ATREX.RU
Пресс релизы коммерческих компаний и общественных организаций

» Архив пресс-релизов

» Авторам от редакции

» Добавить пресс-релиз

15IT технологии «

Антивирусы «

4Промышленность и производство «

1Банки «

2Культура, искусство «

5Образование, учеба «

Природа, окружающая среда «

6Наука «

Медицина «

Фармацевтика «

Спорт «

1Реклама, PR «

Договора, соглашения «

3Логистика, транспорт «

Благотворительность «

Скидки «

Прочие события «

Другие статьи «

Комментарии специалистов «

1Недвижимость «

3Аналитика «

Самое-самое //

Пресс-релизы //

» Добавить пресс-релиз

Ученые Пермского Политеха создали инструмент для контроля за движением транспорта

Систематические сбои в работе общественного транспорта представляют собой одну из острых проблем, влияющих на качество жизни горожан. Ученые Пермского Политеха разработали систему, которая с точностью 82% распознает автобусы с дорожных камер и передает актуальные данные о движении маршрутов.
Статья опубликована в журнале «Архитектура, строительство, транспорт».

Общественный транспорт обеспечивает мобильность миллионов людей и разгружает улицы от личных автомобилей. Для жителей отдаленных районов автобусы и троллейбусы часто являются самым доступным и удобным способом добраться до работы, больниц или магазинов. Именно поэтому их бесперебойная работа становится критически важной для людей.

Традиционно для контроля за маршрутами используются GPS-трекеры. Однако у этой технологии есть существенный недостаток: невозможность отслеживать их при слабом сигнале или полном отсутствии связи. Хотя большая часть рейсов сегодня оснащена маячками, они не всегда отражают реальную ситуацию на дороге: не показывают актуальное местоположение и не сообщают о задержке или отмене, что создает неудобства для пассажиров.

Ученые Пермского Политеха разработали систему мониторинга, которая с помощью созданного алгоритма и нейросетей распознает номер автобуса с точностью 82% и сообщает об этом пользователям в мессенджере (чат-боте).

Такая технология не основывается на GPS, что делает ее полностью автономной. Кроме того, даже при слабом сигнале мобильной связи она продолжает передавать поступающую информацию.

Ключевым преимуществом также является возможность ее интеграции с уже существующей инфраструктурой: с камерами ГИБДД, городскими системами наблюдения или даже частным оборудованием, с получением соответствующих разрешений. Такой подход значительно снижает затраты на внедрение и позволяет быстро масштабировать решение.

Эксперты протестировали разные программы для распознавания объектов и выбрали нейросетевую модель YOLO. Она способна быстрее аналогов определить мелкие объекты на изображениях, например, номера маршрутов, и обладает высокой точностью даже при обучении на ограниченных данных, что позволяет быстро адаптировать ее под новые обстоятельства.

Для реализации работы системы ее необходимо было научить определять транспортное средство в кадре видеопотока и устанавливать, что это именно автобус или троллейбус, а не автомобиль. Другая, более сложная задача — идентификация рейса при наличии в кадре мелких объектов, которые могут иметь разнообразные шрифты, цветовые схемы, быть загрязненными или частично перекрытыми.

— Модель обучили на основе тысячи изображений, где были показаны разные предметы дорожного движения. Чтобы она могла находить нужную информацию в более сложных условиях (ночью, во время дождя, снегопада или при наличии бликов), мы применяли искусственное расширение набора данных. Мы специально создавали и добавляли примеры с изменённой яркостью, контрастом, имитацией погодных «помех» и другими искажениями, обучая ориентироваться в неидеальных ситуациях, — рассказывает Андрей Затонский, доктор технических наук, заведующий кафедрой «Автоматизации технологических процессов».

Тестовый набор материалов включал видео, отобранные для представления различных сценариев: архивные записи с веб-камер видеонаблюдения и специально отснятые на камеру телефона. После обучения система научилась находить в кадре область, где расположен номер рейса. Она сама «вырезала» этот фрагмент и передавала его на обработку специализированной библиотеке, которая отвечает за определение символов.

— Чтобы минимизировать ошибки, алгоритм не делает вывод на основе одного кадра. Каждый автобус распознается многократно, так как это позволяет выявить наиболее частый, а значит, корректный маршрут и занести его в базу. Вся собранная информация передается пассажирам и диспетчерам. Специально для этого был разработан чат-бот, где в реальном времени можно увидеть актуальную обстановку на дороге, — дополняет Андрей Затонский.

Оценка работы модели производилась по нескольким ключевым метрикам: точность определения номеров — 82%, при скорости анализа 25-30 кадров в секунду. Для оптимизации производительности применялась обработка каждого пятого кадра и многократная верификация результатов: объекты распознавались по несколько раз с выбором наиболее частого результата.

