Нейросети на службе пассажиров

Цифровой мозг для городского транспорта

Департамент транспорта Ростова-на-Дону объявил о планах внедрения нейросетевого анализа пассажиропотока на городских остановках. Технология позволит оценивать нагрузку на маршруты и оперативно перераспределять подвижной состав в зависимости от реального количества пассажиров. Система будет анализировать данные в реальном времени, выявляя перегруженные направления и участки с недостаточной загрузкой автобусов.

Острая необходимость в подобном решении продиктована растущими проблемами донской транспортной системы. В часы пик в некоторых пунктах образуются настоящие столпотворения, а пассажиры вынуждены длительное время ожидать транспорт. Население города растет, а количество маршрутов остается прежним, что создает дополнительную нагрузку на существующую систему перевозок.

Значимость ростовской инициативы выходит за рамки локального эксперимента. Это первая в российских городах среднего размера попытка системного применения искусственного интеллекта для управления общественным транспортом. В отличие от московских или петербургских проектов, ориентированных на мегаполисы с развитой цифровой инфраструктурой, ростовский кейс демонстрирует возможности внедрения ИИ-технологий в условиях типичного российского регионального центра.

От пилотного проекта к федеральному тиражированию

Успешная реализация ростовского проекта откроет широкие перспективы для масштабирования технологии по другим российским городам. Автоматизированные системы контроля пассажиропотока на базе нейронных сетей уже доказали эффективность в крупных транспортных узлах. Белорусский опыт показывает, что интеграция интеллектуальных детекторов с геоаналитическими платформами позволяет снизить эксплуатационные затраты, повысить коэффициент использования транспорта и сократить время ожидания для пассажиров.

«Идея концепции не в том, чтобы просто купить современные трамваи и ездить, а принципиально поменять маршрутную сеть города так, чтобы синхронизировать работу всех видов общественного транспорта. Поэтому к решению задачи важно подходить не точечно, а системно.»

Дмитрий Беликов

заместитель генерального директора ФБУ «Росавтотранс»

Российский рынок ИИ-решений для транспорта демонстрирует высокий потенциал роста. Система «Оптуран», использующая алгоритмы искусственного интеллекта для планирования расписания движения, уже успешно работает с транспортными предприятиями по всей стране. Подобные технологии позволяют учитывать изменяющиеся условия движения, особенности городской инфраструктуры и доступность водителей, обеспечивая постоянные интервалы между транспортными средствами.

Данная технология может найти применение в странах СНГ и дружественных государствах, где копируются российские подходы к организации городского транспорта. Ключевым преимуществом станет адаптация решений к местным климатическим условиям, плотности транспортных потоков и нормативной базе.

Из столиц - в регионы

Российский опыт внедрения интеллектуальных транспортных систем демонстрирует поступательное развитие от столичных экспериментов к региональному тиражированию. Москва располагает сложнейшей информационной системой, объединяющей более 50 тысяч светофоров, свыше 3,8 тысячи камер видеофиксации и более 3,9 тысячи датчиков. Столичная ИТС включает автоматизированную систему управления дорожным движением, динамическую транспортную модель и комплексную схему организации дорожного движения.

В 2022 году на МКАД и ключевых магистралях начали устанавливать современные камеры видеоаналитики, способные фиксировать 13 типов инцидентов от остановки машины в полосе движения до задымления. Московские власти инвестируют более 2 миллиардов рублей в аренду интеллектуальных камер наблюдения, которые могут отслеживать движение мусора на проезжей части, аномально низкую скорость, заезд велосипедов на выделенные полосы и возгорания на дороге.

Московское метро внедрило систему Face Pay на всех линиях, где пассажиры могут проходить турникеты без карт и смартфонов, просто посмотрев в камеру. Видеокамеры, объединенные с технологиями машинного обучения, становятся основными источниками данных для умных городов.

Российские системы подсчета пассажиров достигают точности 99-100% благодаря собственным нейросетевым алгоритмам видеоаналитики.

Перспективы региональных транспортных систем

Ростовская инициатива открывает новую эру в развитии цифрового общественного транспорта российских регионов. В краткосрочной перспективе до 2027 года ожидается запуск пилотной версии нейросетевого анализа на ключевых транспортных узлах города с последующей оценкой эффективности и корректировками алгоритмов.

Среднесрочные планы до 2030 года предполагают создание комплексной системы управления городским транспортом с интеграцией ИИ-аналитики в единую платформу диспетчерского управления. Для Ростова уже разработан проект транспортной реформы с участием искусственного интеллекта, включающий оптимизацию маршрутной сети, создание тарифного меню и внедрение пересадочных билетов. ИИ предложил организацию «бесшовных» выделенных полос, разрывные графики для водителей и системы электронного оповещения пассажиров.

Долгосрочные перспективы связаны с превращением российских средних городов в образцовые примеры цифровой трансформации транспорта. Успешная реализация ростовского проекта создаст тиражируемую модель для городов с населением от 500 тысяч до миллиона человек. Для жителей это означает сокращение времени ожидания транспорта, более равномерное распределение нагрузки по маршрутам и повышение общего качества транспортного обслуживания. Для российской IT-индустрии ростовский кейс откроет новый сегмент рынка ИИ-решений для региональных транспортных систем, где технологии искусственного интеллекта станут основой модернизации общественного транспорта в эпоху цифровых городов.