img6

Анализ транспортного потока как основа интеллектуальной транспортной системы

Публикации

Анализ транспортного потока как основа интеллектуальной транспортной системы

Цель создания ИТС — повышение мобильности населения и обеспечение безопасности движения. Реализация ИТС во всем мире идет по пути автоматизации регулирования движения наземного транспорта. Сегодня для реализации задач внедрения ИТС не хватает технологий. Это основной тормоз развития систем «умного города» в России. В основе одной из важнейших ступеней автоматизации — сбора данных — лежат крайне трудоемкие процессы. До сих пор самым распространенным являлся ручной метод учета движения. Его никак не интегрируешь в интеллектуальную транспортную систему, которая подразумевает управление транспортными потоками в режиме реального времени. Кроме того, ручной метод требует дополнительного времени для организации процесса и перепроверки данных. Сейчас нам могут сообщить только о пробках, которые сформировались уже как факт. Но никто не может спрогнозировать, где образуется затор, и все это из-за отсутствия данных, на основании которых можно смоделировать всю ситуацию в городской сети дорог. Решение этой задачи требует учета множества переменных факторов, комплексного подхода и постоянной актуализации. Т.е. ИТС имеет смысл только в том случае, если предлагаемые им решения основываются на постоянно обновляющихся данных. С развитием нейронных сетей появились программные приложения, которые с помощью компьютерного зрения могут с точностью до 95% распознавать автомобили, распределять их по типам и направлениям, определять их скорость, время стоянки на парковке, считать количество машин в очереди и пр. Это позволяет не только автоматизировать процесс сбора данных, но и настроить его в соответствии с конкретной задачей ИТС. Именно такой разработкой систем для повышения качества организации дорожного движения занимается российский стартап «ТраффикДэйта». Приложение с одноименным названием TrafficData уже сейчас может по видео определить интенсивность транспортного потока, тип автомобиля, скорость, плотность движения, потери времени в очередях и другие параметры дорожного движения. В данный момент в разработке «умные парковки». Таким образом, TrafficData превращает любую камеру видеонаблюдения в бесконтактный сенсор широкого профиля. При этом можно использовать имеющуюся аппаратную базу видеонаблюдения города.

ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ TRAFFICDATA

Впервые в России транспортно-экономические изыскания были выполнены с применением искусственного интеллекта в октябре 2019 года. В рамках проектирования объекта «Северный обход г. Перми», выполняемого ОАО «Институт Гипростроймост», учет интенсивности движения осуществлялся посредством видеосъемки с беспилотного летательного аппарата и последующего анализа видеоматериалов с помощью программного комплекса TrafficData. В ходе этой работы съемка дорожной обстановки производилась квадрокоптерами на 8 учетных пунктах одновременно. Было осуществлено 200 вылетов, обработано 50 часов видео. В результате удалось получить интенсивность не только в часы пик, но и вывести реальное распределение интенсивности в течение дня. Благодаря ПО TrafficData, которое позволяет проанализировать такой объем видеоинформации в кратчайшие сроки, нет необходимости пользоваться коэффициентами неравномерности для определения среднесуточной интенсивности, приведенными в ОДМ 218.2.020–2012 «Методические рекомендации по оценке пропускной способности автомобильных дорог». Известно, что данные коэффициенты определены на основе замеров, выполненных на МКАД с помощью датчиков (см. Диссертация на соискание звания к. т. н. «Закономерности изменения во времени интенсивности городского автомобильного движения», Менделеев Г. А., 2001 г.). По существу, эти данные являются частным случаем, и могут быть распространены на всю Россию с большой натяжкой.

ФУНКЦИОНАЛ TRAFFICDATA

После того, как у вас на руках есть видео, для того, чтобы получить вам нужно сделать всего 4 простых шага:

  1. Устанавливаете приложение.
  2. Загружаете в него видео, запускаете распознавание автомобилей.
  3. Указываете створы для подсчета автомобилей по различным направлениям, обрабатываете створы.
  4. Выгружаете результаты по интенсивности и составу транспортных потоков по направлениям.

