ТАСС. В Новосибирске разработали ПО для анализа пробок на дороге в реальном времени

Программное обеспечение, способное автоматически детектировать объекты дорожной инфраструктуры, генерировать полное текстовое описание видеосцен с видеорегистратора и делать вывод о загруженности трафика, разработали в Новосибирском государственном техническом университете (НГТУ). Преимущество отечественной разработки в том, что оно не требует больших вычислительных мощностей и адаптировано под российские дорожные условия, сообщили в пресс-службе вуза.

"В основе лежит сверточная нейросетевая модель, которая обнаруживает объекты дорожной инфраструктуры в кадре: разметку, знаки, светофоры, пешеходные переходы, транспортные средства. Затем алгоритм анализирует их расположение и движение, после чего генерирует полное текстовое описание видеосцены. В конце программа делает итоговый вывод: "трафик низкий", "средняя загруженность" или "высокая интенсивность движения", - цитирует пресс-служба научного руководителя проекта Егора Антонянца.

В отличие от простых систем детекции, которые лишь выводят названия объектов, новый алгоритм формирует именно связное текстовое описание всей сцены с итоговой оценкой дорожной ситуации. Технически работа строится в несколько этапов: сначала нейросеть выделяет объекты на каждом кадре, затем программа отслеживает их динамику и плотность потока, после чего с помощью языковых моделей преобразует данные в читаемый текст, завершающийся выводом о загруженности трафика. Инструмент может быть полезен для дорожных служб, аналитических центров, страховых компаний. В перспективе систему можно адаптировать для мониторинга загруженности дорог в реальном времени и интеграции с существующими системами видеонаблюдения.

Разработка позволяет преобразовывать видеопоток в структурированное текстовое описание, которое включает не только перечень объектов, но и анализ дорожной обстановки в динамике. Это особенно ценно для последующей обработки больших массивов текстовых данных, полученных с множества видеосцен, без необходимости просматривать часы видео. По словам Антонянца, система в реальном времени анализирует видеопоток и формирует связный текстовый отчет.

"Наша разработка позволяет не просто увидеть, какие объекты попали в кадр, а получить полноценное текстовое описание видеосцены с итоговым вердиктом по трафику. Например, "в течение 30 секунд по дороге двигалось 12 легковых автомобилей и 2 грузовых. Пешеходный переход не использовался. Светофор работал в штатном режиме. Вывод - загруженность трафика средняя". Такой формат удобен для автоматического анализа больших объемов данных. Текст легко индексировать, искать по ключевым словам и обрабатывать алгоритмами", - отметили разработчики.

Источник: https://tass.ru/