• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
24.10.2025, 11:30
ПНИПУ
140

Ученые разработали инструмент для отслеживания общественного транспорта, который работает при слабом сигнале связи

❋ 4.6

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 / © wirestock, Freepik

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.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
ПНИПУ
Пермский национальный исследовательский политехнический университет (национальный исследовательский, прошлые названия: Пермский политехнический институт, Пермский государственный технический университет) — технический ВУЗ Российской Федерации. Основан в 1960 году как Пермский политехнический институт (ППИ), в результате объединения Пермского горного института (организованного в 1953 году) с Вечерним машиностроительным институтом. В 1992 году ППИ в числе первых политехнических вузов России получил статус технического университета.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
3 сентября, 17:08
Росатом

«Росатом» рассматривает возможность создать под Мурманском новое предприятие для достройки плавучих атомных энергоблоков. Причина в том, что количество заказов госкорпорации растет, а существующих мощностей партнеров может не хватить.

2 сентября, 12:57
Марк Чернов

Международная группа физиков зафиксировала под землей в США аномальный всплеск энергии, похожий на прямое столкновение невидимой частицы темной материи с обычным веществом. Подземные датчики поймали сигнал, который не удалось списать ни на один из известных науке видов радиации или фоновых помех.

3 сентября, 14:56
Марк Чернов

Исследователи выяснили, что гипотеза о «рептильном мозге», поверх которого во время эволюции якобы наслоились более разумные отделы, оказалась ошибочной. Эволюция не наращивала новые слои нейронов один за другим, а постоянно перераспределяла мозговые ресурсы между двумя разными типами межнейронных связей.

29 августа, 16:51
Александр Березин

Госдолг США достиг 40 триллионов долларов и растет все быстрее и быстрее. На Западе переполох: при таких размерах его не выплатить. Следовательно, полагают многие, надо решить проблему как древние шумеры — долг обнулить и начать занимать заново. Рецепт кажется здравым, но есть нюансы. Причем поучительнее всего они даже не для Штатов, а, как ни странно, именно для России.

2 сентября, 11:31
СПбГУ

Группа российских исследователей, в которую вошли океанологи Санкт-Петербургского университета, выявила существование ранее неизвестных механизмов распространения «волн Россби». В ходе работы им удалось зафиксировать точки, где перенос энергии прекращается, а траектории движения воды претерпевают изменения. Дополнительно ученые обнаружили асимметрию в динамике волновых процессов, зарождающихся у западных и восточных прибрежных течений.

2 сентября, 12:57
Марк Чернов

Международная группа физиков зафиксировала под землей в США аномальный всплеск энергии, похожий на прямое столкновение невидимой частицы темной материи с обычным веществом. Подземные датчики поймали сигнал, который не удалось списать ни на один из известных науке видов радиации или фоновых помех.

9 августа, 19:34
Марк Чернов

Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.

28 августа, 15:43
Татьяна Зайцева

Сопротивление жителей Европы самой идее употребления насекомых в пищу может иметь эволюционные корни, уходящие вглубь тысячелетий, пришли к выводу авторы нового исследования. Оказалось, предки современных европейцев ели насекомых лишь эпизодически. Кроме того, из-за генетических мутаций они плохо переваривали их экзоскелеты.

19 августа, 18:31
Александр Березин

После сокращения длины очередей и роста доступности бензина в первую неделю августа ситуация снова ухудшилась. Если с 20 июня по начало августа кризис носил в основном психологический характер, то сейчас ситуация принципиально иная: августовские атаки на НПЗ показали, что меры по усилению их противовоздушной обороны не были достаточно полными. Значит, прогноз автора Naked Science от 19 июля о том, что острая фаза кризиса закончится до конца лета, был частично неверным.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий