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 Брачная стратегия пернатых напрямую определяет их потребность в сексуальной разрядке. Британские биологи проанализировали поведение 120 видов птиц и выяснили, что животные без постоянного партнера прибегают к самоудовлетворению значительно чаще тех, кто образует крепкие пары. Исследование показало, что привычка тереться о ветки служит естественным эволюционным механизмом для сброса гормонального напряжения, а не патологическим следствием жизни в клетке: в дикой природе этот процесс происходит даже активнее, чем в зоопарках.
Ближайшие родственники человека — шимпанзе и бонобо — выстраивают дружественные связи по тем же принципам, что и люди, согласно теории социальных кругов. Исследователи впервые показали, что эта закономерность возникла задолго до появления человека.
Пяти постов на одну тему достаточно, чтобы сформировать мнение. Новое исследование показало, что убеждения в соцсетях фиксируются быстрее, чем включается критическое мышление.
Исследователи опросили более 60 тысяч испытуемых из разных стран и выяснили: чем больше человек зациклен на себе, тем холоднее он к своему партнеру. Правда, снижение накала страстей не всегда плохо, у этого есть и положительные стороны.
Около четырех миллиардов лет назад Солнечная система пребывала в хаосе: гигантские планеты сближались, меняли орбиты и выбрасывали своих соседей в межзвездное пространство. Хотя шансы на «выживание» лун Юпитера и Урана в этот период были крайне малы, астрономы показали, что их судьба может хранить следы древней катастрофы с участием «потерянной» планеты.
Изучив данные о скорости изменения температур ледяных спутников пятой и шестой планеты системы, астрономы обнаружили, что она слишком высока для по-настоящему ледяной поверхности. Оказалось, что эти тела покрыты материалом, по своим свойствам резко отличающимся от земного льда.
В высокогорных районах Гималаев появился новый хищник. Он не боится людей, возглавляет стаи собак и все чаще заходит в деревни. Местные жители называют его «кхипшанг». Речь идет о гибриде гималайского волка и бродячей собаки. Ученые опасаются, что этот зверь изменит хрупкий баланс местной дикой природы и в скором времени станет весьма опасным для человека.
В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.
При совпадении нескольких условий наши глаза способны улавливать излучение в ближнем инфракрасном спектре. Тогда сетчатка начинает работать как нелинейный фотодетектор.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
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