Российские студенты разработали нейросеть для анализа загруженности траффика на дорогах
Молодые учёные из КНИТУ-КАИ Никита Андреянов и Татьяна Евдокимова разработали нейросеть, которая может не только анализировать, но и управлять движением автомобилей в городах. Эта нейросеть использует камеры на перекрёстках для сбора данных и построения моделей транспортного потока. Разработчики утверждают, что их система помогает улучшить управление потоками и повысить эффективность движения.
Их нейросеть основывается на передовых технологиях компьютерного зрения и нейросетей. Система анализирует изображения с камер на перекрёстках, собирает данные и моделирует движение автомобилей. Уже протестированный в Казани, этот умный комплекс включает несколько модулей: от расчёта и моделирования до разметки областей на видео и создания хэш-таблиц для хранения информации о транспортных средствах.
Как объяснили разработчики, система не просто отслеживает движение, но и помогает оптимизировать транспортные потоки. Каждый модуль выполняет свою роль: один отвечает за разметку на видео и подсчёт машин, другой — за ввод названий дорог и создание объектов-автомобилей, третий — за хранение данных и вывод виджета перед запуском программы. Это делает управление движением более точным и эффективным.