Що більше заважає транспорту рухатись – пішоходи чи автомобілі?

На початку XX століття, відповіддю на зростаючий рівень автомобілів на дорогах міст та забезпечення їм пріорітету в русі було будівництво підземних переходів.

Київ являється лідером серед міст Європи за кількістю підземних переходів, проте для одних вони здаються безпечнішими за наземні, для інших – серйозною перешкодою у пересуванні містом. В своїй повсякденній рутині ми звикли переходити дорогу під землею і навіть не звертаємо уваги на супутні незручності для себе та оточуючих. Особливо критично питання стоїть в центральних частинах міста, де іноді доводиться обходити цілий квартал щоб потрапити на іншу сторону вулиці. 

Одним із таких об’єктів є підземний перехід через бульвар Тараса Шевченка, що навпроти метро Університет.  Цей перехід як і більшість подібного роду переходів має ряд недоліків: 

  1. Його важко назвати сучасним, безбар’єрним та комфортним для користування та проходу до бульвару.  
  2. Людям з травмами, похилого віку, з багажем, велосипедом або дитячим візочком треба докласти чимало зусиль щоб перейти дорогу спускаючись і піднімаючись сходами.
  3. Перехід непридатний для з’їздів навіть дитячого візка, не говорячи вже про проїзд людини на візку. 
  4. Стан сходів та зливної каналізації аварійний або близькі до такого. В дощову або засніжену погоду треба бути вправним, щоб не послизнутися.
  5. Незадовільний зовнішній вигляд переходу: недостатність освітлення та стихійна торгівля, що супроводжується смородом та сміттям. Кожен день з метро до університету і назад курсує чимала кількість студентів, які змушені обходити торгівельні точки з покупцями.

Продовжувати читання Що більше заважає транспорту рухатись – пішоходи чи автомобілі?

Автоматизований збір даних про трафік

Зараз ми працюємо над розробкою транспортної моделі міста Дніпро та передмістя і настав час підрахувати інтенсивності руху транспорту. Зазвичай це сотні годин відео з камер спостереження та ще більше годин нудного, монотонного ручного підрахунку. В силу людського фактору іноді трапляються помилки і процес може затягуватись.

Ми завжди намагаємося оптимізовувати наш робочий процес та покращувати отримані результати, тому слідкуємо за всіма новинками.  Так ми знайшли для себе GoodVision. Тепер він допомагає нам автоматизувати процес підрахунків транспортних та пішохідних потоків.

Застосунок включає в себе власний штучний інтелект.  Він дозволяє швидко виявляти об’єкти та події на записах із камер спостереження, з можливістю структурування і подальшого використання для більш детальної аналітики. Він дозволяє опрацьовувати відео з камер в режимі онлайн, при денних і нічних сценаріях зйомки, в різних погодних умовах, таких як дощ, туман, сніг і т.д.

Програма дозволяє класифікувати учасників дорожнього руху на 8 категорій: пішохід, легковий автомобіль, фургон (LGV), вантажівка (OGV1 + OGV2), автобус, велосипед, мотоцикл, тварина (Рис. 1). При цьому кількість категорій розпізнавання постійно зростає і, найближчим часом планується розширити класифікацію вантажних автомобілів в залежності від кількості осей на транспортних засобах.

Рис. 1. – Загальний вигляд робочого вікна Goodvision при візуалізації отриманих даних (з врахуванням типології учасників дорожнього руху) Продовжувати читання Автоматизований збір даних про трафік