Интеллектуальные транспортные системы

Состояние рынка. Круглый стол. Обзор решений

ИТС: мы еще только в начале пути
(по материалам Тимура Закирова)

Что такое интеллектуальные транспортные системы?

its6.jpg

Интеллектуальные транспортные системы (ИТС) – информационные, коммуникационные системы (средства) и системы автоматизации в совокупности с транспортной инфраструктурой, транспортными средствами и пользователями, обеспечивающая эффективность перевозочного процесса, повышение его безопасности, использующая инновационные разработки в моделировании транспортных систем и регулировании транспортных потоков, предоставляющая конечным потребителям большую информативность, а также качественно повышающая уровень взаимодействия участников движения по сравнению с обычными транспортными системами.

Интеллектуальные транспортные системы являются местом соприкосновения автотранспортной индустрии и индустрии информационных технологий и базируются на двух «китах»: моделировании транспортных систем и регулировании транспортных потоков.

Интеллектуальная транспортная система является основной частью интеллектуальной логистики. ИТС – это такая интеллектуальная система, которая использует инновационные разработки в моделировании транспортных систем и регулировании транспортных потоков, предоставляющая конечным потребителям в комплексе полную информативность и безопасность, а также качественно повышающая уровень взаимодействия участников движения.

История развития ИТС в мире

История создания и развития ИТС берет своё начало в 1980-х годах в США, Японии и некоторых странах Европы. На сегодняшний день вместе с Японией самыми передовыми технологиями в области ИТС обладают Сингапур и Южная Корея. Интерес к изучению и внедрению ИТС связан с возникновением проблемы дорожных заторов, следовательно, возникла необходимость в объединении современных технологий моделирования, управления в реальном времени, а также коммуникационных технологий.

Дорожные заторы – результат увеличивающейся автомобилизации, урбанизации, роста численности населения и увеличивающейся плотности заселения территории. Они уменьшают эффективность дорожно-транспортной инфраструктуры, увеличивают время в пути, расход топлива и уровень загрязнения окружающей среды.

В Сингапуре на дорогах детекторы транспорта установлены через каждые 500 метров, а видеокамеры – на каждом километре трасс. Ими оборудован каждый светофор и городские автобусы. Также каждое такси оборудовано транспондерами – приборами, которые позволяют отслеживать местоположение машины и её скорость. Вся информация, полученная с этих устройств, собирается единым центром управления дорожного движения. Все машины имеют GPS-датчики, которые собирают и направляют информацию о перемещениях в диспетчерскую. С помощью этих данных вычисляется средняя скорость движения по основным автомагистралям, и планировщик корректирует выдаваемую информацию.
США используют стандарт, продвигаемый американской общественной организацией интеллектуального транспорта и департаментом транспорта. DSRC – односторонний или двусторонний беспроводной канал связи, а также набор протоколов и стандартов, который специально предназначен для использования на автомобильном транспорте. Эта система позволяет осуществлять предупреждения об авариях и опасности лобового столкновения, адаптивный круиз-контроль, осмотр транспортного средства, электронные платежи на парковках, электронный сбор пошлин, сбор данных датчиков, коммерческое оформление и безопасность инспекционных транспортных средств.

В Гонконге, как и в Нью-Йорке, на транспортных узлах, дорожные знаки оснащены светодиодами, которые лучше видны в темноте, они существенно экономят электричество. В зависимости от времени суток и загруженности определённого участка дороги включаются разные по цвету индикаторы.

Во многих современных городах проходят многополосные шоссе до аэропортов. Вдоль полос установлены специальные камеры, которые фиксируют номера автомобилей, далее происходит идентификация владельца, с кредитной карты которого списывается плата за проезд. Это помогает избежать многокилометровых пробок на терминалах оплаты.

ИТС в России

its3.jpg

К сожалению, развитие ИТС в России осуществляется медленными темпами. Эта сфера относительно новая, своих специалистов практически нет, внедрения единичны, да и те можно считать смелыми экспериментами за государственный счет, а не чем-то имеющим практическую пользу.

Основным назначением транспортных моделей является проведение экспериментов. Мы можем проверить, как те или иные изменения в организации движения отразятся на трафике. Мы можем настроить светофоры, принять решение о расширении улицы, о запрете или разрешении поворотов, об организации одностороннего движения. Модель поможет разработать временные планы организации движения на период проведения крупных мероприятий – соревнований, уличных парадов и т.п.

На уровне города транспортное моделирование позволит принять решение о последствиях для транспортной обстановки строительства очередного торгового центра, транспортно-пересадочного узла или нового микрорайона.

Другими словами, транспортная модель – незаменимое средство по благоустройству города. Чем точнее модель, тем больше разнообразной информации она хранит.

Поддерживать модель в актуальном состоянии означает отражать в ней все изменения реального мира – перекрытия движения, дорожные работы, появление новых дорог, светофоров, полос движения, жилых районов, школ, офисов и торговых площадей. Поддержание модели в актуальном состоянии – это трудоемкий и ответственный процесс, предъявляющий высокие требования к квалификации персонала, к качеству и стабильности информационных каналов.

Почему эти задачи решают в основном проектные институты?
Сейчас происходит формирование рынка транспортной автоматизации, которое в перспективе означает вал заказов и потребность в большом количестве исполнителей. Системные интеграторы уже проснулись, дело – за новыми, энергичными и креативными. То, что было раньше, уходит. А что было, всем и так понятно: один заказчик, карманные исполнители, торговля ресурсом и т.п.

ИТС в Москве

В настоящее время в Москве идет активное развитие ИТС, быстрыми темпами строится новая и модернизируется существующая транспортные системы. Уже функционирует единая система, с помощью которой можно оплачивать проезд на всех видах общественного транспорта, парковку, а также – как приятный бонус – мелкие покупки в супермаркетах и билеты в кино. Зелёный свет на пешеходном переходе включается нажатием кнопки на светофоре, а пожилые люди или инвалиды могут приложить к ней свою специальную смарт-карту, что увеличит время перехода на противоположную сторону. Функция для водителей – система помощи при парковке в торговых центрах, помогающая ему быстро найти свободное место.

ИТС включает фото- и видеофиксацию, систему управления дорожным движением, комплекс оборудования для автоматизации сбора средств за пользование автодорогами, специальные автоматизированные измерительные средства, систему мониторинга пассажирских перевозок и электронной продажи билетов. Система фото- и видеофиксации – система управления дорожным движением, предназначенная для повышения пропускной способности перекрестков с помощью динамического управления сигналами светофоров. Как пример, можно привести «умные» светофоры, которые в зависимости от количества проезжающих машин в разных направлениях способны увеличивать или сокращать время световых сигналов и тем самым управлять потоком машин, улучшать пропускную способность данного участка. И все это происходит без человеческого вмешательства.
В 2016 году в Москве появились транспортно-пересадочные узлы (далее – ТПУ).

ТПУ – это комплекс объектов недвижимого имущества, включающий в себя земельный участок либо несколько земельных участков с расположенными на них, над или под ними объектами транспортной инфраструктуры, а также другими объектами, предназначенными для обеспечения безопасного и комфортного обслуживания пассажиров в местах их пересадок с одного вида транспорта на другой. Была модернизирована существующая более 100 лет Московская кольцевая малая железная дорога (МК МЖД), впоследствии переименованную в Московское центральное кольцо» (МЦК) и стали активно развиваться ТПУ, существенно облегчив пассажирам процесс пересадок.

Открыли Малые центральные диаметры железнодорожного транспорта (МЦД-1 и МЦД-2), тем самым ускорив процесс перевозки пассажиров из пригородов Москвы. Планируются открытия хорд (рокад) – бессветофорных магистральных улиц общегородского значения первого класса с непрерывным режимом движения. Все это обеспечивает ускоренное, удобное и безопасное движение пассажиропотоков, в том числе благодаря, пусть пока еще несовершенным, но уже начинающим исполнять свои задачи ИТС.

Тимур Закиров об ИТС и ИИ


Закиров Тимур
ведущий эксперт Ассоциации и советник Фонда «Транспортная Безопасность»

Несколько слов о терминологии, это – важный момент. Когда сегодня говорят о реальном ИИ, следует понимать: речь идет об узконаправленном ИИ, в котором используются некие системы для решения интеллектуальных задач. Даже счеты, которыми виртуозно владели продавщицы советских времен, тоже в каком-то смысле – инструмент искусственного интеллекта. Это ИИ, «заточенный» под решение каких-то конкретных интеллектуальных задач. Ему противопоставляют «теоретический» ИИ, который может сам решать интеллектуальные задачи любой сложности. Но до его создания еще очень и очень далеко.

