Зростання автотранспортного потоку в містах та низька ефективність існуючої системи регулювання трафіку мають серйозні наслідки, до прикладу дорожні затори, високий рівень шкідливих викидів та збільшення споживання палива. Таким чином, виникає необхідність у вдосконаленні та впровадженні інтелектуальних систем регулювання трафіку, які забезпечать оптимальний рух транспорту і покращення умов для учасників дорожнього руху.
Україна особливо актуально стикається з проблемою заторів та неефективної системи регулювання трафіку, зокрема в великих містах, де автотранспортний рух є дуже інтенсивним та динамічним. Українські міста, як і більшість міст світу, зараз використовують традиційні світлофори з фіксованим часом роботи, які не можуть в реальному часі реагувати на зміни в потоці автотранспорту.
Таким чином, виникає потреба в ефективній системі регулювання трафіку, яка сприятиме поліпшенню руху транспорту, зменшенню кількості заторів та покращить екологічну ситуацію в містах. Також вона допоможе знизити споживання палива, забезпечити швидкий та безпечний рух автомобілів, зменшити кількість дорожньо-транспортних пригод і покращити якість життя мешканців.
Підходи до розумних систем регулювання трафіку можуть варіюватися. Наприклад, у Японії використовуються системи з камерами та радарами, які на основі отриманих зображень розпізнають більш завантажений напрямок руху та надають йому пріоритет. У Далласі (США) світлофори з'єднані з центром управління містом, де аналізуються дані про трафік та надалі використовуються для оптимізації роботи світлофорів і зменшення заторів.
Україна також поступово впроваджує інтелектуальні системи регулювання трафіку. Наприклад, у місті Києві вже функціонує система "Розумне світлофорне регулювання", яка використовує алгоритми машинного навчання та аналізу даних для адаптивного перемикання світлофорів залежно від потоку транспорту.
Такі системи необхідно досліджувати, впроваджувати та тестувати і в інших містах України, у зв’язку з відсутністю можливостей у наявної системи світлофорів контролювати зростаючий трафік, що пов’язано з постійним збільшенням кількості транспортних засобів.
Враховуючи вищевикладені тези, є необхідність у створенні продукту, який буде мати на меті покращення пропускної здатності існуючих світлофорів шляхом їх модернізації з мінімальними витратами. Така система має бути впроваджена на основі існуючого парку світлофорів в Україні, тому вона має бути мобільною, швидкою у встановленні та якомога менш затратною для швидкого впровадження. Зокрема, має бути розроблений алгоритм, який використовуватиме штучну нейронну мережу для визначення об’єму потоку автомобілів і у випадку його збільшення - зміну пропускної здатності світлофора на більш оптимальний, за рахунок зменшення або збільшення часу червоного та зеленого світла відповідно. Найбільш оптимальною мовою програмування для розробки такого алгоритму може стати Python, адже він містить великий набір бібліотек для розробки проектів з використанням штучного інтелекту. Алгоритм може запускатись на мікроконтролері, або одноплатному комп’ютері, до прикладу на моделях лінійки Raspberry Pi, до якої будуть приєднані елементи світлофору.
За допомогою штучної нейронної мережі, алгоритм виявлятиме автомобілі на основі обробки відеоряду з камери. Програма буде визначати кількість транспортних засобів, які перетинають світлофор і на основі цих даних вираховуватиметься пропускна здатність на даний момент. Для розробки цієї штучної мережі, пропонується використати бібліотеку tensorflow. Вона є потужним інструментом для розробки штучних нейронних мереж. Для розпізнавання образів (в даному випадку – транспортних засобів) пропонується використати модель SSD Mobilenet V2, яка навчена на наборі даних Microsoft Common Objects in Context.
Особливо важливою функцією цієї програми є підрахунок загального пропускного об'єму автомобілів на перехресті в режимі реального часу. Під час зеленого світла, вона аналізуватиме рух транспорту і підраховуватиме кількість автомобілів, які успішно проїхали світлофор. Далі ця інформація буде використовуватись для оптимізації роботи світлофора на наступному його циклі, що сприятиме підвищенню загальної пропускної здатності дороги.
Крім цього, додатково до вищеописаної програми регулювання дорожнього трафіку необхідно розробити панель адміністрування для операторів світлофорів у різних містах. Цей веб-інтерфейс необхідний для можливості внесення змін в основні константні характеристики системи. Оператори світлофорів зможуть налаштовувати параметри, зокрема, тривалість зеленого, жовтого та червоного світла, залежно від потреб дорожнього руху. Такий сервіс може бути створений з використанням бібліотеки Django чи Flask.
Даний проект спрямований на розробку інтелектуальної системи регулювання трафіку, яка буде використовувати передові технології штучного інтелекту для поліпшення умов руху в містах. Впровадження цієї системи дозволить зекономити кошти міських бюджетів, досягнувши при цьому поліпшення руху транспорту шляхом зменшення заторів, а також підвищення безпеки та зниження негативного впливу на довкілля.
Список використаних джерел:
1.Jeon, Hyunjeong & Lee, Jincheol & Sohn, Keemin. (2017). Artificial intelligence for traffic signal control based solely on video images. Journal of Intelligent Transportation Systems. 22. 10.1080/15472450.2017.1394192.
2.Розумні світлофори: як Vodafone допомагає Києву ставати smart [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://techno.nv.ua/ukr/innovations/rozumni-svitlofori-yak-vodafone-dopomagaye-kiyevu-stavati-smart-50047237.html.
3.Traffic lights controlled using artificial intelligence [Електронний ресурс]. – 2022. – Режим доступу до ресурсу: https://idw-online.de/de/news787607.
4.Liu, B., Sun, Y. (2011). Application and Study on Artificial Intelligence Technoligy in Traffic Singal Control System. In: Zhang, J. (eds) Applied Informatics and Communication. ICAIC 2011. Communications in Computer and Information Science, vol 228. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-23223-7_76
_______________________________________________
Науковий керівник: Яцук Юрій Васильович, кандидат технічних наук, доцент, Національний університет “Львівська політехніка”
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter