Умный светофор что это
«Умный светофор» — комфорт и безопасность на дорогах.
«Умный светофор» – это система динамического управления сигналами светофора, благодаря которой, улучшается пропускная способность потоков улично — дорожной сети. Прежде всего, повышается безопасность дорожного движения. Другими словами, это светофор, работающий не в обычном, строго определённом режиме, независимо не отчего, а светофор, который переключает сигналы исходя из количества транспортных средств в каждом из направлений.
Система «умный светофор» состоит из контроллеров, удаленных датчиков движения и видеокамер. Именно они, в режиме реального времени отслеживает загруженность перекрестков и передает данную информацию на центральный сервер управления. Связь с которым осуществляется через радиосигналы или по оптическим линиям связи.
Идеальный перекресток. Свободный от пробок. \Елизавета Никитина октябрь 2019г.
Как работает система «Умный светофор»
Видеокамера или датчики устанавливаются на определенной высоте и над конкретным участком трассы. Далее, сигнал от нее поступает в модуль обработки видеоинформации. Затем в данном модуле происходит выделение подвижных транспортных средств и определение различных интегральных оценок.
После этого, на основе этих показаний, центральный сервер дает команду контроллерам светофоров включить красный или зеленый свет и на какое время.
Прежде всего, системы видеоконтроля, ориентированные на транспорт, предоставляют данные трех типов:
Во-первых, это информация о трафике для статистической обработки:
Во-вторых, информация о происшествиях на дороге:
В-третьих, информация о наличии/отсутствии автомобилей:
Система интегрируется в модуль управления светофорами, что позволяет согласовать работу абсолютно всех светофоров перекрестка в каком-либо напряженном транспортном узле.
Например, на перекрестке, где установлен стандартный светофор, пешеходу предоставляется одно и то же время на переход дороги. Время не зависит от того, едет ли по ней в данный момент один автомобиль или несколько десятков. Благодаря системе «умный светофор», данное время контролируется и меняется в зависимости от загруженности. Или предположим, в одном из направлений есть высокая загруженность, то именно там и продлевается зеленый свет, что ведет к сокращению времени пребывания машин на перекрестках.
Другими словами, процессор «умного светофора» получает информацию о потоке машин с видеокамер. После этого, обрабатывает её. Затем в соответствии с этим по установленному алгоритму принимает решение, в каком направлении и насколько открывать движение. Таким образом, вероятность образования большой пробки, в каком либо направлении существенно снижается.
Кроме того, «умный светофор» способен прогнозировать транспортную ситуацию на 15-30 минут вперед и заранее сформировать эффективный план управления.
Далее, при возникновении ДТП на перекрестках, данный план автоматически корректируется.
Дополнительно также, можно установить определенный тип датчиков. Они будут учитывать приоритет общественного транспорта и экстренных служб перед остальными участниками движения.
В том случае, если произойдет внештатная ситуация или сбой системы, светофоры будут функционировать в автономном режиме. Регулировка перекрестов будет осуществляться традиционным способом.
Точно так же можно использовать специальные метеостанции. Которые будут собирать информацию о погодных условиях и состоянии асфальта. Впоследствии данные сведения помогут скорректировать скоростные ограничения и предупредить водителей о неблагоприятных условиях на дороге.
Транспортные пробки на дорогах.
Транспортные пробки сильно влияют на общественную жизнь современных городов. Во- первых топливо в пробках расходуется впустую, во-вторых, это бесполезно потраченное время и в-третьих выброс вредных веществ в атмосферу. Как следствие, многокилометровые пробки приводят к снижению прибыли и к потери дохода. В результате ухудшается логистика и падает производительность труда.
Прежде всего, внедрение системы «умный светофор» решает следующие основные транспортные проблемы:
Между тем, хочется отметить, что при всех плюсах оборудованной системы, следует принять во внимание, что один и даже три «умных светофора» ничего не изменят. Поэтому, идеальный результат будет, если взаимосвязанной системой покрыть весь город. Только таким образом, система способна максимально оптимизировать поток и уменьшить пробку. Самое главное, это не питать иллюзии, что «умные светофоры» полностью справятся с заторами.
