174 подписчика
У нас в Екатеринбурге сейчас проходит очередной Иннопром. Как всегда, чиновники с помощью громких заявлений приближают наше счастливое будущее :) Например, ЕАН сообщает: “Власти Екатеринбурга научатся у Минска борьбе с пробками на дорогах”. Речь в заметке о том, что в Екатеринбурге будет установлено больше камер, и перенастроены светофоры. Об этом заявил глава города Алексей Орлов, обсуждая систему “Умный город” с зарубежными партнерами.
На самом деле, я не буду ерничать - победить пробки в Екатеринбурге (или Москве, Казани, Санкт-Петербурге) можно, и это не потребует больших усилий. Просто журналисты написали об этом коротко, потому что они не в теме, а я объясню, как это сделать, и почему мы такие умные, все еще в пробках стоим.
Управлять транспортными потоками в Екатеринбурге можно с помощью нейросетей, и это не так дорого, как может показаться. Нейронные сети способны распознавать автомобили, их класс, движение и количество, а также контролировать их по полосам движения. Все это стало доступно, потому что почти на каждом перекрестке висит несколько видеокамер.
Раньше мы располагали только картинкой со спутников, и возможности для обработки их данных были весьма ограничены. А сейчас мы умеем выявлять огромное количество факторов, влияющих на трафик, и можем на основе этих данных оперативно перепрограммировать работу светофоров, сделать её динамической.
Сегодня светофоры зачастую переключаются вручную, так как автоматическое управление может вызвать проблемы. Но внедрение нейросетей повысит качество управленческих решений, предоставив прогнозные модели. Например, если на улице Машиностроителей сформировалась пробка, и машины направляются в микрорайон Сортировка, где дороги свободны, можно будет создать для них "зелёную волну". Конечно, всё это требует более сложного анализа, но базовая идея проста: нейросетки облегчают прогнозирование и управление.
Финансово это не такое обременительное дело, потому что многие перекрёстки уже оснащены камерами, и их нужно будет лишь дополнить в тех местах, где их нет. Камеры также приносят доход за счёт штрафов, а их увеличение улучшает дорожную ситуацию— например, мотивирует дорожников к поддержанию разметки и исправлению ям.
Реализация такого проекта проста с точки зрения установки оборудования, но требует хороших алгоритмов и высшей математики для понимания движения транспорта. Разработкой таких алгоритмов уже давно занимаются математики, и они существуют в различных научных институтах. Всё, что нужно, — это объединить камеры Екатеринбурга с нейросетью для распознавания автомобилей и с уже существующими алгоритмами для управления транспортом.
Таким образом можно добиться значительных улучшений в управлении дорожным движением. Я уверен, что “дорожные” алгоритмы начнут внедрять в системы управления городами в течение пары лет.
2 минуты
10 июля