Еще одно заблуждение лингвистического толка – нейронная сеть. То, что программисты назвали так архитектуру системы ИИ, и его подвидом в системах глубокого обучения может быть как одна нейронная сеть, так и несколько, не означает, что ее элементарные логические элементы, которые производят с данными некие преобразования, хоть как-то похожи на нейроны. Нейроны – это клетки нервной системы живых существ, которые обладают электрической активностью. Нейрон чаще всего имеет много коротких отростков (дендритов) и один длинный (аксон). Электрический сигнал от нейрона к нейрону передается через химический контакт (синапс) при помощи специальных молекул (нейромедиаторов). Один нейрон может иметь до 100 000 синапсов. В нейронных сетях ИИ нет ничего похожего на синапсы, нейромедиаторы, дендриты, аксоны и так далее, нейрон любого организма гораздо сложнее, он – в корне другой.

Единственная схожесть наблюдается в случае так называемых сверхточных нейронных сетей, которые направлены на распознавание изображений. Здесь архитектура нейросети копирует некоторые элементы обработки визуального сигнала в сетчатке глаза и коре головного мозга.

Новости о том, что через некоторое время досмотр пассажиров заменит искусственный интеллект, что приведет к ускорению процесса, осуществляемого сегодня специально обученными сотрудниками служб транспортной безопасности, в частности, специалистами по досмотру, дополнительному досмотру и повторному досмотру, специалистами, осуществляющими наблюдение и (или) собеседование, не говоря уже о работниках групп быстрого реагирования, так же явно преждевременны.

В настоящий момент предполагать, что системы ИИ могут в будущем заменить человека на многих участках работы, бессмысленно. Интеллекта у роботов нет. Можно научить их видеть, выделять объекты, но что с ними делать, робот не знает. Он может говорить, и создается иллюзия, что он все понимает. На самом деле он практически выхватывает слова из заданного вопроса, совершенно не понимая их смысла.

Серьезным барьером для стремительного развития искусственного интеллекта является то обстоятельство, что при переходе от простых к более сложным задачам время вычислений растет не линейно, а экспоненциально.

Интеллектуальные транспортные системы позволят решить ряд вопросов по управлению дорожно-транспортным комплексом, в том числе – проблемы социального характера. Но мы еще только в самом начале пути, хотя это обстоятельство, конечно же, ни в коем случае не перечеркивает достижения разработчиков.

И не забудем, что развитие собственно технологий требует адекватной подготовки тех, кто управляет этими системами. В частности, водителей, машинистов и всего персонала, участвующего в процессах управления ИТС. Здесь, поверьте, пока тоже очень много нерешенных проблем.


Круглый стол журнала
"Технологии Защиты"

ИТС в современных мегаполисах. Использование и развитие при создании российских ИТС мирового опыта.

Станислав Гучиа


Гучиа Станислав
директор по работе со стратегическими клиентами Axis Communications

Современные мегаполисы являются сложными транспортными системами, глубоко интегрированными в структуру безопасных и умных городов. Сегодня уже трудно себе представить развитие и управление транспортными потоками в больших городах без интеллектуальных транспортных систем, которые контролируют движение транспортных средств на подъездах и в самом городе, оптимизируют работу светофоров и городского освещения, а также значительно повышают безопасность и эффективность движения на дорогах.

В качестве примеров применения систем автоматического обнаружения инцидентов (AID) для крупных автомагистралей, мостов и туннелей можно привести несколько конкретных проектов, реализованных нашей компанией. Hong Kong Zhuhai Macao Bridge (Гонконг Чжухай Макао Бридж) – объект представляет собой пересекающийся в нескольких точках мост длиной 29,6 км, серию туннелей общей протяженностью 11,6 км и более 10 км надземных дорог. На этом объекте система AID включает в себя 3 операционных центра и более 300 камер, по крайней мере половина из которых – интеллектуальные. Основной мост соединяется с сетью надземных дорог на береговой части Гонконга, которая также оборудована системой AID для наблюдения за дорожным движением и обнаружения инцидентов.

В Брюсселе, столице Бельгии и административной столице Европейского Союза, проживают 2 миллиона человек. Городская транспортная инфраструктура в значительной степени состоит из ряда туннелей, особенно это характерно для городской кольцевой дороги. В пятнадцати туннелях задействована централизованная система AID, и осуществляется сбор данных о движении с определенных камер (в общей сложности – с 450 камер). Для работы с большим количеством камер и аварийных сигналов были реализованы следующие операторские интерфейсы: одиночный экран аварийных сигналов, предназначенный для отображения последних 3 аварийных сигналов; панель инструментов для обзора системы; интерфейс отчетности по трафику. Фильтр AID является критически важной функцией для управления и фильтрации аварийных сигналов, генерируемых почти 500 камерами в туннелях и на подъездных путях.

Смирнов Иван


Смирнов Иван Николаевич
Директор Департамента технической безопасности ООО «БСС»

Крупные мегаполисы реализуют свои собственные программы ИТС, поэтому опыт каждого такого города по-своему уникален и достоин отдельного изучения. Задача борьбы с транспортными заторами и оптимизация городских и пригородных транспортных потоков схожи только на первый взгляд. Если изучать источники возникновения проблем, то в каждом городе выявится своя уникальная специфика. К ней относится и текущая структура транспортных потоков, и места расположения центров притяжения граждан (места работы, спортивные и культурные комплексы, вокзалы, иные места массового пребывания людей), и уровень доходов населения, и фактор сезонности, особенно для городов, расположенных в туристических зонах и местах паломничества, и текущий уровень развития ИКТ. Что касается последнего, то процесс создания ИТС в городе невозможно отделить от процесса автоматизации и информатизации остальных служб города, а он в разных городах даже в рамках одной страны отличается весьма сильно. Поэтому трудно говорить об отличиях российского опыта в создании ИТС от общемирового, скорее, следует говорить об отличиях в подходах Москвы и Токио, например.

В целом, можно выделить некоторые общемировые тренды в построении ИТС:

  • обеспечение служб города актуальной информацией о текущем состоянии транспортной инфраструктуры путем создания измерительной системы на основе технологий «интернета-вещей» (IoT); 
  • внедрение систем адаптивного управления светофорами, боллардами и другими устройствами дорожной инфраструктуры на основании информации о загруженности дорог с целью перенаправления и синхронизации транспортных потоков, предупреждения образования дорожных заторов; 
  • внедрение интеллектуальных систем прогнозирования транспортной ситуации в городе, оптимизация расходов на развитие транспортной инфраструктуры за счет прогнозирования возможных результатов принятия решений; 
  • использование интеллектуальных систем моделирования транспортной ситуации при проектировании дорог, перекрестков, переходов, режимов работы светофоров и иных задач; 
  • внедрение систем мониторинга местоположения и текущего состояния городского транспорта, создание «умных» остановок; 
  • создание систем информирования граждан о текущей загруженности дорог и состоянии парковок (наличие свободных мест), в том числе с помощью мобильных приложений; 
  • синхронизация транспортных потоков различного характера (автобусы, метро, трамваи и пр.), для снижения времени, которое пассажиры тратят на пересадки; 
  • внедрение беспилотных автотранспортных и железнодорожных систем, включая метро; 
  • автоматизация процессов управления и учета работы подрядных организаций, осуществляющих уборку снега на дорогах, переездах и остановках, адаптивное управление уборкой с учетом текущей погодной и транспортной ситуации; 
  • использование беспилотных летательных аппаратов для задач мониторинга транспортных потоков, качества уборки снега на дорогах и переездах, качества покрытия дорог и пр.; 
  • переход к использованию беспроводных технологий (связи, электропитания); 
  • поощрение использования электромоторного транспорта, создание сети электрических зарядных станций.

Дмитрий Иванов


Иванов Дмитрий
руководитель отдела проектирования компании «Вокорд»

С ростом населения и развитием автомобильной промышленности необходимость внедрения ИТС стала очевидна. Прежние подходы, как, скажем, расширение дорог, увеличение их количества, стали бесполезными. Особенно наглядно это видно на примере крупных городов США и Китая. Эффективная эксплуатация существующей улично-дорожной сети и её оптимальное развитие потребовали внедрения современных высокотехнологичных решений. Комплексное внедрение технологий и средств автоматизации, ориентированное на предоставление оптимальных транспортных сервисов участникам дорожного движения, стало все чаще применяться в мире. Подсистемы ИТС сегодня широко внедрены и продолжают развиваться в Корее, Японии, США, Германии, Австралии и в других странах.

Надо сказать, что математические модели и алгоритмы, лежащие в основе ИТС, начали разрабатываться ещё в середине XX века. Внедрение ИТС в России началось в Москве и Санкт-Петербурге. Однако широкое комплексное внедрение автоматизации потребовало технологий, которые стали доступны только недавно. С 2016 года наблюдается новая тенденция: элементы ИТС шагнули за пределы городов федерального значения и стали появляться в других миллионниках, на платных трассах.

Если говорить об использовании мирового опыта в России при создании ИТС, то можно сказать, что у нас перенимаются все лучшие практики и перспективные направления в этой области. Одним из основных двигателей этого процесса является нацпроект «Безопасные качественные автомобильные дороги». Согласно одной из целей проекта – снижению количества и тяжести ДТП — идет активное внедрение решений для безопасности дорожного движения. Здесь лидирующее положение занимают комплексы фото- и видеофиксации нарушений ПДД. Так на сегодня в России насчитывается более 12 000 комплексов, а к 2024 году планируется довести их количество до 19 000. Вторая активно наследуемая у нас подсистема ИТС – автоматическая система управления дорожным движением (АСУДД). АСУДД в современном виде представлена в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Самаре, и в рамках БКАД будет развита на различных дорогах страны.

Следующий этап в развитии ИТС в России – это решения в области управления и диспетчеризации общественного транспорта и мультимодальных пассажирских перевозок. Цель таких систем – обеспечить комфортное перемещение на общественном транспорте. Это позволит снизить количество транспорта на улицах, минимизировать заторы, создать комфортные условия для жителей и развития экономики крупных городов.

Антон Голубев


Голубев Антон
директор департамента управления проектами Hikvision Russia

С увеличением количества транспортных средств в мегаполисах остро встает проблема средней скорости движения и загруженности дорог. Многие города мира не первый год стоят в пробках, но лишь немногие их них смогли развязать этот «транспортный узел». Не всегда есть возможность построить новую дорогу или расширить существующую магистраль, поэтому решать проблему загруженных дорог необходимо с помощью современных технологий. Интеллектуальные транспортные системы призваны помочь в этом вопросе за счет эффективного управления светофорными объектами, средствами регулирования и мониторинга дорожного трафика, системами информирования участников движения о ситуации на дорогах и т.д.

В Москве уже несколько лет ведется планомерная работа по внедрению и интеграции элементов ИТС. В основе этого проекта лежит опыт Барселоны, так как города похожи между собой по структуре. ИТС в Барселоне – это неотъемлемая часть «умного» города, которая включает в себя системы управления парковочным пространством, освещением, мониторинга уровня различных типов загрязнения окружающей среды (выхлопные газы, мусор, шум и т.д.), контроля за соблюдением ПДД и фиксации нарушений, многочисленные IoT-решения и многое другое. Также предусмотрена интеграция с городским общественным транспортом и шеринг- системами (аренда велосипедов).

Опыт нашей компании был использован при построении проекта «умный город» в Сингапуре, где более 1500 точек интеллектуального видеонаблюдения контролируют, в том числе, ситуацию на дорогах. В этом проекте задействовано 1450 серверов для облачного анализа данных, работа которых построена на единой управляющей платформе. Сингапур – это один из наиболее показательных примеров в мире с точки зрения развития ИТС, эффективного использования видеосистем для управления транспортными потоками и обеспечения бесперебойного движения наземного пассажирского транспорта. 

Если говорить о трендах, то я бы отметил высокую заинтересованность пользователей ИТС в получении дополнительной информации о дорожном трафике. Например, раньше контроль дорожного движения строился на данных с датчиков плотности потока, которые оценивали только общую загруженность конкретного участка. Сейчас, благодаря развитию технологий на базе алгоритмов глубокого обучения, системы видеонаблюдения могут анализировать тип транспортного средства (легковой автомобиль, грузовой транспорт, автобус и т.д.), марку, цвет, траекторию движения и т.д. Искусственный интеллект превращает стандартную систему видеомониторинга в систему раннего предупреждения оператора и участников движения о проблемах на дорогах, предотвращения возможных инцидентов и заторов.


Назначение и структура современных ИТС. Какие информационные и коммуникационные технологии и решения сегодня наиболее востребованы при создании и эксплуатации ИТС

Станислав Гучиа


Гучиа Станислав
директор по работе со стратегическими клиентами Axis Communications

Перечислю некоторые из входящих в структуру ИТС систем. Системы регистрации происшествий и нарушений, имеющие следующие функции: остановка транспорта в неположенном месте; выезд на встречную полосу; превышение скорости; движение в неправильном направлении; авария; пешеход в неположенном месте; задымление, пожар в туннелях и под мостами; упавший крупногабаритный груз и другие. Данные решения значительно повышают эффективность работы и помогают городским службам организации транспорта и полиции своевременно выявлять происшествия, быстро и адекватно реагировать на них.

Системы мониторинга и классификации транспортных средств с возможностью анализа загруженности и сезонных изменений движения на дорогах. Данные системы могут предоставлять следующую информацию: подсчёт проехавших транспортных средств; классификация проехавших транспортных средств (здесь есть возможность определять габариты транспортных средств, классифицировать их как легковые, грузовые, с прицепом, мотоциклы, а в случае необходимости определять такие характерные признаки, как марка, модель, цвет и т.д.); средняя скорость потока; расстояние между транспортными средствами. Данные системы активно используются городом для предотвращения пробок, заторов, дают информацию для оптимизации работы перекрёстков, светофоров, шлагбаумов, что, в свою очередь, ведёт к уменьшению выбросов СО2 и других загрязнений воздуха, а так же сокращает время передвижения.

Системы регистрации контроля за правонарушениями. К ним, например, относится система выявления неправильной парковки, которая позволяет определить неправильно припаркованное транспортное средство с последующим распознаванием номера и автоматической выпиской штрафа. Так же существуют системы распознавания номера с последующей интеграцией в систему контроля доступа, например, для открытия или закрытия шлагбаумов как на платных дорогах, парковках так и на въездах в торговые центры.

Смирнов Иван


Смирнов Иван Николаевич
Директор Департамента технической безопасности ООО «БСС»

Как было сказано выше, структура и даже назначение ИТС могут сильно отличаться от города к городу, но основные тренды в области информационных и коммуникационных технологий сильно влияют на развитие ИТС. Из всех цифровых технологий в ИТС нашли свое применение: системы видеоаналитики и системы распознавания лиц, построенные на нейронных сетях; беспилотные летательные аппараты; беспроводные технологии передачи информации; решения по обработке больших данных (Big Data) и машинного обучения; системы интернета-вещей; геоинформационные системы; BIM-технологии; искусственный интеллект; системы цифрового видеонаблюдения ультравысокого разрешения.

Говорить о широком применении указанных технологий еще рано, но они стремительно набирают популярность, так как позволяют решать задачи, казавшиеся слишком дорогими и сложными еще несколько лет назад.

Дмитрий Иванов


Иванов Дмитрий
руководитель отдела проектирования компании «Вокорд»

В России на текущий момент уже сформировано общее понимание о структуре и назначении ИТС, которое отражено в проектах ГОСТов, методических указаниях министерства транспорта и РОСАВТОДОРа. Если обобщить всю информацию, то назначение ИТС – создание для всех участников движения комфортные и безопасные условия для перемещения и перевозки грузов. Здесь подразумевается повышение безопасности дорожного движения, оптимизация транспортных потоков, управление системой общественного транспорта, взаимодействие транспортных средств, участников дорожного движения и дорожной инфраструктурой между собой, и др. Нельзя забывать, что участниками движения являются не столько автомобили, сколько люди – водители и пешеходы. И это является определяющим при понимании концепции ИТС.