В заключении можно сказать следующее:
Прежде всего, система «умный светофор» способна лишь максимально увеличить производительность перекрестка. В любом случае городским властям необходимо расширять дороги и строить сложные транспортные развязки. Кроме того, нужно учитывать, что количество автотранспорта в нашей стране неуклонно растет и максимальная производительность перекрестков не спасет от пробок в крупных мегаполисах. Именно поэтому заниматься только внедрением системы «умный светофор», бесполезно. Правильнее будет своевременно решать и все остальные дорожные проблемы.
Вы нервно стоите на красный, хотя машин нет. Как сделать светофор умнее, а проезжать и загруженные перекрестки быстрее?
От старого Умного перекрестка до самообучающегося.
Здесь есть статья про то, какие типы Умных светофоров бывают, но она описывает устройства прошлого века, поэтому, возможно, будет интересно узнать о технологиях сегодняшних. Итак, типы Умных светофоров, которые уже можно увидеть на перекрестках городов:
Адаптивный работает на сравнительно простых перекрестках, где правила и возможности переключения фаз совершенно очевидны. Адаптивное управление применимо лишь там, где нет постоянной загрузки по всем направлениям, иначе ему просто не к чему адаптироваться – нет свободных временных окон. Первые перекрестки на адаптивном управлении появились в США в начале 70-х годов прошлого века. К сожалению, до России они дошли только сейчас, их число по некоторым оценкам не превышает 3 000 по стране. (Часто под этим же названием понимаются обычные светофорные объекты, алгоритмы работ которых меняются в зависимости от времени суток и дней недели. С терминологией в России пока совсем плохо, здесь мы точно обсуждаем не адаптацию по времени.)
Нейросетевой – более высокий уровень регулирования движения автотранспорта. Нейронные сети учитывают сразу массу факторов, которые даже и не всегда очевидны. Их результат основан на самообучении: компьютер в прямом эфире получает данные о пропускной способности и всеми возможными алгоритмами подбирает максимальные значения, чтобы в сумме со всех сторон в комфортном режиме за единицу времени проезжало как можно больше транспортных средств. Как это делается, обычно программисты отвечают – не знаем, нейросеть – это черный ящик, но мы вам раскроем основные принципы…
(Некоторые фирмы, и даже в этом был замечен Яндекс, предлагают еще Геоинформационные светофоры. Эти декларируют использование GPS и GLONASS навигации для определения ТС общественного автотранспорта, а также спецмашин, чтобы подстраиваться под их беспрепятственное прохождение. Но мы не рассматриваем этот тип умных перекрестков уже потому, что практика показала их несостоятельность. Такое дистанционное планирование постоянно натыкается на резкие изменения в характере движения потоков, в результате чего расчеты все время претерпевают изменения и не согласуются с текущей обстановкой на перекрестке, где важна каждая доля секунды. Пока не будет доказано обратное, мы эту тему не описываем.)
Справедливости ради надо сказать, что адаптивным светофорам и не нужны качественные данные о всех параметрах движения, повторим: они работают только в ситуациях, где правила переключения абсолютно очевидны и только на мало загруженных перекрестках.
Нейросетевые светофоры видят объекты при любых ракурсах
Нейронные сети вообще почти не имеют ограничений по точкам установки, они распознают любые объекты из любых ракурсов в любом виде и при больших перекрытиях – часто достаточно видеть лишь 15% автомобиля, чтобы понять, что это автомобиль. Соответственно, нейросетевой светофор дешевле в монтажном плане, в количестве видеокамер, длине проводов и прочих монтажных хитростях.
Нельзя не сказать про сложность юстировки камер для адаптивных светофоров, их видеодетектор жестко привязан к виду дорожного полотна. В результате ветров и вибраций от грузового автотранспорта эти видеокамеры постоянно сбиваются со своего обзора и требуют чуть ли не еженедельной подстройки, а это «вышка», люди, затраты. И ограничение движения на время работ. Нейросетевые камеры будут понимать всё происходящее до тех пор, пока хоть как-то видят дорожную обстановку, даже большие смещения для них не критичны.
Разберем подробнее, где и за счет чего эти умные светофоры позволяют повысить пропускную способность:
Пример 1. Прилегающая к трассе второстепенная дорога.
Пример применения: Прилегающая к трассе второстепенная дорога.
В этой конфигурации в одинаковой степени подходят оба типа светофоров: адаптивный – потому что эта ситуация абсолютно очевидна, нейросетевой – потому что он дешевле. (Почему дешевле – разберем дальше.)
Пример 2. Городской перекресток в незагруженное время.
Пример применения: Городской перекресток в незагруженное время.
Если по какому-то из направлений нет движения или оно быстро закончилось после включения там зеленого сигнала, светофор имеет все предпосылки – дать проезд загруженному участку. Но мы стоически ждем своей фазы!
Никакими расписаниями этот вопрос не решить, обычная логика, которая есть в любом контроллере светофорных объектов, ошибется конкретно в этот день и в это время. Хотя ручные подстройки, конечно, ведутся и какой-то эффект они приносят. Но гораздо правильнее иметь обратную связь здесь и сейчас: если видеокамеры видят, где идет транспорт, то и включить надо зеленый в этом месте. Причем, заранее – не заставляя тормозить.
Опять же подходят оба типа светофоров: адаптивный – потому что ситуация очевидна, нейросетевой чуть лучше – потому что видит транспортные средства дальше, не потребуется тормозить, ведь нам надо задолго дать команду – несколько секунд уйдет на желтый. К тому же у нас опять же есть люди. Адаптивный будет постоянно выдавать им какое-то время на переход, потому что он их не различает. Нейросетевой – будет переключать только по появлению.
И, если мы говорим про ночной режим, нейросетевые светофоры гораздо эффективнее не только с точки зрения пропускной способности – не придется тормозить, если вы едете с нормальной скоростью, они еще и выполняют роль полицейского – могут остановить любого гонщика. Нейронные сети определяют скорость несущегося, наличие другого автотранспорта и пешеходов, которым это может угрожать, и вычисляют степень опасности. Причем, конкретно мы против превращения умного устройства в наказательный механизм. Если компьютер видит даже повышенную скорость, но не находит угрозы, то конкретно наша логика не мешает проезду, скажем так, нарушителю.
Так сделано не потому, что мы как-то не признаем закон, мы так настроили наше оборудование в качестве задела на будущее. С нашей точки зрения жесткие ограничения скоростей, в принципе, не нужны. Кому с какой скоростью и в каком месте двигаться – должен определять компьютер! Он всё просчитывает и выдает достаточно точное решение. Умный светофор должен останавливать только тех, чья скорость реально угрожает другим участникам движения. А ловить нарушителей – другая тема, для этого есть специальные устройства.
Пример 3. Постоянно загруженный перекресток.
Пример применения: Постоянно загруженный перекресток.
Тем не менее, мы должны выделить какие-то временные фазы, у них есть длина. Сколько дать времени для проезда с севера на юг, чтобы прошло максимальное количество транспортных средств? Одну минуту, две, три? А может 569 секунд? Кто вот это должен сказать, какой-то очень умный человек или все-таки применить научный подход?
В результате мы должны учитывать еще и скорость всех потоков в каждый момент времени. Кстати, от неё зависит и время сжатия пружин на каждом направлении: чем выше скорость была, тем дольше остановка потока. Также пружины зависят от типа автотранспорта: фура будет намного дольше разгоняться, легковые намного быстрее, поэтому нам нужно понимать тип ТС и его размеры.
Кстати, об авариях, это еще целый комплекс вводных с тысячью неизвестных. Просчитать оптимальные режимы всех светофорных объектов – задача для компьютера, а не примитивной житейской логики. Когда на совершенно простом незагруженном перекрестке фура уронила ящик, адаптивный светофор сошел с ума. Он все время пытался пропустить загруженное направление, а это было невозможно физически. В результате в пробку встало и другое – свободное направление.
А нейросетевой светофор просчитывает миллионы постоянно меняющихся параметров, подбирая оптимальные алгоритмы работы, в результате обеспечивает и повышение пропускной способности в любых, в том числе аварийных условиях, а также повышает безопасность: автоматически останавливает транспорт на полосах, где одно столкновение может перерасти в серийное.
И это только 30% повышения эффективности на загруженных всегда перекрестках. Самое интересное, что эту цифру легко довести до 60%, как вам такое? Не устали стоять в пробках? Хотите ездить в два раза быстрее? Здесь уже говорили, что самая затратная часть в этом процессе – автотранспортная пружинка: на остановки и троганья уходит где-то ДО, а где-то БОЛЕЕ 50% времени. Что, если мы не будем останавливать больше половины автотранспорта? Если к нашему Умному светофору подключить соседние Умные светофоры, то нейронная сеть получает ценную информацию: когда, где и на какой скорости движется поток, какой типа транспорта в каждом потоке, даже манеру вождения отдельных транспортных средств (помните блондинку, которую все объезжают?). Таким образом, мы уже можем убрать каждую вторую «пружинку», а то и больше.
