Ученые провели исследования, позволяющие не только в онлайн-режиме мониторить загрязнение атмосферы, но и оценивать пропускную способность городских дорог, прогнозировать выбросы загрязняющих веществ от автотранспорта.
По словам исследователей, интеллектуальная система поможет сразу же выявить превышение норм загрязнения воздуха, оценить количество транспортных средств, отследить скорость и траекторию их движения. Нейронная сеть «обучается» на основе непрерывного сбора данных о дорожном трафике с учетом городской застройки и метеорологических факторов. Информация с уличных видеокамер поступает в вычислительный комплекс «Нейрокомпьютер A100», который анализирует ее и дает рекомендации.
«Отличительная особенность исследования — обработка видеотрафика транспортного потока со стационарных уличных камер в реальном масштабе времени. Это позволяет определять структуру транспортного потока, его плотность и скорости движения», — сообщил руководитель исследований, доцент кафедры «Автомобильный транспорт» ЮУрГУ Владимир Шепелев.
Как добавил ученый, вычислительная аналитика строится на методиках государственных стандартов РФ. С помощью этой системы можно в режиме реального времени контролировать экоситуацию на дорогах, оценивать параметры как транспортных потоков, так и выбросов загрязняющих веществ. И вовремя принимать меры, перенаправляя транспорт на дублирующие улицы.
Ученые планируют продолжать исследования: научиться мониторить городские транспортные потоки и экоситуацию на регулируемых перекрестках на основе системы AIMS-Eco. Проект уже прошел обкатку на двух перекрестках в Перми. Сейчас ведутся переговоры по разворачиванию сети цифровых постов экомониторинга в Москве, Челябинске и других городах РФ и СНГ.
Интеллектуальная система получила высокую оценку экспертов. Исследование включено в стратегический проект «Экосреда постиндустриальной агломерации» в рамках программы развития «Приоритет 2030».