Для ИТС используют огромный спектр технологий, включая современные нейронные сети и искусственный интеллект. ИТС – это оптимальная интеграция решений, созданных разными разработчиками в разное время. Не всегда самые современные технологии рационально использовать с учетом особенностей региона или задачи. Поэтому невозможно создать некий ограниченный список, который можно было бы здесь привести.

Могу сослаться на опыт нашей компании. На сегодняшний день востребованы технологии компьютерного зрения, распределенная обработка сигналов, нейронные сети, специализированные ускорители вычислений, высокоэффективные матрицы видеокамер, проводные и беспроводные способы передачи данных, ЭЦП и прочие.

Антон Голубев


Голубев Антон
директор департамента управления проектами Hikvision Russia

Современная ИТС – это сложный механизм, который контролирует все городские подсистемы, связанные с движением, в круглосуточном режиме. В ее задачи входит управление дорожным движением, сбор/хранение/передача данных в единый центр мониторинга, информирование участников движения о текущей транспортной ситуации, фиксация нарушений, обеспечение безопасности дорожного движения, распределение приоритетов движения для ТС экстренных служб и наземного пассажирского транспорта.

Еще одной важной задачей ИТС является прогнозирование развития сложной дорожной ситуации, предсказание на основе анализа больших данных загруженных участков. Сюда же входит выявление и анализ различных типов нарушений на дорогах: проезд на красный свет, движение по встречной полосе, смена полосы движения с нарушением ПДД, нарушение правил парковки, превышение скорости, непристегнутые ремни безопасности и другие нарушения.

Стандартная ИТС состоит из нескольких элементов: камеры видеонаблюдения с расширенными функциями аналитики, радары для определения плотности потока, интеллектуальные светофорные системы, серверы управления.


Роль и место систем безопасности в ИТС

Станислав Гучиа


Гучиа Станислав
директор по работе со стратегическими клиентами Axis Communications

До недавнего времени такие системы в основном имели ПО на серверах, на которые информация приходила от различных датчиков и видеокамер. Сегодня, благодаря развитию систем IP-видеонаблюдения и использованию процессоров с высокой производительностью, появилась возможность размещать аналитику непосредственно на борту камеры, что позволяет значительно упростить и удешевить систему. Зачастую удаётся установить аналитику на уже существующую и работающую систему IP-видеонаблюдения, используемую для целей безопасности. Таким образом происходит интеграция систем безопасности и ИТС.

И, конечно же, в данном случае очень важно выбирать ИТС, которые легко интегрируются в общую систему видеонаблюдения. В мире уже наблюдается ярко выраженная тенденция интеграции систем безопасности и ИТС в концепции безопасного и умного города.

Смирнов Иван


Смирнов Иван Николаевич
Директор Департамента технической безопасности ООО «БСС»

Ввиду участившихся случаев правонарушений на объектах транспортной инфраструктуры технологии безопасности с каждым годом только наращивают свое присутствие в ИТС. В нашей стране принята законодательная база по сертификации технических средств обеспечения транспортной безопасности, созданы испытательные лаборатории, разработаны методики оценки соответствия таких средств требованиям. Конечно, работы в этом направлении еще очень много, и не все проходит гладко, но активное участие граждан, юридических лиц, различных ассоциаций и объединений, соответствующих комитетов и рабочих групп в законодательных органах позволяет сказать о том, что данная отрасль развивается очень быстро. Кроме того, технологии, традиционно использовавшиеся ранее только для обеспечения безопасности, находят свое применение в других сферах и даже могут быть источником дохода, привлекающим инвесторов для участия в инфраструктурных проектах. Например, в безопасности давно используют технологии распознавания, но в коммерческой сфере они нашли свое применение совсем недавно.

Дмитрий Иванов


Иванов Дмитрий
руководитель отдела проектирования компании «Вокорд»

ИТС – это система управления ключевой инфраструктурой государства и, как любая стратегически важная система, должна быть защищена от несанкционированного вмешательства как в физическом плане, так и в информационном (взломы, несанкционированный доступ, утечка данных, заражение вредоносными программами). Вся нормативная документация, определяющая требования к ИТС, выделяет систему безопасности в отдельную обязательную к внедрению подсистему.

Антон Голубев


Голубев Антон
директор департамента управления проектами Hikvision Russia

Сегодня ИТС – это намного больше, чем просто оборудование и технологии. ИТС предполагает проведение системных изменений городской транспортной системы. Ключевое слово здесь – интеллект. С его помощью ИТС может предоставлять услуги населению, повышать эффективность, безопасность и экологичность транспорта, развивать устойчивую мобильность современного мегаполиса. В конечном счете, интеллектуальная транспортная система призвана создавать комфортные условия для передвижения по городу, а также сократить экономические потери города из-за пробок.

Анализ больших данных в ИТС также можно использовать для бизнес-задач, что существенно расширяет возможности ее применения. Например, в зависимости от трафика и преобладающего состава участников движения можно транслировать на дорожных щитах ту или иную таргетированную рекламу или информацию, просчитывать объем потенциальной аудитории.

Сергей Кульбака


Кульбака Сергей
директор по корпоративным продажам ITV Group

Суть ИТС состоит в том, что они должны помогать регулировать транспортные потоки, разгружать улично-дорожную сеть, предупреждать возникновение пробок. А системы безопасности призваны предотвращать угрозы и помогать в расследовании происшествий. Задачи разные, но с точки зрения технологий у этих двух систем могут быть пересечения. Конкретно: устройства, которые используются в системах безопасности, например, камеры видеонаблюдения, могут собирать данные для ИТС. Чтобы получить эти данные из видеопотока, необходима видеоаналитика. При этом наиболее ценную и точную информацию может предоставить видеоаналитика на основе нейронных сетей.


Роман Горпинченко


Горпинченко Роман
проектно-технический инженер компании Dahua Technology

Это вопрос, касающийся безопасности региона, безопасности города. Узлы транспортно-логистической структуры с точки зрения движения огромного потока людей являются ключевыми точками транспортной системы. Во-первых, они пропускают через себя большое количество людей и транспортных средств, которые можно и нужно контролировать. Во-вторых, это точки повышенной террористической опасности. Понятно, что контроль огромного потока людей и транспортных средств силами нескольких десятков людей за мониторами в ситуационном центре, явно уступает технологиям с применением искусственного интеллекта, как в плане финансово- экономической эффективности, так и в плане эффективности работы в целом. Но надо учитывать, что сама отрасль безопасности сложно принимает передовые технологии и инновации, иногда – вполне обоснованно. Это и понятно, ведь цена ошибки в этом случае слишком велика. Вывод: должен быть найден компромисс между использованием передовых технологий и ответственностью представителей СБ. Прошедший в России чемпионат мира по футболу показал высокую эффективность применения систем искусственного интеллекта, а именно, распознавание лиц преступников на транспортных узлах. Мобильные системы, применяемые полицейскими для распознавания лиц в потоке людей, показали высокую эффективность в выявлении потенциальных нарушителей при проверке документов. Стоит отметить важность концептуальных систем в зонах пограничного контроля, в промышленных районах мегаполиса для мониторинга нахождения людей после окончания рабочего дня, контроль движения коммерческого транспорта и т.д.


Джоэл Уайт


White Joel (Уайт Джоэл)
менеджер по маркетингу в области умных транспортных систем и систем смарт-городов в рамках службы безопасности и охраны труда группы компаний Bosch

По мере того, как городские улицы и тротуары становятся все более многолюдными, планировщикам городов приходится решать новые задачи безопасности, которые создают невнимательные пешеходы, растущее число велосипедистов и увеличение нагрузки на общественный транспорт. В то же время транспортные средства с полуавтономной системой управления и смарт-технологиями, позволяющими устанавливать связь друг с другом и с придорожной инфраструктурой, становятся все более популярны в крупных городах и на автомагистралях.

Перед ведущими инженерами по дорожному строительству и проектировщиками дорог стоит сложная задача: как выбрать из широкого спектра новейших технологий, ту самую, подходящую технологию, которая позволит повысить мобильность, безопасность и эффективность использования автомобильных дорог сейчас и в будущем, и которая придаст нам уверенности в том, что сделанный выбор – действительно разумное и надежное капиталовложение?

IP-камеры со встроенной видеоаналитикой являются ключевым компонентом интеллектуальных транспортных систем. В сочетании с другими системами управления городской инфраструктурой и дорожным движением умные IP-камеры предоставляют сведения о дорожной ситуации, предупреждают о рисках безопасности и предоставляют информацию, необходимую для принятия решений. В результате планировщики городов и ведущие инженеры по дорожному строительству могут создать умную, безопасную и стабильную транспортную экосистему.



Нейронные системы и искусственный интеллект в ИТС

Станислав Гучиа


Гучиа Станислав
директор по работе со стратегическими клиентами Axis Communications

Если сегодня посмотреть на предложения рынка, то мы найдём различные решения ИТС, исходя из качества, функционала, возможности интеграции и цены. Конечно, все эти факторы важны для выбора и не всегда нужно инвестировать в многофункциональные дорогие системы, если перед вами стоят простые задачи, и вы имеете ограниченный бюджет. Напротив, если задачи связаны непосредственно с безопасностью движения, нужно очень серьёзно подходить к выбору системы.

Возьмём, к примеру, функцию фиксации инцидентов. В данном случае от качества и точности срабатывания системы непосредственно зависит скорость реакции оператора на событие, принятие правильного решения и своевременная помощь. От того, как своевременно и правильно были приняты те или иные меры, может зависеть жизнь участников дорожного инцидента.

В принципе у системы фиксации дорожных происшествий есть два критерия: процент распознавания инцидентов и процент ложных срабатываний. Если система показывает большое количество ложных срабатываний, то доверие к ней уменьшается, и не всегда происходит адекватная реакция на реальные события. Если говорить о фиксации инцидентов с помощью камер на открытых участках, например, на магистралях, то мы можем получить довольно большое количество ложных срабатываний, возникающих из-за погодных условий, таких как дождь, который затрудняет съемку, а так же блики и отражения фар от луж и мокрого асфальта. Это могут быть и облака, и тени от столбов, стоек мостов, которые могут быть приняты системой за транспортное средство или упавший груз. В данном случае на помощь приходит искусственный интеллект, или, как его ещё называют, нейронные сети. Подобные системы пока ещё крайне дороги, и под силу в разработке только крупным компаниям. Их использование позволяет системе самообучаться на базе огромного количества информации, которую она собирает и анализирует. Как результат, система учится отличать реальные инциденты от ложных срабатываний.

Как показывает наш опыт, использование данных систем позволит сократить количество ложных срабатываний в 10 и более раз. Поэтому выбирая систему, необходимо понимать, насколько качественно она, работая на открытом объекте, готова отличать реальное событие от ложного сигнала.

Уверен, что в ближайшем будущем нейронные сети с постоянно повышающимися возможностями будут неотъемлемой частью ИТС.

Смирнов Иван


Смирнов Иван Николаевич
Директор Департамента технической безопасности ООО «БСС»

Технологии нейронных сетей известны уже более 50 лет, но отсутствие необходимой аппаратной базы и соответствующей вычислительной мощности сильно тормозило развитие данного направления. Развитие ИТ-отрасли изменило ситуацию, и, например, уже существуют видеокамеры со встроенной аналитикой распознавания нештатных дорожных ситуаций на базе нейронных сетей. Главной отличительной особенностью нейронных сетей является их способность к обучению и адаптации, что значительным образом повысило качество систем видеоаналитики и открыло для них массовый рынок.

Технологии искусственного интеллекта в ИТС сегодня проходят, скорее, апробацию и применяются еще не так массово. Наиболее перспективным является применение технологий искусственного интеллекта при создании систем анализа и прогнозирования ситуации, автоматического управления беспилотным транспортом, адаптированного управления исполнительными механизмами дорожной инфраструктуры. Так как развитие искусственного интеллекта проходит свою раннюю стадию, ему пока не доверяют решение сложных задач, от которых может зависеть жизнь и здоровье граждан, поэтому, как правило, выносимые им решения проверяются экспертами прежде, чем дать им ход.

Мы живём в эпоху цифровой трансформации и технологии, которые сейчас разрабатываются в рамках лабораторий, а уже завтра могут найти свое массовое применение в ИТС. Зачастую предсказать, какие именно это будут технологии, крайне сложно. Однако уже сейчас видно, что внедрение ИТС даже на уровне современного технологического развития может существенно облегчить жизнь горожан и помочь осуществить переход от города как места проживания и работы к городу как цифровой платформе предоставления жителям различных услуг.

Дмитрий Иванов


Иванов Дмитрий
руководитель отдела проектирования компании «Вокорд»

Нейронные сети и искусственный интеллект – это специфический инструментарий, алгоритмы, предназначенные для решения определенного класса задач. В первую очередь, это задачи распознавания, кластеризации экспертных оценок для поддержки принятия решений. Результат, который выдают нейронные сети и системы ИИ, всегда имеет вероятностный характер. Для решения некоторых задач это допустимо, для решения других задач с детерминированной моделью эти инструменты не подходят, и необходимо использовать другие средства. С уверенностью можно сказать, что в рамках ИТС найдется место как нейронным сетям и системам ИИ, так и иным средствам и подходам.

Антон Голубев


Голубев Антон
директор департамента управления проектами Hikvision Russia

ИТС нового поколения использует интеллектуальные решения на базе нейросетей для расширения стандартного набора функций. Искусственный интеллект позволяет не только производить мониторинг и фиксирование нарушений, но и обеспечивать полностью автоматизированное управление дорожной сетью, снижая влияние человеческого фактора и повышая скорость реагирования на события.

Ранее я упоминал технологии анализа на базе алгоритмов глубокого обучения для определения индивидуальных параметров ТС (марка, цвет, тип и т.д.), а также отличительные особенности (например, повреждения от аварии, надписи на корпусе и т.д.). Данная информация особенно важна при поиске ТС в фото- и видеоархивах или по камерам в онлайн-режиме. Ближайший пример из нашей практики: весогабаритный контроль на дорогах. Штраф за перевес грузовых ТС может доходить до 500 тысяч рублей для юридических лиц, поэтому водители грузового транспорта часто скрывают номера при проезде стационарных постов весового контроля. В этом случае видеоаналитика на базе алгоритмов глубокого обучения позволяет найти нарушителей по отличительным приметам транспортного средства, чтобы привлечь их к ответственности. Такой же алгоритм используется и для борьбы со злостными нарушителями правил парковки, которые закрывают номера своего автомобиля.

Сергей Кульбака


Кульбака Сергей
директор по корпоративным продажам ITV Group

Искусственный интеллект с машинным зрением выводит сбор данных и анализ дорожного трафика на новый уровень. Существующие датчики транспортного потока применяются давно и имеют довольно низкую стоимость. Однако они умеют считать только металлические объекты типа «машина». В то же время в объектив видеокамеры попадают множество других событий. К примеру, искусственный интеллект может четко вести подсчет людей на тротуарах. На практике это знание может быть использовано при планировании комфортной городской среды: если на участке дороги при небольшом транспортном трафике проходит большое количество пешеходов, городские власти принимают решение о расширении тротуаров за счет сужения проезжей части. Датчики ИТС оснащены детектором оценки габаритов и могут отличать легковые ТС от грузовых только очень приблизительно. Нейросеть же может распознавать транспортные средства с гораздо большей достоверностью, различать типы грузовых машин (мусоровоз, поливочно-чистильная или снегоуборочная техника), что позволяет понять, с какой целью они проехали по данному участку дороги, и дает возможность контролировать работу городских служб. Существуют также детекторы, которые в заданных областях обнаруживают остановку ТС, начало затора, начало движения ТС и окончание затора.

Хотя решение для ИТС на основе нейронных сетей и будет дороже датчиков, но оно предоставляет гораздо больше возможностей: распознавание автомобильных номеров, детектирование фактов остановки автомобилей, подсчет машин и пешеходов, достоверное определение типа ТС, контроль работ в заданной области, предоставление исходных данных в базу интеллектуальной транспортной системы.

Чтобы система была максимально эффективной с финансовой точки зрения, имеет смысл использовать одну и ту же инфраструктуру для разных целей. Так, система видеонаблюдения может применяться и для обеспечения безопасности, и для сбора данных для ИТС, и для сбора информации для городских властей с целью контроля работы различных служб (уборка снега, вывоз мусора и т. д.) и планирования улучшения городской среды — расширения или сужения тротуаров, организации парковочных мест, управления освещением.


