольким ключевым метрикам: точность определения номеров — 82%, при скорости анализа 25-30 кадров в секунду. Для оптимизации производительности применялась обработка каждого пятого кадра и многократная верификация результатов: объекты распознавались по несколько раз с выбором наиболее частого результата.
Модель показала способность стабильно работать в реальных условиях. Кроме того, для работы программы не требуется мощных серверов: нагрузка на процессор обычного офисного компьютера не превышала 10%, что открывает возможности для легкого масштабирования системы и быстрого внедрения в любых населенных пунктах без значительных затрат на оборудование.
Telegram 
Дзен 
VK Хотя зоологи уже не раз наблюдали использование орудий у относительно близких к людям видов, — от приматов до свиней — коровы до сих пор не были за этим замечены. Теперь ситуация изменилась: оказалось, что они могут использовать многоцелевые орудия по-разному, в зависимости от обстоятельств.
Арктика — стратегически важный для России регион с огромными ресурсами. Однако ее освоение осложняется экстремальным климатом и удаленностью, что делает доставку строительных материалов и возведение инфраструктуры крайне дорогими и сложными. В качестве альтернативы используют местный снег, доступный большую часть года. Однако традиционные методы — резка блоков (иглу) или формирование в опалубке — имеют серьезные недостатки: они требуют особого снега, трудоемки и теряют теплоизоляцию при оттепели. Ранее для решения этой проблемы ученые Пермского Политеха разработали метод прессования снега с подплавлением. Теперь им удалось построить из таких блоков экспериментальную хижину и доказать ее высокие теплоизоляционные свойства и долговечность.
Наш организм не синхронизирован с современным образом жизни и это создает нам много проблем: мы переедаем, страдаем депрессиями и болезнями сердца. Коренным образом с этим бороться нельзя, по крайней мере, не вернувшись к жизни охотников-собирателей. Но значительной части этих проблем вполне можно помочь… носимым устройством. Причем это не далекая перспектива, а реальность уже наших дней.
Хотя зоологи уже не раз наблюдали использование орудий у относительно близких к людям видов, — от приматов до свиней — коровы до сих пор не были за этим замечены. Теперь ситуация изменилась: оказалось, что они могут использовать многоцелевые орудия по-разному, в зависимости от обстоятельств.
Повторное изучение окаменелости галлюцигении, впервые описанной в 1970-х годах, помогло палеонтологам больше узнать о рационе этого древнего существа. Ответ на вопрос о питании нашли не в ее останках, а на теле предполагаемой добычи.
Растительная диета давно стала золотым стандартом для тех, кто мечтает о долгой и здоровой жизни. Но китайские ученые внесли серьезные коррективы в этот постулат. Они обнаружили, что большинство местных долгожителей, перешагнувших столетний рубеж, регулярно употребляют в пищу мясо. Особенно заметна эта связь у одной специфической группы пожилых людей, что заставляет по-новому взглянуть на диетические рекомендации для самых старших поколений.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Ученые задались вопросом: почему два расположенных по соседству спутника Юпитера такие разные, ведь на Ио повсеместно извергаются вулканы, а Европа полностью покрыта многокилометровой коркой льда. Есть версия, что Ио когда-то тоже была богата водой, но по итогам недавнего исследования это сочли неправдоподобным.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно