Истории
Партнеры

ИИ в светофоре: организуем дорожное движение по-умному

Истории
Артем Багдасаров
Артем Багдасаров

журналист

Ирина Печёрская

Концепция умного города предъявляет новые требования к управлению дорожным движением. В особой степени это касается перекрестков с оживленным трафиком, где регулярно случаются заторы и аварии. Простых светофоров для распределения потоков недостаточно — нужны системы, адаптирующиеся под конкретную ситуацию на дороге.

На помощь приходит видеонаблюдение с технологиями компьютерного зрения и ИИ. Рассказываем, как это поможет разгрузить перекрестки на примере решения EV-Crossroad от компании Edge Vision.

ИИ в светофоре: организуем дорожное движение по-умному

С какими проблемами сталкиваются современные перекрестки? 

 

ДТП с машинами и пешеходами

Перекрестки — агрессивная среда, где сталкиваются интересы водителей и пешеходов. Порой у таких конфликтов нет безопасного решения, а участникам приходится решать дилемму вагонетки (выбирать исход с наименьшими потерями в предельно короткое время).

В результате случаются ДТП разной степени тяжести. Именно на перекрестках происходит больше всего столкновений машин и наездов на пешеходов. Человеческий фактор накладывается на ошибки в организации движения, например, неправильные фазы светофора.

 

Пробки 

Следствие высокой аварийности — частые заторы и возникающие из-за них пробки. Решать эту проблему банальным расширением дорог и строительством дублеров крайне затратно и неэффективно, поскольку такие подходы не снижают аварийность.

Перечисленные проблемы увеличивают нагрузку на общественный транспорт, городские службы и правоохранительные органы, влекут экономические потери, ухудшают экологию и негативно влияют на эмоциональное состояние людей. Не говоря уже о человеческих жертвах.

 

Как современные технологии делают перекрестки лучше

Но что если для оптимизации дорожного трафика развернуть интеллектуальную транспортную систему (ИТС), отслеживающую ситуацию на перекрестке в реальном времени через камеры? Решить такую задачу поможет компьютерное зрение (CV).

Это технология, благодаря которой компьютер распознает визуальные образы. Алгоритмы CV применяются уже давно и повсеместно, например, для распознавания лиц при фотосъемке. Однако за последние годы их возможности значительно расширились благодаря нейросетям.

Искусственный интеллект позволяет анализировать визуальную информацию и принимать на ее основе решения. В случае регулировки движения на перекрестке компьютер подсчитывает машины, определяет их тип и скорость, после чего подбирает оптимальный режим работы светофоров.

Такой подход уже применяется в мегаполисах по всему миру. Например, в Сингапуре, Лондоне и Сан-Франциско дорожные камеры отправляют данные в единый центр управления, где они анализируются и используются для улучшения ситуации на дорогах. Похожая система работает в Москве: она помогла снизить аварийность на 23% с 2010 года. 

Впрочем, есть и минусы. Развертывание «облачной» ИТС займет много времени и обойдется дорого, потребуются обширные серверные мощности. Для небольших городов куда оптимальнее локальные системы регулирования на отдельных перекрестках.

 

Чем EV-Crossroad отличается от привычных ИТС

Разработка компании Edge Vision — модуль искусственного интеллекта, который не требует доступа к интернету и удаленным серверам, а также развертывания дополнительной инфраструктуры. Он подключается напрямую к IP-видеокамерам и контроллерам светофора, управляя дорожным движением в реальном времени.

Аппаратной платформой для анализа видеопотока стал одноплатный компьютер Intel NUC, крепящийся в уличный шкаф контроллера светофора. На его мощностях алгоритмы CV определяют число полос и машин, типы транспорта, плотность и скорость трафика, а также велосипедистов и пешеходов.

После анализа видеопотока система автоматически подстраивает режим работы светофоров под ситуацию на дороге. Такая адаптивность увеличивает пропускную способность перекрестка на 20% в сравнении с традиционными «дневным» и «ночным» режимами.

Для более точного управления модуль EV-Crossroad формирует матрицу корреспонденции, запоминая самые загруженные полосы и направления перекрестка. Вместе с определением типа транспорта это позволяет определить востребованность участков дороги для легковых авто, грузовиков и общественного транспорта. Таким образом сокращается время ожидания автобусов и троллейбусов.

Развертывание системы занимает от двух недель, также возможна интеграция с автоматизированными системами управления дорожным движением (АСУДД) с технологией V2I для обмена данными с участниками дорожного движения и предотвращения аварийных ситуаций. Кроме того, доступно адаптивное управление связанными перекрестками. 

EV-Crossroad уже применяется в Краснодарском крае более чем на 40 перекрестках. Также пилотные проекты ведутся в Казани, Москве, Екатеринбурге, Волгограде и Южно-Сахалинске.

С начала 2021 года в России каждые пять минут происходит одно ДТП. «Умные» светофоры помогут снизить это значение, а заодно разгрузить городские службы. Для небольших городов и окраин мегаполисов такое решение экономически оправдано, поскольку не требует дорогостоящих вложений в инфраструктуру. Так что в ближайшие годы мы увидим больше автоматизированных перекрестков по всей стране.

Фото на обложке: Ralf Gosch / Shutterstock

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Инвестиции в проекты будущей мобильности. Верят ли сегодня инвесторы в цифровые дороги?
  2. 2 «Не жалейте внимания и ресурсов на ваших пользователей»: как управляющей компании повысить удовлетворенность пользователей
  3. 3 Заглянуть за горизонт: какие изменения ждут оценку персонала
  4. 4 Тотальная слежка или борьба с вирусом? Как пандемия меняет умные города
  5. 5 Шаг к умному городу: как в России цифровизируется ЖКХ
FutureFood
Кто производит «альтернативную» еду
Карта