Роман Горпинченко


Горпинченко Роман
проектно-технический инженер компании Dahua Technology

Обращусь к опыту нашей компании: в 2019 году достигнут большой прогресс во внедрении технологи ИИ в рамках архитектуры ARM (Advanced RISC Machine). В мировой практике это направление, которое позволяет использовать возможности ИИ в небольших устройствах, например, в автомобильных регистраторах. Какие задачи решает внедрение технологий ИИ в данном случае? Во-первых, контроль за состоянием водителя, что особенно важно для крупных компаний – перевозчиков. ИИ распознает разные виды поведения человека: разговор по телефону, степень концентрации внимания на дороге, уровень усталости, психоэмоциональное состояние, пристегнут ремнем безопасности или нет. По характеру движений, скорости движения зрачков, частоте моргания технологии с применением ИИ позволяют определить психоэмоциональное состояние водителя, оценить его и, при необходимости, подать сигнал в центр наблюдения или локально, например звуковой или вибросигнал. Во-вторых, помощь водителю при движении на дороге. Анализ характера вождения, контроль за соблюдением скоростного режима и правил дорожного движения позволяют предупредить нежелательные ситуации на дороге. В-третьих, распознавание драк и потасовок. Видеокамеры распознают агрессивное поведение, и подают тревожный сигнал в центр наблюдения или локально, например, звуковой или вибросигнал. Также следует отметить решение задач личной безопасности граждан при пользовании услугами такси. ИИ в данном случае будет контролировать соответствие внешности водителя такси и реальных сотрудников компании – перевозчика. 

Стоит особо отметить, что технологии с использованием ИИ позволяют собирать огромное количество разнообразной информации для системы больших данных мегаполиса. Эти данные анализируются и позволяют решать глобальные задачи по регулированию трафика движения транспортных средств, потоков людей в общественных местах, на различных транспортных узлах в разное время дня и ночи. Использование камер видеонаблюдения в торговых центрах позволяет анализировать статус посетителей, их активность в зависимости от времени суток. А далее – принимать решение об эффективности функционирования тех или иных торговых компаний в разных районах города.



Аналитические решения для смарт-инфраструктуры
(по материалам Джоэла Уайта)

Достоверные данные и система обнаружения

Технология видеоаналитики (Video Analytics) может привнести интеллект в инфраструктуру, предлагая решения для управления транспортным потоком, для систем интеллектуальной парковки и сбора данных. Функция аналитики, встроенная в IP-камеры, дает возможность получить умные видеоустройства, способные предупреждать о рисках для безопасности и предоставлять ценную информацию, используемую в планировке автотрасс и городской инфраструктуры.

Благодаря встроенной в IP-камеры функции видеоаналитики обработка данных осуществляется непосредственно в камере. Основное преимущество встроенной видеоаналитики по сравнению с серверной заключается в том, что несжатые данные поступают напрямую с матрицы камеры, что позволяет достоверно анализировать изображение и формировать данные видеоаналитики – метаданные. Передача видеопотоков с метаданными может осуществляться по каналам с разной пропускной способностью. Видеосистему легко масштабировать, не наращивая при этом серверные мощности.
Так же она позволяет исключить необходимость в дорогостоящих сетях для облачной аналитики и обеспечивает непрерывный сбор метаданных. В результате появляется разветвленная сеть камер, каждая из которых действует как узел интеллектуальной обработки без единой точки отказа, что обеспечивает рентабельное и надежное решение. Превосходные по качеству видеоизображения, умная система обнаружения событий и оповещения, а также сбор и агрегация данных – все это может быть получено с одного видеоустройства.

С помощью технологии машинного обучения, последнего достижения в области видеоаналитики, камеры можно научить распознавать определяемые пользователем классы объектов. Машинное обучение может использоваться для точного подсчета транспортных средств, стоящих в ожидании перед светофорами, в плотном потоке движения или в дорожных пробках. Во многих случаях использование возможностей машинного обучения может повысить точность обнаружения, тем самым позволяя производить точный подсчет транспортных средств с минимальными погрешностями.

Повышение безопасности с помощью видеоаналитики

Видеоаналитика для транспорта

va_parcing.png

Мы улучшаем безопасность, более чутко реагируя и предупреждая о рисках на дороге. Умные IP-камеры обеспечивают автоматическое обнаружение и проверку мест ДТП по медленно движущемуся или остановившемуся потоку транспорта, по транспортным средствам, стоящим на съездах с автомагистрали, движущимся по встречной полосе, а так же по посторонним объектам на дороге, таким как потерянный груз или по другим дорожным событиям. Можно направить предупреждения в центры управления дорожным движением или же через структуру интеграции с поставщиками информационных решений для автомагистралей. IP-камеры могут запускать сторонние системы оповещения водителей на трассе, улучшая ситуационную осведомленность и позволяя им заблаговременно предпринять необходимые действия.
С помощью видеоаналитики возможно:
  • раннее обнаружение ДТП позволяет центрам управления дорожным движением и транспортным операционным центрам запустить необходимые рабочие процессы для быстрого устранения помех на дорогах, а службам быстрого реагирования дает возможность вмешаться в ситуацию и предотвратить повторные аварии;
  • интеграция с модульными светодиодными табло и радиосвязью ближнего действия (DSRC) для передачи сообщений на умные транспортные средства обеспечивает мгновенное оповещение водителей о проблемах безопасности или о дорожных пробках по маршруту.

Видеоаналитика для пешеходов

va_peshehod.jpg

Включив движение пешеходов в стратегии управления дорожным движением, планировщики городов могут способствовать тому, что пешеходы станут более заметны для автомобилистов, что повысит безопасность на перекрестках и пешеходных переходах.

С помощью видеоаналитики:
  • обнаружение пешеходов на пешеходном переходе может быть предупреждением для диспетчера дорожного движения, который упредит сигналами светофора их перемещение, повышая тем самым безопасность и обеспечивая умное управление перекрестками;
  • пешеходы, нарушающие правила уличного движения в ночное время, могут активировать IP-камеру, которая, в свою очередь, включит встроенную подсветку белого света, благодаря чему пешеходы станут заметными для автомобилистов;
  • интеграция с информационными решениями для автомагистралей позволяет транслировать сообщения на умные транспортные средства, чтобы предупредить водителя о присутствии пешеходов в зоне движения автомобиля, а также отобразить GPS-координаты пешехода на навигаторе, которым оснащено транспортное средство.


Анализ данных, позволяющий выйти за рамки безопасности

Получение данных от транспортных систем

its_shema.png

С помощью функции видеоаналитики IP-камера способна классифицировать такие объекты, как легковые автомобили, грузовики, велосипеды/мотоциклы и пешеходы, а также определять скорость и траекторию их движения. Классификация объектов позволяет камерам распознавать увиденное для сбора данных.
Используя видеозапись, наряду с инструментами программного обеспечения для подключения к метаданным, генерируемым камерой, мы получаем возможность извлекать данные и сохранять их в реляционных базах данных, что позволяет руководителям по планированию городской системы дорожного движения и ведущим инженерам по дорожному строительству осуществлять непрерывный сбор данных в реальном времени для анализа схем потоков в сетях автодорог. Сгенерированные камерой данные могут использоваться для реализации новых политик, обеспечивающих более безопасное и эффективное функционирование перекрестков. Эти данные также могут помочь определить, как пешеходы используют ту или иную локацию, что обеспечит понимание того, как можно улучшить систему безопасности на дорогах.

Многочисленные камеры могут передавать данные на информационные панели, предоставляющие полезную информацию для бизнес-аналитики, помогая планировщикам города разобраться в схемах дорожного движения, увидеть точки образования транспортных пробок и многие другие опции. Примеры данных включают в себя:

  • подсчет пешеходов, велосипедов и транспортных средств; 
  • классификацию транспортных средств, таких как легковые автомобили и грузовики;    
  • расчет средней скорости и направления движения; 
  • данные о загруженности дорог.
Владельцы инфраструктуры могут выбирать, нужны ли и видео, и данные, или же только данные. Если требуются только данные, то их можно передавать через соединения с низкой пропускной способностью, уменьшая нагрузку на сеть, при этом не передавать сам видеопоток.

