Автоматизований збір даних про трафік

Поділитися:
ДослідженняДумкаІнноваціїІнструкціяСвіт

Автоматизований збір даних про трафік

Ми завжди намагаємося оптимізовувати наш робочий процес та покращувати отримані результати, тому слідкуємо за всіма новинками.  Так ми знайшли для себе GoodVision.

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)Також можна отримати наглядне візуальне представлення звітних матеріалів про трафік, надаючи точні траєкторії руху об’єкта, часові затримки, теплові та швидкісні карти (Рис. 2 – 5). Інтерактивні візуальні фільтри дозволяють підраховувати обсяги в мультимодальному режимі «вхід-вихід» і генерувати складні звітні матеріали про трафік.

 

Рис. 2. – Візуалізація звітних матеріалів (з врахуванням часових інтервалів та типології учасників дорожнього руху)

Рис. 3. – Візуалізація звітних матеріалів (часові затримки учасників дорожнього руху на окремих ділянках області аналізу)

Рис. 4. – Візуалізація звітних матеріалів (теплові карти учасників дорожнього руху )

Рис. 5. – Візуалізація звітних матеріалів (швидкісні карти учасників дорожнього руху )

GoodVision дозволяє нам окремо аналізувати трафік різних областей дорожнього руху в окремих напрямках. Наприклад, на Рис. 6 представлено траєкторії руху транспортних засобів (з їх типології), які перетинають заданий користувачем переріз (line 1) в межах області дослідження. Траєкторії руху пішохідних потоків також можна відслідкувати, представлені на Рис. 7.

Рис. 6. – Траєкторії руху транспортних засобів (з врахуванням їх типології)

Рис. 7. – Траєкторії руху пішоходів

Результати аналізу в табличному вигляді експортуються в середовище Microsoft Exсel з наведенням інтенсивності руху усіх учасників дорожнього руху по напрямках їх руху та протягом вказаного часового інтервалу (приклад звіту). При цьому ми можемо змінювати необхідні часові інтервали відповідно до потреб.

Автор тексту Володимир Тарасюк, спеціаліст з транспортног планування А+С Україна.

Сподобалось?

Підтримати
Опубліковано: 16.08.2019

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /home/up300079/pro-mobility.org/www/wp-content/themes/promobilnist/single.php on line 90

0 комментар(і/ів):

Залишити коментар

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *

Ми використовуємо файли cookie для аналітики та вдосконалення нашого сайту. Ви погоджуєтеся на використання наших файлів cookie, закриваючи це вікно повідомлення або продовжуючи використовувати наш сайт. Щоб дізнатися більше, перегляньте нашу оновлену Політику конфіденційності.

Прийняти