Журнал "Системы Безопасности" № 4‘2019

S E C U R I T Y A N D I T M A N A G E M E N T 28 му общественного транспорта под нужды жите- лей. TfL информирует водителей общественного, коммерческого и личного транспорта о возник- новении непредвиденных ситуаций и предлагает оптимальные маршруты объезда. Если на пути общественного транспорта возникает пробка, TfL сообщает пассажирам о проблеме, предлагает воспользоваться другими маршрутами и органи- зует бесплатную пересадку на другой обществен- ный транспорт. Кроме того, TfL снабжает инфор- мацией производителей ПО, разработчиков мобильных приложений и иных пользователь- ских ИТ-продуктов. Самые популярные в Лондо- не пользовательские приложения работают на базе данных TfL: l Citymapper позволяет спланировать маршрут до пункта назначения с использованием всех видов общественного транспорта; l Inirx Traffic информирует о состоянии трафика в режиме реального времени. Всего лондонцам доступно несколько десятков транспортных приложений. Центр управления движением в Берлине В Европе успешность системного подхода к транспортному обслуживанию города доказал берлинский центр управления движением, который отвечает за регистрацию и оценку дорожной ситуации в городе. Все виды транс- порта – от велосипедов до скоростных поездов – интегрированы в единую систему управления городским трафиком. Для предиктивного ана- лиза на уровне отдельного участка дорожной инфраструктуры используется информация о количестве и составе транспортных средств в определенные моменты времени и даже поведенческие факторы: часто ли водители перестраиваются, следуют ли указаниям знаков и табло, соблюдают ли правила парковки, как ведут себя пешеходы на переходах и т.д. Единая аналитическая платформа в Барселоне City OS и Sentilo в Барселоне в настоящее время – лучший пример единой аналитической плат- формы. В 2013 г. в столице Каталонии был раз- работан проект City OS – открытой системы дан- ных, обрабатывающей информацию, собран- ную из муниципальных источников (регистр населения, разрешения и т.д.), систем госу- дарственного управления (мобильность, энер- гетика, уровень шума), бизнес-среды, госу- дарственных учреждений (школы, больницы, культурные учреждения), а также различных датчиков и камер. Годом ранее, в 2012 г., для решения проблемы разобщенности данных была создана интегрированная система Sentilo (в переводе с эсперанто "сенсор"). Sentilo объ- единяет все городские датчики и стандартизи- рует данные приборов учета водоснабжения, освещения, энергопотребления, дорожной обстановки, уровня шума и др. Sentilo стала источником данных для аналитической плат- формы City OS. В сфере транспорта на основе анализа данных City OS разработана новая система автобусных маршрутов (Ortogonal Bus Network), установлены умные светофоры для оптимизации транспортного движения в режи- ме реального времени, функционирует система умного паркинга, которая позволяет обнару- жить свободное парковочное место и заброни- ровать его в режиме онлайн. Система адаптивных светофоров SCATS в Сиднее В австралийском Сиднее управление городским транспортом базируется на системе адаптивных светофоров SCATS. Система вычисляет плотность загрузки дорог с помощью вмонтированных в полотно датчиков и сенсоров. Информация поступает в специальные ЦОД, которые по результатам анализа данных системы автомати- чески управляют системой адаптивных светофо- ров. SCATS внедрена в Сиднее в 1970-х гг. и на данный момент обслуживает 37 тыс. перекре- стков в 27 странах мира. По данным властей штата Новый Южный Уэльс, использование адап- тивной системы регулирования позволило сокра- тить опоздание машин на 20%, пробки – на 40%, а количество сжигаемого в Сиднее топлива упало на 12% и на 7% сократился объем выхлопных газов. Ситуационный центр в Рио-де-Жанейро Самой большой бедой Рио-де-Жанейро объ- ективно считается угроза селевых потоков. Для оперативного реагирования на кризисные ситуации в городе создан Rio Operations Center на базе решений IBM. В ситуационном центре собирается и анализируется информация о погоде, состоянии почвы и ситуации на доро- гах – всего в центр поставляются данные более 30 ведомств. Роль транспортного департамента пока сводится к организации приоритетного проезда к месту происшествия спасателей и тех- ники. Управление дорожного движения в режи- ме реального времени отслеживает дорожную ситуацию на улицах в зоне риска (в том числе мешающие проезду неправильно припаркован- ные автомобили) и нарушения ПДД. Автомати- зирована система оповещения городских вла- стей и аварийных служб, информация из Rio Operations Center ежедневно публикуется в социальных сетях и рассылается на мобиль- ные устройства пользователей. Система информации и связи VICS в Японии Основу аналитической системы транспорта Япо- нии составляет VICS – система информации и связи, разработанная еще в 1995 г. На ее базе работают навигационные системы автомоби- лей, получающие сведения о пробках, ДТП, ремонтных работах и объездных путях в режи- ме онлайн. Вдоль дорог в японских городах установлены датчики, которые передают дан- ные в информационный центр дорожного дви- жения, туда же поступают сообщения от мобильных устройств автомобилистов и пеше- ходов. Обратный поток информации об акту- альном состоянии трафика, работах и опти- мальных маршрутах объезда передается на навигационные системы транспортных средств и через мобильные приложения. В рамках реа- лизации стратегии развития умного транспорта в Японии намечены разработка и внедрение инновационных технологий в сфере автоном- ного вождения. Умная транспортная система Москвы Интеллектуальная транспортная системаМосквы – одна из важнейших составляющих концепции Smart City. В Москве установлены более 2 тыс. светофоров, 3,5 тыс. детекторов мониторинга дорожного движения и 2 тыс. – видеонаблюде- ния. Все данные обрабатываются в центре орга- низации дорожного движения. Умная транспорт- ная система Москвы состоит из двух моделей – статической и динамической. Статическая про- гнозирует варианты изменения дорожной обста- новки на длительный период, динамическая отвечает за управление светофорами, анализ и предотвращение очагов аварийности, мониторит работу мобильных комплексов фото-и видео- фиксации и т.д. Динамическая модель использует данные датчиков ГЛОНАСС, камер, транспортных детекторов. С внедрением интеллектуальной транспортной системы и ее центрального элемен- та – предиктивной аналитики – с 2011 г. количе- ство аварий на дорогах Москвы уменьшилось почти вдвое, а средняя скорость увеличилась на 13%, при том что машин стало намного больше. Заключение Цифровые технологии для мониторинга, ана- литики и управления умным городским транс- портом очень быстро совершат экспансию из крупных городов сначала в средние, а затем и в малые. Модернизация транспортной систе- мы должна сопровождаться большой просвети- тельской работой с населением городов. Людям важно знать, как инновации повысят качество жизни, ведь это главная причина, почему они нам нужны. n август – сентябрь 2019 www.secuteck.ru СПЕЦПРОЕКТ УМНЫЕ И БЕЗОПАСНЫЕ ГОРОДА Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru В Сиднее управление городским транспортом базируется на системе адаптивных светофоров SCATS www.edg e.alluremedia.com.au