Использование данных в интеллектуальных транспортных системах

В оживленных городах видеоаналитика также может помочь отслеживать загруженность парковок, припаркованные у тротуара автомобили и следить за соблюдением правила «парковка запрещена». На парковках камеры могут подсчитывать количество свободных парковочных мест, в том числе – специализированных мест для инвалидов или электромобилей – или отслеживать въезд и выезд с парковки и передавать эти данные в системы видеонаблюдения и системы управления парковкой. Предоставление на модульных светодиодных табло такой информации, а также информации об альтернативных возможностях поиска места для парковки, может помочь водителям быстрее найти свободное парковочное место, уменьшая тем самым заторы и выбросы выхлопных газов.
Для смарт-приложений для интеллектуальной парковки машинное обучение добавляет преимущество, позволяя определить, как долго автомобиль был припаркован, и многое другое. Например, у тротуара в аэропорту время парковки транспортных средств для посадки и высадки пассажиров ограничено; машинное обучение может обнаруживать припаркованные транспортные средства, превышающие максимальное отведенное время, и предупреждать о них службу охраны. Видеоаналитика с функцией машинного обучения не зависит от превышения лимита времени, тогда как при использовании стандартной аналитики данные локации обнаруженных припаркованных транспортных средств, в конечном итоге, теряются, поскольку по истечении определенного времени они становятся частью фоновой модели аналитики.


Проверенное решение


Хотя такого рода возможности и разработки могут показаться частью футуристических решений, смарт-технологии и взаимосвязанные решения по градостроительству и транспортной системе уже сейчас используются первопроходцами – департаментами транспорта и другими организациями в штатах и провинциях по всей Северной Америке, будь то через полномасштабное внедрение или пилотные проекты.

К примеру, в одном из штатов на Среднем Западе США IP-камеры со встроенной функцией видеоаналитики помогают повысить безопасность на дорогах, предупреждая водителей об опасностях на трассе. Некоторые из таких тревожных сигналов – это предупреждения о перекрестном движении, о скорости движения на поворотах, об обнаружении пешеходов, о скоплениях машин в пробках, о проведении дорожных работ и об обнаружении автомобиля, едущего по встречной полосе. При обнаружении камерами какого-либо события запускается система информационных решений для автотрасс, позволяющая направлять сообщения о таких инцидентах непосредственно на дисплей в подключенных к смарт-системе транспортных средствах, а для подавляющего большинства неподключенных транспортных средств сообщения передаются на модульные светодиодные табло и другие системы оповещения, что повышает осведомленность о рисках и, соответственно, безопасность всех автомобилистов.


Начиная от оптимизации потока автотранспорта на автомагистралях и заканчивая реализацией проектов по обеспечению безопасности пешеходов, сбором данных для планирования смарт-инфраструктуры и не только, технология с использованием видеодатчиков позволяет воплощать широкий спектр индивидуальных решений для удовлетворения потребностей градостроителей и ведущих инженеров по дорожному строительству во всем мире.

Обзор решений по интеллектуальным транспортным системам

Решения сетевого видео для управления дорожным движением и общественного транспорта от Axis

Интегрированные решения Axis и Citilog

its_axis7.png

Сочетание передовых и надежных технологий обработки изображения и мощной видеоаналитики позволяет контролировать все большее число камер и управлять инцидентами в режиме реального времени. Благодаря раннему обнаружению и мгновенной визуализации стало возможным быстро и адекватно снизить многие риски. Компания Axis предлагает как собственные продукты, так и совместные с партнерами решения для обеспечения безопасных и комфортных поездок.

Компания Citilog является поставщиком интеллектуальных решений для видеомониторинга в реальном времени и обеспечения безопасности дорожного движения и перевозок. Применение передовых технологий видеонаблюдения и опыта компании позволяют расширить пакет предложений Axis для транспортной отрасли и открывают новые возможности на динамично растущем рынке транспортной аналитики. Продукты и решения Citilog проверены на практике и широко известны в транспортной отрасли. В сочетании с существующими решениями они позволяют удовлетворять самые сложные потребности этого рынка.

Применение камер Axis, интегрированных с интеллектуальными решениями для видеомониторинга и управления движением Citilog, позволяет автоматически обнаруживать инциденты и осуществлять сбор данных о дорожном движении. Компания предлагает комплекс средств анализа видео и датчиков для мониторинга транспортных потоков, в том числе для автоматического обнаружения инцидентов, сбора данных о дорожном движении и управления перекрестками. Продукция компании позволяет повысить безопасность на дорогах, снизить риски и увеличить скорость движения. Axis и Citilog уже несколько лет сотрудничают в области разработок и продаж, предоставляя заказчикам интегрированные решения.

Реализация безопасности в транспортных системах


  • Обнаружить вторжение AXIS

    its_axis2.png

    Perimeter Defender обеспечивает защиту периметра объекта. Приложение для видеоаналитики и сетевые камеры Axis - это высокоэффективная система, автоматически обнаруживающая людей и транспортные средства, въезжающие в охраняемые зоны, усиливает физический контроль доступа, подходит для объектов общественного транспорта с высокими требованиями к уровню безопасности, таких как железнодорожные платформы и автобусные станции.

    Высокая точность обнаружения и минимальное количество ложных срабатываний, в сочетании с тепловизионными сетевыми камерами, обеспечивают высокую надежность системы.

  • Обнаружить агрессию, звуки выстрелов и разбития стекла

    its_axis4.png

    Запатентованные по классификации звука решения Sound Intelligence делают системы мониторинга безопасности проактивными, позволяя заблаговременно обнаруживать потенциальные инциденты, оперативно реагировать на ситуацию и, во многих случаях, предотвращать их дальнейшую эскалацию. Решение на 100% реализовано на борту камеры и может обнаруживать звуки выстрелов, разбития стекла, а также признаки агрессии в человеческом голосе. Технологии  нашли применение на тысяче объектов по всему миру, включая тюрьмы, медицинские учреждения, школы, общественный транспорт и круглосуточные магазины.

  • Обнаружить дым

    its_axis3.png

    SmokeCatcher от компании-разработчика видеоаналитики Araani - запатентованная надежная система раннего оповещения для обнаружения дыма в критических средах, проверенная и протестированная с камерами Axis.

    Благодаря системе визуализации и аналитике на основе шаблонов, SmokeCatcher предлагает сверхбыстрое обнаружение дыма там, где традиционные системы обнаружения дыма выходят из строя из-за медленного обнаружения возгорания или характеризуются слишком большим количеством ложных срабатываний. Применение интеллектуального ПО SmokeCatcher на основе IP-камер Axis с технологией Lightfinder, обеспечивающией качественное изображение в условиях плохой освещенности, позволяет эффективно обнаруживать задымления.

  • Проверка и реагирование на инциденты в режиме реального времени

    its_axis6.png

    Security Center - это унифицированная платформа от Genetec, которая объединяет системы IP-безопасности через единый интуитивно понятный интерфейс. Security Center позволяет объединять системы контроля доступа, видеонаблюдения и автоматического распознавания номерных знаков, обнаружения вторжений и аналитики, что расширяет возможности системы безопасности и повышает эффективность работы за счет осведомленности о ситуации, единого управления, контроля и подключения к облаку.


Специфические функции, востребованные при построении транспортных систем

  • Повышение безопасности и эффективности дорожного движения и перевозок

    its_axis8.png

    Продукты Citilog для углубленного анализа видео и видеонаблюдения позволяют в реальном времени обнаруживать ДТП и затруднения дорожного движения, помогая центрам управления дорожным движением лучше управлять транспортными потоками и быстрее реагировать на происшествия. Кроме того, Citilog предлагает решения для углубленного анализа статистики транспортных потоков, а также для управления светофорами и движением на перекрестках. Продукция компании используется во всем мире для мониторинга автомагистралей, тоннелей, мостов и других инфраструктурных объектов, а также для управления дорожным движением в городах. Решения компании позволяют выявлять инциденты и обнаруживать насыщение транспортных потоков, помогая организациям по управлению дорожным движением в реальном времени перенаправлять потоки для повышения эффективности транспортной инфраструктуры.

  • Контроль за железнодорожными путями

    its_axis1.png

    IPS Public Transport Protection - это интеллектуальный модуль видеоаналитики для обнаружения подозрительных объектов или событий позволяет в режиме реального времени повысить эффективность системы видеонаблюдения и помогает персоналу службы безопасности своевременно распознавать потенциальные угрозы в подземных и надземных железнодорожных путепроводах.

