Журнал "Системы Безопасности" № 2‘2023

В И Д Е О Н А Б Л Ю Д Е Н И Е И В И Д Е О А Н А Л И Т И К А 36 У скоренными темпами в границах современ- ных концепций умного города (Smart City), устойчивого развития (Sustainable Develop- ment), здорового города (Healthy City) и лучших достижений четвертой промышленной револю- ции в Центре организации дорожного движе- ния города Москвы (ЦОДД Москвы) совершен- ствуется функционал интеллектуальной транс- портной системы (ИТС). Результат этой работы очевиден: повышение мобильности и подвиж- ности населения Москвы, рост качества и доступности транспортных услуг, улучшение благосостояния жителей и снижение транспорт- ных издержек. Опережающими темпами разре- шаются такие транспортные проблемы, как повышение плотности дорожного движения, транспортные заторы, рост дорожно-транспорт- ных происшествий и загрязнение окружающей среды твердыми частицами. Функционал интеллектуальной транспортной системы Сейчас ИТС Москвы представляет собой слож- ную информационную систему, объединяющую в себе более 50 тыс. светофоров, свыше 3,8 тыс. камер видеофиксации, более 3,9 тыс. датчиков, электронные табло и другое обору- дование. В ЦОДД Москвы в составе интеллектуальной транспортной системы успешно реализованы: l автоматизированная система управления дорожным движением (АСУДД), позволяю- щая в режиме реального времени произво- дить оптимальное управление трафиком; l динамическая транспортная модель (ДТМ), служащая основой виртуального цифрового двойника для моделирования и интеллекту- альных методов исследования процессов эффективности дорожного движения; l комплексная схема организации дорожного движения (КСОДД), обеспечивающая непре- рывность цифрового проектирования объ- ектов ОДД и контроль за жизненным циклом проекта. Активно ведется тестирование интеллектуаль- ных моделей на основе обучения с подкрепле- нием (RL) для оптимального управления трафи- ком и системами интеллектуального видеона- блюдения, что способно значительно расширить функциональный диапазон существующей ИТС. В 2022 г. начали устанавливать современные камеры видеоаналитики на МКАД и ключевых магистралях, которые могут фиксировать 13 типов инцидентов (остановка машины в полосе движения, задымление и пр.). Многообразие задач интеллектуальной видео- аналитики сводится к задаче детекции в кадре транспортных средств. Для детекции объектов на изображении широко используются методы машинного обучения на основе нейросетевых моделей и алгоритмов, таких как ResNet, YOLOv4. Применение подобных систем позволяет вести автоматизированный учет параметров дорож- ного движения с целью получения объектив- ных данных об интенсивности и составе дви- жения транспортных потоков (грузовых авто- мобилей, автобусов, троллейбусов, трамваев, легковых автомобилей, специального транс- порта), загруженности участков автомобиль- ной дороги, скорости движения и габаритов отдельных транспортных средств, определения дистанции между транспортными средствами. Данные характеристики транспортного потока необходимы для: l оптимизации систем управления дорожным движением; l уточнения работы светофоров и режимов приоритетного проезда для городского транс- порта; l определения и прогнозирования ДТП, деви- антного поведения транспорта. На основе массива полученной информации можно повысить качество транспортных моде- лей и достоверности среднесрочного и долго- срочного прогнозирования. Составляющие интеллектуальной транспортной системы Организация приоритета проезда транспортных средств На первом шаге система видеонаблюдения осу- ществляет видеофиксацию транспортного сред- ства при его подъезде к перекрестку. На втором шаге реализуется процесс распознавания типа транспортного средства, номера, наличия спе- циальных сигналов, номера маршрута. Если транспортное средство классифицируется как пассажирский транспорт (ПТ), то полученная информация сверяется с единой базой данных портала общественного транспорта, уточняется положение данного ПТ и определяется дальней- шая траектория его движения, в соответствии с которой интеллектуальная система управления светофорным объектом переключает фазу для обеспечения приоритетного проезда данного ПТ через перекресток. Распознавание дорожно-транспортных происшествий в режиме реального времени Система видеоаналитики в составе ИТС анали- зирует входящий видеопоток. апрель – май 2023 www.secuteck.ru Родион Оконов Заместитель руководителя дирекции развития ИТС ЦОДД г. Москвы https://storage.bash.news И ТС Москвы представляет собой сложную информационную систему, объединяющую в себе более 50 тыс. светофоров, свыше 3,8 тыс. камер видеофиксации, более 3,9 тыс. датчиков, электронные табло и другое оборудование Интеллектуальная транспортная система Москвы Развитие функционального диапазона регистрации видеоинформации Транспортная система столицы является одной из самых технологически развитых во всем мире