Исследователь Южно-Уральского государственного университета разработала систему, способную прогнозировать образование пробок на городских перекрестках. Для работы ей достаточно видеопотока с обычных дорожных камер — менять оборудование не потребуется.

Ученые Южно-Уральского государственного университета представили программный комплекс, который анализирует транспортный поток и заранее определяет, где может возникнуть затор. Разработка уже получила патент.

В основе системы — три взаимосвязанные программы. Первая распознает транспорт на видеозаписи с дорожных камер, считает автомобили и распределяет их по пяти категориям: легковые машины, такси, маршрутки, автобусы и грузовики.

Затем алгоритм дополняет информацию временными параметрами — учитывает время суток, день недели и другие факторы, влияющие на интенсивность движения. После этого третья модель на основе методов машинного обучения оценивает вероятность образования пробки на следующем участке дороги.

Автор разработки, научный сотрудник ЮУрГУ Рухшона Джураева, отмечает, что система использует уже существующие камеры видеонаблюдения. Для внедрения достаточно установить программное обеспечение на компьютер оператора, который следит за дорожной обстановкой.

По словам исследователя, программа способна заранее предупредить диспетчера о возможном заторе. Это дает время скорректировать режим работы светофоров или принять другие меры для перераспределения транспортного потока.

Особенность разработки заключается и в подходе к анализу данных. Вместо простого подсчета автомобилей система оценивает структуру транспортного потока. Если выяснится, что перегрузка возникает преимущественно из-за большого числа личных автомобилей, такие данные могут использоваться при планировании развития общественного транспорта.

Разработчики считают, что программный комплекс можно адаптировать для любого российского города без замены существующей дорожной инфраструктуры.