А что сейчас? В больших городах построены шикарные центры АСУДД, в которых профессиональные специалисты (извините за тавтологию) управляют светофорными объектами. Они, конечно, не нажимают кнопку для каждой лампочки, но именно вручную выставляют режимы работы каждому светофору. В других городах и этого нет – просто среднестатистическое расписание. Наверно, это круто для 30-х годов! Не сегодняшнего, а прошлого века, когда на улице стоял в будке регулировщик – теперь его работа ведется удаленно.
Хотя…, человек может обыграть компьютер в шахматы! В этой игре тоже миллион неизвестных. Наверно, в АСУДД работают профи. Но сколько существует гроссмейстеров на миллион людей, которые просто умеют играть в эту игру? Все-таки в 99,999999999999…% выиграет компьютер.
После этих слов обычно возникает тяжелая пауза – люди не любят верить в некий искусственный интеллект, уж больно часто им в нашей стране называли совершенно неинтеллектуальные вещи. Поэтому приведем пример совершенно очевидной эффективности, который понятен и интеллекту живому. Возьмем три последовательных перекрестков в обоих направлениях, расположенных на небольшом расстоянии друг от друга – скажем, в минуте езды. Если мы включим «зеленую волну» по каждому направлению, то оба пропустят транспорт за 3 минуты. Заметьте, это комфортное время ожидания для «овец». Но сейчас мы имеем пружину: два троганья и три торможенья, которые в три раза увеличивают время каждого потока и соответственно время ожидания поперечного.
В 3 раза повышается пропускная способность на загруженных перекрестках!
Хотя правильно замечено, что на общую систему нейросетевого управления лучше завязывать вообще весь город. И это тоже возможно и нужно, к этому мы когда-нибудь все придем! Умные светофоры на базе нейронных сетей – это безусловное будущее для России. Ненормально бесконечно строить высотки в центре Москвы, торпедировать продажу автомобилей и при этом ездить медленнее, чем ходить пешком. Для всего развитого мира нейросетевые технологии стали уже обыденностью, и такие задачи там решаются очень быстро.
Внедрение Умных перекрестков.
Это самый простой с точки зрения технической реализации и самый сложный с точки зрения борьбы с технократией вопрос. Достаточно поставить 4 камеры во все направления даже на уже имеющиеся опоры и в большинстве случаев можно запускаться в работу. Главным элементом Умного перекрестка является программное обеспечение. Конечно, чем больше камер, тем выше эффективность, количество подбирается путем проектирования.
О самом сложном!
Сегодня везде уже стоят светофорные объекты прошлого века. Под них создана огромная инфраструктура с немалыми деньгами на обслуживание. Руководство регионов РФ само по себе технократично, а тут еще и передел рынка.
Есть и позитивная новость, Правительство РФ активно развивает Интеллектуальную транспортную систему, как минимум, на словах. Есть достаточно много Постановлений Правительства РФ для этого, более того выделяются деньги – хотя бы по этому Указу. Но, по нашему опыту, на местах настолько сильно сопротивляются прогрессу, что даже часто не осваивают эти средства, не смотря на то, что за это предусмотрено наказание.
Есть еще одна новость средней позитивности: Прогресс все равно придет! Было бы неправильно думать, что деньги выделяются просто так, правительственные круги активно двигают московские фирмы, которые занимаются поставкой адаптивных светофоров. И против Москвы сопротивляться сложно, она придет и снесет всех «политиков» региона. Но новость средняя, потому что адаптивное управление – это прошлый век, оно уже 50 лет как используется в Штатах и сегодня там меняется на нейросетевое. А у нас пока только ставится устаревшее адаптивное управление перекрестками.
