Компьютерное зрение для анализа транспортных потоков
Интенсивность движения транспортных средств
Доля транспортных средств
Средняя скорость движения транспортных средств
Плотность движения
Расчет средней задержки транспортных средств в движении
Расчет временного индекса
Уровень обслуживания дорожного движения на сети дорог
Показатель перегруженности дорог для участка дороги
Буферный индекс для участка дороги
Прогностическая нейронная сеть
Кто и как использует эти параметры?
Использование данных в имитационном моделировании
Первый шаг для создания системы
Компьютерное зрение для анализа транспортных потоков
В городах с высокой плотностью транспортных потоков очень важно понимать, как эти потоки влияют на общую производительность дорожной сети. Компьютерное зрение может помочь собирать данные о транспортных потоках и анализировать их.
Интенсивность движения транспортных средств
Интенсивность движения транспортных средств — это количество транспортных средств, проезжающих через определенную точку за определенное время. Используются методы подсчета автомобилей, проезжающих через определенную линию или точку.
Доля транспортных средств
Доля транспортных средств — это процентное соотношение определенного типа транспортных средств (например, легковых автомобилей, грузовых автомобилей, мотоциклов) к общему количеству транспортных средств на дороге. Для вычисления этого параметра, компьютерное зрение использует методы классификации транспортных средств по типу.
Средняя скорость движения транспортных средств
Средняя скорость движения транспортных средств — это средняя скорость, с которой транспортные средства проезжают определенный участок дороги. Для вычисления этого параметра камеры фиксируют номера машин и затем производится расчет скорости транспортных средств между двумя точками.
Плотность движения
Плотность движения — это количество транспортных средств, находящихся на определенном участке дороги в единицу времени или длины. Подсчет количества транспортных средств на определенном участке дороги.
Расчет средней задержки транспортных средств в движении
Средняя задержка транспортных средств в движении — это среднее время, которое транспортные средства проводят в пробках на определенном участке дороги.
Расчет временного индекса
Временной индекс — это мера того, насколько дольше транспортные средства находятся на дороге из-за пробок, по сравнению с тем, как долго бы они находились на дороге при отсутствии пробок. Для вычисления этого параметра используются методы анализа времени, которое транспортные средства проводят на определенном участке дороги.
Уровень обслуживания дорожного движения на сети дорог
Уровень обслуживания дорожного движения — это мера того, насколько эффективно дорожная сеть обеспечивает передвижение транспортных средств.
Показатель перегруженности дорог для участка дороги
Показатель перегруженности дорог — это мера того, насколько дорога перегружена транспортными средствами.
Буферный индекс для участка дороги
Буферный индекс — это мера того, насколько эффективно происходит движение транспортных средств на участке дороги. Для вычисления этого параметра, компьютерное зрение может использовать методы анализа скорости движения транспортных средств и количества транспортных средств на определенном участке дороги.
Прогностическая нейронная сеть
Помимо вычисления вышеуказанных параметров, прогностическая нейронная сеть может быть использована для предсказания транспортных потоков.
Например, на основе анализа транспортных потоков за прошедший период времени, прогностическая нейронная сеть может предсказывать трафик на будущее время и помочь городским властям принимать более обоснованные решения относительно управления дорожным движением.
Кто и как использует эти параметры?
Полученные данные активно используют:
- Автоматизированная система управления дорожным движением (АСУДД)
- Сотрудники департамента транспорта
- Проектные институты
Мониторинг трафика в режиме реального времени
Прогнозная аналитика: может использовать исторические данные о трафике для прогнозирования моделей трафика и будущих условий трафика.
Использовать данные о параметрах дорожного движения для автоматизации систем управления дорожным движением, таких как светофоры, знаки динамических сообщений и переменные ограничения скорости.
Показатели производительности: АСУДД может использовать данные о параметрах трафика для измерения производительности систем управления трафиком и определения областей, требующих улучшения
Использовать данные о дорожном движении в городе для анализа схемы движения и выявления областей, где движение затруднено, часто происходят аварии или существует потребность в строительстве новой дороги.
Должностные лица департамента транспорта могут использовать данные о дорожном движении для мониторинга эффективности своей транспортной политики и программ
Должностные лица департамента транспорта могут использовать данные о дорожном движении для мониторинга эффективности своей транспортной политики и программ
Сокращение углеродного следа: проектные институты могут использовать данные о схемах движения для уменьшения углеродного следа городов путем проектирования экологически устойчивых транспортных систем
Использование данных в имитационном моделировании
Данные городского трафика можно использовать в имитационном моделировании для создания точных и реалистичных моделей транспортных потоков. Имитационное моделирование — это метод создания компьютерных моделей, которые имитируют реальные ситуации и могут использоваться для прогнозирования результатов на основе различных сценариев.
Используя данные о городском трафике, можно создавать имитационные модели, которые точно предсказывают схемы движения транспорта, точки заторов и часы пик. Эта информация может быть использована для оптимизации транспортного потока, повышения безопасности дорожного движения и сокращения времени в пути.
Первый шаг для создания системы
Существенной проблемой является стоимость внедрения подобной системы видеонаблюдения для города. Хотя стоимость в последние годы снизилась, подобная система по-прежнему требует значительных инвестиций для городов.
Важно тщательно рассмотреть анализ затрат и результатов, чтобы убедиться, что преимущества системы перевешивают затраты.
Для этого необходимо реализовать первый шаг — создание цифровой копии будущей системы.