    IPS Public Transport Protection обеспечивает оповещение в режиме реального времени о возможных аварийных, опасных ситуациях и подозрительных событиях. Удобное использование в рамках  AXIS Camera Application Platform (ACAP). IPS позволяет реализовывать и другие аналитические модули на базе камер: обнаружение нарушений внутри помещений, вторжений, движений, праздношатающихся и саботажа.

  • Обнаружить «зайца»

    its_axis9.png

    DETECTOR - это система, использующая алгоритмы машинного зрения, основанные на методах искусственного интеллекта для обнаружения нарушителей оплаты проезда в общественном транспорте.

    Позволяет проводить выборочные проверки, не нарушая транспортное сообщение, эффективно организовывать работу небольших групп контроллеров.

    Аналитика DETECTOR дает возможность операторам использовать данные о нарушении оплаты в реальном времени, анализировать эффективность действий и рекомендаций по маршрутам проверок, используя ежечасную, ежедневную, еженедельную и ежемесячную статистику.

  • Обнаружить транспортные средства

    its_axis5.png

    Система распознавания номеров AXIS позволяет легко и с минимальными затратами внедрить и эксплуатировать автоматизированную систему доступа транспортных средств на парковках.

    Приложение распознает менее чем за секунду номерной знак, захваченный камерой, и проверяет его по списку разрешенных или неавторизованных номерных знаков, хранящихся в камере. Система проста в монтаже, поскольку предусматривает автономную установку с подключением непосредственно к шлагбауму. Вся обработка и хранение данных могут осуществляться на борту камеры, поэтому нет необходимости в центральном сервере или интеграции с системой видеонаблюдения.




Интеллектуальная транспортная система от HIKVISION в действии

Цели и задачи ИТС

hikvision-its-1.jpg

hikvision-its-2.jpg

Контрольный пункт

Контрольные пункты в составе ИТС решают задачи по сбору данных о потоке и нарушениях скоростного режима. Системы анализа изображения используют технологии на базе глубокого обучения для получения расширенной информации о ТС (тип, марка, цвет, отличительные особенности), которая позволяет найти нарушителя, даже если отсутствуют данные о регистрационном номере ТС. Для контроля соблюдения правил ПДД и обстановки внутри ТС используются специализированные инфракрасные прожекторы, которые помогают камерам видеонаблюдения фиксировать непристегнутые ремни безопасности, разговоры по мобильному телефону без гарнитуры и т.д.

Мониторинг перекрестков

Перекрестки – наиболее оживленные места в городской транспортной системе, где работают сразу несколько элементов ИТС. Помимо стандартной системы видеонаблюдения, перекрестки оснащаются системами организации дорожного движения и управления транспортными потоками (средствами), системами автоматической фото \ видеофиксации нарушений ПДД (проезд на красный свет, пересечение сплошной линии, движение по неправильной полосе, разворот в неположенном месте, нарушения правил парковки и т.д.), системами мониторинга параметров транспортных потоков для сбора статистической и оперативной информации о текущей ситуации на дорогах.

Объединение этих элементов в общую инфраструктуру ИТС обеспечивает сбор информации на единой платформе и позволяет эффективно управлять транспортной системой города.

Мониторинг плотности трафика

Плотность транспортного потока в городе требует системного подхода к анализу и решению задач по управлению транспортной инфраструктурой города. Интеллектуальная система видеонаблюдения собирает данные о дорожной ситуации (количество ТС, плотность потока, скорость движения), которые передаются на контроллер или в центр управления – и далее принимается решение об увеличении или сокращении длительности зеленого сигнала светофора. Централизованный сбор информации о трафике обеспечивает оперативное информирование участников движения об альтернативных маршрутах. Аналитика на базе алгоритмов глубокого обучения распознает специальный транспорт (экстренные и городские службы) и повышает приоритет проезда.

Парковки

Создание эффективной системы управления парковочным пространством – это необходимый элемент ИТС, включающий в себя целый комплекс аппаратных средств. В их числе: камеры видеонаблюдения, системы контроля въезда/выезда, терминалы для оплаты, системы навигации и т.д. Интеллектуальная городская парковка позволяет собирать данные о парковочных местах, статистику пользования, а также подключать к системе различные городские сервисы (мобильная оплата, краткосрочная аренда автомобилей, велосипедов и самокатов и другие). Грамотное управление парковочными ресурсами повышает инвестиционную привлекательность города, упрощает процесс поиска свободного места и оплаты парковки для пользователей, создает возможность гибкого ценообразования и введения удобных тарифных планов.

Алгоритмы глубокого обучения в системах видеоаналитики позволяют эффективно бороться с нарушителями правил парковки – даже в случае нечитаемого номерного знака. С помощью вторичной аналитики на центральном сервере система может распознать тип, марку и цвет транспортного средства, а также отличительные особенности. Таким образом можно найти нарушителя в архиве или по камерам в режиме реального времени.

Мобильный мониторинг

Возможности мониторинга транспортной ситуации в городе расширяются с применением мобильных устройств контроля, например, портативных (носимых) видеорегистраторов и/или мобильных комплексов видеофиксации. С их помощью возможно организовать мониторинг на дорожных участках, где отсутствуют стационарные системы видеонаблюдения, а также для дополнительной профилактики нарушений ПДД. Устройства выполняют такие функции, как контроль скоростного режима, распознавание номерных знаков, а также детекция нарушений правил ПДД. Информация может передаваться в единый центр управления по сетям Wi-Fi, 3G, 4G.

Примеры детекции дорожных событий

hikvision-its-3.jpg




Система автоматического распознавания номерных знаков IDIS

Интегрированное решение для достижения высокой эффективности

IDIS DC-T1244WR_idis VMS.png
Компания IDIS объединилась с компанией Mallenom Systems – экспертом в области обработки видеоинформации – для того, чтобы преобразовать сферу распознавания автомобильных номеров. Объединяя высокую производительность специальной видеокамеры IDIS DC-T1244WR и программного обеспечения для видеоаналитики Mallenom Systems, компания IDIS предлагает простую и легко внедряемую технологию, радикально улучшающую впечатления пользователей, ощутимо более выгодную и имеющую множественные преимущества в производительности по сравнению с традиционными системами автоматического распознавания номерных знаков.

Преимущества системы распознавания номеров IDIS

  • Независимые тестирования подтвердили, что данная технология имеет точность, в 10 раз превосходящую существующие системы. 
  • Технология распознавания номерных знаков IDIS использует запатентованную plug-and-play технологию для устранения типичных для других систем проблем – запутанности и необходимости в постоянном обслуживании. 
  • Бесшовная интеграция со всеми продуктами IDIS.
  • Большая гибкость в выборе возможных мест размещения камеры, отсутствие необходимости в специальных знаниях для обслуживания системы. 
  • Техническая надёжность и передовой уровень точности в любых условиях работы, возможность обработки нескольких полос движения при помощи одной камеры, широкое поле зрения, отличное качество изображения и высокая производительность. 
  • Совместимость с грядущими поколениями камер.


И другое оборудование для ИТС

VOCORD Traffic и VOCORD Tahion («Вокорд»)

Вокорд.jpg

Система контроля дорожного движения VOCORD Traffic распознает ГРЗ ТС, фиксирует более 15 видов нарушений ПДД, собирает транспортную статистику и помогает в розыске транспортных средств, осуществляя поиск по номерам в режиме реального времени.

Комплексы фотовидеофиксации VOCORD Traffic работают на основе видеоаналитических алгоритмов. В автоматическом режиме они делают фотоснимки и видеозаписи и передают в центр обработки данных в качестве доказательной базы нарушений.

BEWARD B2230-LP: встроенное распознавание автономеров (BEWARD)

Обзор_VMS_B2230-LP_Beward.jpg

IP-камера B2230-LP – это автономная система контроля доступа автотранспорта. Благодаря встроенному распознаванию номеров камера устанавливается рядом с шлагбаумом и сама управляет им.

Редактирование списка доступно через WEB-интерфейс. При обнаружении в кадре автомобильного номера из списка камера дает сигнал на тревожный выход, который можно использовать для управления шлагбаумами, воротами и прочими системами ограничения автомобильного доступа без какого-либо дополнительного оборудования.

Материалы по теме

Новости

Статьи

Обзоры