Чаще всего, чтобы ничего не делать, говорят: на весь город денег нет, а постепенное внедрение сломает годами выстроенную логику работы других светофоров и приведет к коллапсу, типа, если где-то транспортные потоки пойдут быстрее, в других местах всё встанет. Постоянно это слышим. Но, в городах каждый день происходят какие-то изменения с пропускной способностью: перекрываются на ремонт дороги, строятся новые, сужаются зимой улицы, устанавливаются новые светофорные объекты, меняются знаки… Ничего не привело еще к коллапсу, а наоборот – разгружает трафик.
Установка отдельно взятого умного перекрестка равносильна постройке еще одной полосы во всех направлениях или выставлению знака «остановка запрещена» на обочинах. Такую ситуацию легко просчитать, и перестроить ближайшие светофоры, как это всегда и делалось много десятков лет. Разговоры о конце света сильно преувеличены.
Более того, нейросетевой перекресток видит транспортный поток и на съезд, поэтому может быстро перестроиться, если понимает, что в данном конкретном направлении пускать транспорт нет смысла.
Как работают умные светофоры: преимущества и недостатки технологии
В статье рассказывается::
Как работают умные светофоры? Стоит начать с того, что в России полноценно такая система функционирует лишь в нескольких крупных городах. Флагманом внедрения технологии и одновременно экспериментальным полигоном является, конечно же, Москва и Московская область. «Умность» их заключается в умении адаптироваться под постоянно меняющиеся условия городского трафика.
Существует два вида умных светофоров: адаптивные и нейросетевые. Работать они могут в нескольких режимах, при необходимости переключаясь на ручное управление. Из нашего материала вы узнаете о принципах их работы, преимуществах и недостатках разных технологий, опыте использования в России и за рубежом.
Актуальность технологии умных светофоров
Пробки на дорогах стали настоящим бичом крупных городов. Количество автомобилей постоянно растет, и транспортная инфраструктура оказывается не готова к увеличению трафика в таких масштабах. Это провоцирует снижение производительности труда, ухудшение логистики, негативное отношение горожан к власти, которая не может справиться с ситуацией. Не в лучшую сторону меняется качество жизни людей: многочасовое стояние в пробках, дополнительные траты на бензин. Кроме того, увеличивается выброс вредных веществ в атмосферу.
Актуальность технологии умных светофоров
Вместе с тем, ученые исследовали влияние системы «Умный светофор» на дорожную ситуацию. Выяснилось, что ее внедрение позволяет сократить автомобилю время в пути почти на 25 %, а время нахождения в пробках – более, чем на 40 %. Кроме того, почти на 21 % уменьшаются вредные выбросы в атмосферу. Выходит, умные светофоры – изобретение весьма полезное как для водителей, так и для планеты.
Как работают умные светофоры? В основе принципа действия системы лежит возможность динамического управления сигналами. Благодаря этому происходит увеличение пропускной способности перекрестков. Система состоит из контроллеров, камер и удаленных датчиков движения, которые в режиме реального времени анализируют ситуацию на перекрестках, оценивают степень их загруженности и передают эту информацию на центральный сервер управления. Передача осуществляется посредством радиосреды или по оптическим линиям связи.
Получив свежие данные, центральный сервер посылает контроллерам светофоров определенную команду, которая позволяет разгрузить перекресток как можно быстрее. То есть зеленый или красный сигнал светофора включается определенным образом для сокращения времени пребывания автомобилей на перекрестках. Допустим, в случае усиленного трафика на одной из магистралей система продлит время действия зеленого сигнала светофора, для того чтобы избежать образование пробок.
Кроме того, умный светофор может прогнозировать дорожную ситуацию на 15-30 минут вперед. Это позволяет скорректировать его работу, выбрав более эффективную стратегию управления потоком автомобилей. При возникновении ДТП на перекрестках в план оперативно вносятся изменения.
Несмотря на большое количество плюсов системы, она не в состоянии полностью избавить города от пробок. Ее главная функция – увеличить производительность перекрестков. Невозможно наладить комфортный трафик без изменения транспортной инфраструктуры: расширения дорог, строительства развязок и т.п.
На данный момент одна дорожная полоса в городе в среднем способна обслужить не более 1800 автомобилей в час. Причем рассматривается идеальная ситуация, при которой транспортное средство постоянно находится в движении, то есть не останавливается на перекрестках и не сталкивается с препятствиями вроде плохого дорожного покрытия, сужения дороги и т.п. Однако в жизни, особенно это касается российских реалий, идеальная картинка возможна только в теории. Рост количества автомобилей сегодня заставляет решать проблему дорожного трафика в разных ее аспектах, без этого города начнут задыхаться от выхлопных газов автомобилей, стоящих в многокилометровых пробках.
Умные светофоры в России и за рубежом
Умные светофоры в России и за рубежом
В данный момент разработкой умных светофоров занимается несколько компаний, лидируют среди которых IBM, SCOOT, SCATS, RHODES, UTOPIA. Интересно, что 2010 году компания IBM заявила о намерении создать систему, которая позволила бы удаленно отключать двигатели автомобилей, проезжающих на красный свет.
В нашей стране интеллектуальные системы сначала появились конечно же в Москве, это произошло примерно 10 лет назад. Они были установлены на опытном участке протяжённостью 7,5 км. Благодаря успешному прохождению испытаний к 2015 году «умными» стали светофоры во многих районах города. Их подключили к автоматизированной системе управления дорожным движением (АСУДД). С 2016 года столичные светофоры, установленные на магистралях, стали анализировать и оценивать не только дорожный трафик, но также метеоусловия и ДТП.
3 режима работы умных светофоров
Как работают умные светофоры? Они имеют связь с компьютером и управляются специальной программой. Благодаря ей система может самостоятельно выбирать режим работы, а также объединяться с другими светофорами для получения нужного результата. В Москве насчитывается более 40 тыс. светофоров, 2,5 тыс. из которых являются интеллектуальными. Управляются они несколькими способами.
В самом центре умную систему обслуживают специалисты, которые работают посменно в связке со многими городскими службами, включая ГИБДД и МЧС. Такой комплексный подход дает возможность принимать оперативные решения, а если необходимо, вручную регулировать трафик на проблемных участках.
В России умные светофоры установлены не только в Москве, но также в Петербурге, Ярославской области.
Принцип работы адаптивных умных светофоров
Адаптивные светофоры устанавливаются на относительно простых перекрестках, то есть там, где отсутствует постоянное интенсивное движение транспорта во всех направлениях. Дело в том, что для их работы необходим трафик разной динамики – в этом случае светофор и будет адаптироваться к его изменениям. Подобные системы впервые появились в США в начале 70-х годов 20 века, а у нас в стране они стали внедрятся относительно недавно. На сегодняшний день число адаптивных светофоров в России не превышает 3 000. Нужно сказать, что такие системы не имеют ничего общего с обычными светофорами – теми, что меняют режим работы в зависимости от времени суток и дней недели.
Принцип работы адаптивных умных светофоров
В России, к сожалению, используются довольно несовременные технологии подсчета автомобилей на перекрестках: физические датчики или видеодетектор фона. Датчики могут фиксировать транспортное средство исключительно в том месте, где они установлены. Разумеется, можно проложить их на протяжении всей проезжей части, однако это обойдется в круглую сумму.
Видеодетектор фона показывает только степень заполнения дороги автомобилями. При этом камера должна четко видеть всю площадь, что не всегда возможно: препятствием является большое расстояние и даже осадки.
К примеру, метель будет рассматриваться камерой как транспортное средство, так как она не различает тип детекции. Нужно отметить, что адаптивные светофоры могут работать даже в таких условиях, потому что для нормального выполнения своих функций им не нужны абсолютно точные данные. Их смысл в переключении режимов в очевидных ситуациях исключительно на слабо загруженных перекрестках.
При этом работа светофоров очень сильно зависит от выполнения правил установки видеокамер, высоты подвеса, отсутствия препятствий на линии обзора (это требование, кстати, выполнить непросто, так как всегда имеются какие-то провода или столбы, загораживающие вид). Нередко для монтажа оборудования приходится строить специальные фермы, так как существующие опоры просто не подходят. Как итог – он становится очень дорогим.
Кроме того, камеры адаптивных светофоров регулярно меняют свое положение под действием ветра и дорожной вибрации, что приводит к нарушениям в их работе, ведь видеодетектор четко привязан к виду дорожного полотна. Их необходимо возвращать в исходное положение, что требует ресурсов – временных, человеческих, финансовых. Помимо этого, приходится ограничивать движение на время работ.
Преимущества использования нейросетевых умных светофоров
Нейросетевые светофоры сложнее и технологичнее. Они регулируют трафик на более высоком уровне. Учитывается сразу множество факторов, влияющих на него. «Мозги» умного светофора на основании полученных данных подбирают самый эффективный алгоритм его работы – так, чтобы в единицу времени по участку дороги проезжало больше автомобилей.
