Автоматизированный подсчет транспортных средств на основе компьютерного зрения. Анализ и расчет коэффициента загруженности автомобильной дороги

Введение

Анализ и контроль загруженности автодорог является важной задачей для управления транспортными потоками, а также для планирования и оптимизации дорожной инфраструктуры. Традиционно, этот процесс выполняется вручную, с помощью наблюдателей, что требует уймы времени и ресурсов. Однако с развитием технологий компьютерного зрения, автоматизированный подсчет транспортных средств стал доступным, и он дает значительные преимущества.

Цель – проанализировать компьютерное зрение для анализа дорого движения, а именно подсчета загруженности автомобильных дорог.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

• определить основные этапы автоматизированного подсчета;
• преимущества и недостатки данного метода;
• провести анализ и сравнить ручной подсчет с программным подсчетом транспортных средств.

Основная часть

Основные этапы автоматизированного подсчета:

1. Сбор данных: на первом этапе проводится установка видеокамер на участке дороги. Видеокамеры могут быть установлены на опорах, мачтах или других подходящих местах для охвата наиболее важных участков дороги. Камеры должны быть правильно откалиброваны и настроены для передачи видеоизображений в высоком разрешении.
2. Обнаружение и отслеживание транспортных средств: с использованием алгоритмов компьютерного зрения и искусственного интеллекта, программа способна обнаружить и отслеживать движение автомобилей на видеоизображениях. Методы обнаружения транспортных средств могут варьироваться в зависимости от условий дороги, освещения и других факторов.
3. Классификация и подсчет: когда программа обнаруживает автомобиль, она может классифицировать его по типу, например, легковой автомобиль, грузовик, автобус и т.д. Затем программа фиксирует время, когда автомобиль въезжает и выезжает за пределы участка дороги, и подсчитывает общее количество транспортных средств, перемещающихся в обе стороны.
4. Анализ и расчет: собранные данные идут на анализ и расчет коэффициента загруженности дороги. Этот коэффициент рассчитывается путем сравнения активности движения транспортных средств с максимально возможной емкостью дороги.
5. Интерпретация результатов: полученные данные и коэффициент загруженности дороги анализируются с целью понимания текущего состояния транспортного потока. Этот анализ может помочь в принятии решений в отношении изменений в инфраструктуре или управлении транспортными потоками. Например, если коэффициент загруженности превышает предельные значения, это может указывать на необходимость строительства новых дорог или оптимизации существующих трасс.

Преимущества автоматизированного подсчета: использование компьютерного зрения и алгоритмов анализа данных позволяет значительно сократить время, затрачиваемое на подсчет транспортных средств. Это также позволяет получить более точные результаты, поскольку программное обеспечение работает на основе заданных алгоритмов и исключает человеческий фактор.

Практическое применение: автоматизированный подсчет транспортных средств на основе компьютерного зрения находит широкое применение в городском планировании, интеллектуальном управлении транспортными системами и дорожном строительстве. Эта технология позволяет городским органам управления получать актуальную информацию о перемещении транспортных средств и оптимизировать транспортные потоки в режиме реального времени.

Ограничения и вызовы: хотя автоматизированный подсчет на основе компьютерного зрения предлагает множество преимуществ, он также имеет свои ограничения. Например, плохая видимость из-за погодных условий или темноты может повлиять на точность подсчета. Кроме того, обработка больших объемов видеоданных может требовать мощных компьютерных ресурсов.

Будущие направления развития: автоматизированный подсчет транспортных средств на основе компьютерного зрения все еще является относительно новой технологией, и ее развитие продолжается. Одним из направлений развития является использование более точных и сложных алгоритмов компьютерного зрения, которые могут распознавать и классифицировать не только автомобили, автобусы, мотоциклы, но и другие виды транспортных средств. Это позволит получать еще более детальную информацию о загруженности дороги и различать различные типы транспортного потока.

Интеграция с другими системами: автоматизированный подсчет транспортных средств на основе компьютерного зрения может быть внедрен в системы управления транспортными потоками или интеллектуальные транспортные системы. Это позволит автоматически реагировать на изменения в транспортном потоке, например, регулировать светофоры или организовывать схемы движения, чтобы улучшить эффективность передвижения и уменьшить заторы.

Анализ данных для прогнозирования: собранные данные о транспортном потоке могут быть использованы для проведения анализа и прогнозирования загруженности дороги в будущем. Это позволит планировать работы по улучшению инфраструктуры и принимать меры заранее для предотвращения перегрузок и создания комфортных условий для движения.

Проведя тестирование прототипа программы и сравнительный анализ методов подсчета транспортных средств, были получены следующие результаты, представленные в таблице 1. В таблице представлены результаты обработки видео длительностью 20 мин, значения были округлены.

Таблица 

Результаты анализа

Разработанный прототип программы позволяет подсчитать количество транспортных средств, рассчитать пропускную способность и коэффициент загруженности автомобильной дороги. Также все полученные данные записываются в файл Excel, что позволяет удобно проанализировать полученные данные.

Рис. 1. Прототип программы

Рис. 2. Подсчет транспортных средств

Рис. 3. Запись результатов

 Заключение

Автоматизированный подсчет транспортных средств на основе компьютерного зрения предлагает огромный потенциал для анализа и прогнозирования загруженности автомобильных дорог. Он позволяет эффективно собирать данные, анализировать их и использовать для планирования и оптимизации дорожной инфраструктуры. Из проведенного анализа видно, что ручной подсчет затрачивает большое количество человеческих ресурсов по сравнению с программным подсчетом. С развитием технологий и дальнейшим улучшением алгоритмов компьютерного зрения, этот подход будет использоваться все шире и приведет к созданию умных и инновационных городских транспортных систем.