Российские ученые представили альтернативу GPS для контроля транспорта
Новая система на основе компьютерного зрения дает точные данные о движении автобусов в реальном времени
Ученые Пермского Политехнического университета создали систему для мониторинга общественного транспорта, которая распознаёт автобусы с помощью дорожных камер и передаёт пассажирам актуальную информацию в режиме реального времени. Разработка, не зависящая от GPS, решает проблему пропадающего сигнала и, как результат, неточных данных. Важность этой разработки выходит за региональные рамки. Для России она предлагает доступный инструмент для цифровой трансформации транспортных систем в городах. Для мира – это яркий пример того, как существующая городская инфраструктура может быть использована для создания умных и экономичных решений в сфере транспорта.
Традиционные методы отслеживания транспорта с помощью GPS-трекеров часто ненадёжны: в зонах слабой связи или при сбоях питания информация о местоположении транспорта перестаёт поступать. Это создаёт неудобства для пассажиров, которые не знают о задержках или отменах рейсов. Российская разработка предлагает принципиально иной подход, основанный на компьютерном зрении и алгоритмах искусственного интеллекта.
Ключевым преимуществом является возможность интеграции с уже существующей инфраструктурой: с камерами ГИБДД, городскими системами наблюдения или даже частным оборудованием. Такой подход значительно снижает затраты на внедрение и позволяет быстро масштабировать решение.
Суть технологии заключается в том, что нейросеть анализирует видеопоток с камер и с точностью до 82 % идентифицирует номер автобуса или троллейбуса. Для обучения алгоритма использовали тысячи изображений, включая сложные условия: ночное время, дождь, снег и блики.
Система не полагается на один кадр
Чтобы минимизировать ошибки, система не полагается на один кадр. Каждый автобус распознаётся многократно, что позволяет выявить наиболее вероятный номер маршрута. Вся собранная информация автоматически передаётся пассажирам и диспетчерам через специально разработанный чат-бот.
Система демонстрирует высокую эффективность при минимальных требованиях к оборудованию: нагрузка на процессор обычного офисного компьютера не превышает 10 %, что открывает широкие возможности для её повсеместного внедрения.