Преимущества использования нейросетевых умных светофоров
Объекты на дороге распознаются нейронными сетями, благодаря чему светофоры получают более точную картину происходящего. Нейронные сети способны распознавать самые разные образы в их любых положениях и на больших расстояниях (машины, коляски, велосипеды, чемоданы и даже оружие), они более точно считают количество транспортных средств и способны определять их качественный состав, а также умеют распознавать людей. Последнее очень важно учитывать, ведь пешеходам тоже нужно предоставить возможность перейти дорогу.
По сравнению с адаптивными светофорами, нейронные сети почти не ограничены в плане мест их монтажа. Они способны распознавать любые объекты даже при больших перекрытиях, им хватает всего лишь 15 % изображения, чтобы понять, что это. По этой причине нейросетевой светофор становится дешевле в установке, сокращается количество видеокамер, уменьшается длина проводов и т.п.
Нейросетевые камеры не боятся смены положения под воздействием внешних факторов (в рамках разумного), они могут снимать все, что происходит на дороге, пока это в принципе возможно.
Сегодня на рынке имеются еще и геоинформационные системы. Даже компания Яндекс занималась их продвижением. Как работают умные светофоры этого типа? Принцип их действия основан на использовании GPS и GLONASS навигации для определения типа транспортных средств: автомобилей, общественного автотранспорта, а также спецмашин. Светофор подстраивается под них, обеспечивая свободное движение. Однако на практике оказалось, что геоинформационные светофоры не работают. Дистанционное планирование нарушается постоянными изменениями трафика. Расчеты оказываются неактуальными обстановке на перекрестке, ведь для нормальной работы светофора важна оперативная информация.
Умные светофоры в паре с умными камерами
Что включает в себя интеллектуальная транспортная система?
Большую важность имеет учет уникальных черт региона при установке в нем подсистем ИТС. Индивидуальный подход способствует росту их эффективности.
Подсистемы выполняют важную функцию – они передают полезную информацию органам управления дорожным хозяйством. Это данные о состоянии дорожных объектов, погодных условиях, транспортной ситуации, нарушениях нормативов содержания и ремонта, состояния производственных процессов, экологических параметрах и др.
Умные светофоры в паре с умными камерами
Благодаря систематически поступающей информации от интеллектуально-аналитических модулей специальные службы, ответственные за дорожную ситуацию, могут создавать более грамотные прогнозы в рамках своей работы, принимать правильные решения, осуществлять контроль за происходящим. Кроме того, ИТС позволяют автоматизировать процессы принятия решений диспетчерскими службами. В целом это способствует более эффективной трате средств из государственного или муниципального бюджета. Кроме того, метеорологические данные, предоставленные оперативно, дают возможность значительно повысить безопасность дорожного движения.
Организации, которые занимаются ремонтно-строительными работами, а также эксплуатационные компании могут оптимизировать производственно-технологические процессы, повысить рентабельность дорожных работ благодаря внедрению интеллектуальных подсистем.
Одна из компаний, которые занимаются разработкой и внедрением такого оборудования, – АО «ТРАССКОМ». Она создает решения, которые легко интегрируются в региональные интеллектуальные модули, занимается подготовкой квалифицированных специалистов в области систем мониторинга и прогнозирования состояния дорог. Продукт компании представляет собой надежную многофункциональную систему мониторинга, аналитики и поддержки процессов принятия решений. Мониторинг дорожной ситуации осуществляется благодаря использованию мобильных комплексов, применению технологии искусственного интеллекта, прогнозирования и термокартирования. Кроме того, система может работать автономно.
Технологические решения компании «ТРАССКОМ» способны значительно повлиять на безопасность дорожного движения. Кроме того, их внедрение уже дает значительную экономическую отдачу. Например, в Свердловской области приобретение оборудования для контроля дорожных работ окупилось всего за один зимний период. Более того, система каждый год подтверждает свою эффективность и важность.
Специалисты АО «ТРАССКОМ» нацелены на разработку и внедрение по-настоящему полезных и востребованных технологий и инструментов, которые позволят сделать трафик более легким и безопасным, повысить эффективность производственных процессов.