Модель показала способность стабильно работать в реальных условиях. Кроме того, для работы программы не требуется мощных серверов: нагрузка на процессор обычного офисного компьютера не превышала 10%, что открывает возможности для легкого масштабирования системы и быстрого внедрения в любых населенных пунктах без значительных затрат на оборудование.

Контактное лицо: Макарова Татьяна (написать письмо автору)
Компания: ПНИПУ (все новости этой организации)
Добавлен: 15:30, 28.10.2025
Количество просмотров: 42
Страна: Россия

Ученые Пермского Политеха создали виртуальную модель эпителиальной ткани, способную прогнозировать развитие серьезных медицинских патологий, ПНИПУ, 17:58, 28.10.2025, Россия	43
Ученые ПНИПУ разработали компьютерную модель, которая воспроизводит поведение живых тканей при порезах, ожогах, онкологических процессах — и прогнозирует их дальнейшее развитие.

В Алтайском ГАУ стартовал Международный фестиваль «Наука 0+», ФГБОУ ВО "Алтайский государственный аграрный университет", 17:58, 28.10.2025, Россия	48
В Алтайском государственном аграрном университете прошли научно-просветительские мероприятия в рамках 20-го Международного фестиваля «Наука 0+».

От града до космической пыли: модель ученых ПНИПУ в 2 раза точнее аналогов определяет место и силу удара, ПНИПУ, 17:52, 28.10.2025, Россия

Незаметные микроскопические повреждения могут стать причиной серьезных проблем в авиации и космонавтике. Ученые Пермского Политеха разработали математическую модель сенсорного покрытия, которое точнее аналогов определяет место и силу даже самых незначительных повреждений.

Ученые Пермского Политеха рассказали, можно ли вычислить разбавленный бензин, ПНИПУ, 15:37, 28.10.2025, Россия

В условиях дефицита топлива и роста цен на сырье появляется все больше сообщений о случаях реализации на АЗС некачественного бензина, который могут разбавлять. Его использование угрожает безопасности людей и исправности автомобилей. Ученые Пермского Политеха перечислили признаки, позволяющие распознать фальсификат.

В Красноярске пройдет интенсив для молодых ученых «Перспективные космические технологии» с трудоустройством, АНО "Мастерская Технологического Лидерства", 15:27, 28.10.2025,

Приглашаем студентов, магистров, аспирантов и молодых ученых принять участие в уникальном научно-исследовательском интенсиве "Перспективные космические технологии". Это практический образовательный спринт, цель которого - не просто обсуждение, а реальная проектная работа над актуальными задачами космической отрасли.

Ученые Пермского Политеха создали «умный» ортез для пальцев из материала с эффектом памяти формы, ПНИПУ, 17:13, 27.10.2025, Россия	140
Ученые ПНИПУ разработали ортез для реабилитации травмированных пальцев. Его основу составляет термоусаживаемая трубка из особого сшитого полиэтилена, обладающего памятью формы.

Ученые Пермского Политеха нашли способ в 4 раза снизить углеродный след промышленности с помощью малой генерации, ПНИПУ, 13:53, 27.10.2025, Россия

132

В России электростанции ответственны за половину выбросов парниковых газов. Ученые Пермского Политеха разработали методику оценки углеродного следа и доказали, что использование установок с биотопливом и водородом снижает выбросы парниковых газов в 3—4 раза.

Разработана новая питательная среда для ускоренной подготовки посевного материала бактерий рода Staphylococcus spp. для ферментации мясного сырья, СОЮЗСНАБ, 12:12, 27.10.2025, Россия

143

Биотехнологи научно-исследовательского центра пищевой промышленности и фармацевтики ГК «СОЮЗСНАБ» разработали усовершенствованную питательную среду, специально адаптированную для культивирования бактерий рода Staphylococcus – непатогенных микроорганизмов, широко используемых в ферментации мясных продуктов.

Эксперт Пермского Политеха назвала топ-5 самых полезных орехов, ПНИПУ, 09:27, 23.10.2025, Россия

445

Осенний дефицит солнца и витаминов можно восполнить с помощью орехов — природного суперфуда, дающего энергию и питательные вещества. Ученая Пермского Политеха назвала пятерку самых полезных плодов и раскрыла важные правила их употребления, о которых многие не догадываются.

Ученые Пермского Политеха разработали приложение, которое с точностью 90% оценивает стоимость подержанных автомобилей, ПНИПУ, 09:24, 23.10.2025, Россия

442

Ученые ПНИПУ разработали приложение, которое решает главную задачу сегмента подержанных автомобилей — вычисляет фактическую, а не объявленную стоимость транспортных средств. Алгоритм изучает скрытые данные и с точностью 90% прогнозирует окончательную сумму соглашения с учетом торга.