На сегодня TrafficData обладает следующими характеристиками:

Функционал:

  • Работа с видео с квадрокоптеров, с камер видеонаблюдения, с камер ночного видения во всех основных форматах (.mp4,.avi,. mov,.mpeg).
  • Возможность обработки видеофайла в режиме реального времени по протоколу RTSP.
  • Подсчет транспортных средств и пешеходов по направлениям движения.
  • Определение 23 типов транспортных средств по СП 34.13330.2012 и СП 396.1325800.2018 и приказу Минтранс РФ № 479.
  • Расчет суточной интенсивности по ОДМ 218.2.020–2012.
  • Выбор коэффициентов приведения к легковому автомобилю по СП 34.13330.2012, СП 396.1325800.2018, приказу Минтранс РФ № 479, а также пользовательских коэффициентов.
  • Определение скорости автомобилей.
  • Определение длины очереди автомобилей и времени, проведенного в очереди.
  • Определение времени стоянки автомобилей.
  • Определение интервалов движения автомобилей.
  • Определение всех параметров дорожного движения согласно приказу Минтранса РФ № 479: плотность движения; задержка в движении; уровень обслуживания; буферный индекс; временной индекс; построение таблиц в Excel с информацией об очередях, параметрах дорожного движения.

Интерфейс:

  • Отслеживание автомобиля, проезжающего под мостом и за локальными препятствиями без разрыва трека.
  • Адаптивные створы — створы следуют за ограниченными подвижками изображения.
  • Инструменты повышения качества распознавания видео.
  • Генерация видео с результатами обработки.
  • Фильтры отображения информации о транспортном потоке на экране.
  • Фильтры для створов по типам учитываемых ТС/пешеходов.
  • Отображение параметров дорожного движения на интерактивных тепловых картах.

Производительность:

  • Скорость обработки видео с разрешением FullHD в 4 раза выше скорости проигрывания видео — возможность одновременно обрабаывать 4 потока видео.
  • Точность определения количества и типов ТС более 95% (при соблюдении требований к качеству видео).
  • Проверять точность расчетов весьма просто — достаточно просмотреть сгенерированный TrafficData видеоролик с результатами, на котором наглядно отображаются подсчет автомобилей при проезде через створы, типы автомобилей, характеристики движения, и убедиться, что ни один автомобиль не упущен из виду.

СИСТЕМА МОНИТОРИНГА ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ НА БАЗЕ TRAFFICDATA

Компанией «ТраффикДэйта» разработан проект Системы мониторинга дорожного движения (далее СМДД) лена на 300 участков. Вход и выход каждого участка оснащается камерами. Система ведет мониторинг дорожного движения 24/7, полностью автоматически, закрывая все требования Приказов Минтранса РФ № 114 и № 479. Для реализации данного проекта были объединены две технологии: распознавание номеров и детекция автомобилей по видеоизображению.

Что позволило:

  • во-первых, строить матрицу корреспонденции, наблюдая автомобиль с разных камер, т. е. по всей сети дорог, оснащенной СМДД;
  • во-вторых, получать все необходимые данные об автомобиле по видеоизображению без подключения к базе данных ГИБДД, что решило вопрос с персональными данными.

При этом, проведя глубокую оптимизацию алгоритмов компьютерного зрения, удалось настолько снизить системные требования, что это позволило управлять сетью из 100 камер всего одним сервером в потоковом режиме! Потребность в данных о транспортном потоке так необходима, что Минтранс РФ готов каждый год Для реализации данного проекта были объединены две технологии: распознавание номеров и детекция автомобилей по видеоизображению. Детекция номеров (слева) и анализ потока (справа) автомобилей по видеоизображению. Вывод параметров дорожного движения. выставлять по человеку на каждые 300 м дороги для их сбора. При этом качество таких данных оставляет желать лучшего. С помощью СМДД, которой авторы предлагают оснастить сеть обследуемых дорог, эти данные можно получать каждые 5 мин. с точностью 95%. При этом стоимость этой системы составит всего 100 тыс. руб. на километр. Благодаря таким разработкам идея реализации интеллектуальной транспортной системы становится возможной. С помощью TrafficData существенно снижаются трудозатраты на сбор данных о транспортных потоках для перекрестка, участка дороги, автоматизируется мониторинг дорожного движения. Видеокамеры, оснащенные таким программным обеспечением, будут распознавать дорожную обстановку в городе, направлять эти данные напрямую в системы моделирования, которые, в свою очередь, будут рассчитывать оптимальные варианты и распределять транспортные потоки так, чтобы мы с вами легко и безопасно добирались из точки А в точку Б. Каждый город, особенно «умный», нуждается в бесперебойном и безопасном движении наземного транспорта. Поэтому ИТС в ближайшие годы будут одним из ключевых направлений развития транспортной инфраструктуры мегаполисов и агломераций.

  (Источник: Журнал Мир Дорог №131. Скачать в PDF)