Найти в Дзене

Учёные создали систему слежения за автобусами, которая работает без GPS

   Фото: Анастасия Сибирякова
Фото: Анастасия Сибирякова

Учёные Пермского Политеха (ПНИПУ) разработали систему для отслеживания общественного транспорта, которая стабильно работает при слабом сигнале связи. Об этом «Жуковский.Life» сообщили в пресс-службе университета. Технология с точностью 82% распознаёт автобусы с дорожных камер и передаёт данные пассажирам в режиме реального времени.

Проблема опозданий и отмен рейсов актуальна для миллионов: по данным Минтранса России, за год общественным транспортом пользуются более 14,3 миллиарда пассажиров. Обычные GPS-трекеры в таких условиях часто подводят. Новая система лишена этого недостатка, так как вообще не использует спутниковую связь.

Ключевое преимущество разработки — возможность интеграции с уже существующей инфраструктурой, например, с камерами ГИБДД или городского наблюдения. Это значительно снижает затраты на внедрение.

«Модель обучили на основе тысячи изображений, — рассказывает доктор технических наук, заведующий кафедрой «Автоматизации технологических процессов» Андрей Затонский. — Чтобы она могла находить нужную информацию в более сложных условиях, мы применяли искусственное расширение набора данных, создавая примеры с изменённой яркостью, контрастом и имитацией погодных «помех».

Для распознавания объектов учёные выбрали нейросетевую модель YOLO, которая быстро определяет даже мелкие детали, такие как номера маршрутов. Чтобы минимизировать ошибки, алгоритм не делает вывод по одному кадру, а распознаёт каждый автобус многократно. Вся собранная информация передаётся пассажирам и диспетчерам через специально разработанный чат-бот. Система демонстрирует стабильную работу при нагрузке на процессор обычного компьютера не более 10%, что упрощает её масштабирование.

Проблема дорожных заторов актуальна для всех крупных городов, где растущее число автомобилей регулярно приводит к транспортным коллапсам. Традиционные методы борьбы с пробками часто требуют масштабных и дорогостоящих изменений инфраструктуры, однако пермские учёные предлагают более гибкое и экономичное решение — интеллектуальную алгоритмическую настройку светофоров, способную значительно повысить пропускную способность улиц.