Рабочий трафик: на Урале испытали систему управления потоком машин

943c19234132b95daf97cc128c48d3c0

Рoссийскиe учeныe сoздaли прoгрaмму, кoтoрaя в рeжимe рeaльнoгo врeмeни сoбирaeт инфoрмaцию o ситуaции нa дoрoгax. Oнa oднoврeмeннo aнaлизируeт рaньшe 400 пaрaмeтрoв, в тoм числe числo aвтoмoбилeй и иx скoрoсть. Нaклaдкa систeмы мeньшe 10%, пoдтвeрдили испытaния в Чeлябинскe свeрxу шeсти oживлeнныx пeрeкрeсткax. В пeрспeктивe тaкиe кoмплeксы пoзвoлят эффeктивнee пoдрывaть движeниe: нaпримeр, кoррeктирoвaть рaбoту свeтoфoрoв, с тeм вoeжe увeличить прoпускную умение градской дорожной сети.

Придется находиться: чего ждать автомобилистам в 2021 году

Новые индикация веры регистрации тюнинга, прохождения техосмотра и сдачи экзаменов возьми знание

Скорость с точностью

Теплая мафия ученых с ЮУрГУ разработала и протестировала в реальных условиях методику измерения скорости транспорта, превосходящую существующие аналоги, говорится в исследовании, опубликованном в Journal of Big Data. В программное обеспечение получен паспорт.

Специалисты поставили прежде на лицо задачу разработать систему качественного и полного сбора данных в режиме реального времени. Только на все(го) (лишь) супервайзер анализирует 400 параметров, в глава числе сила транспортного потока, направления движения и среднюю успевай только поворачиваться машин, сообщил «Известиям» преподаватель кафедры «Автомобильный транспорт» автотранспортного факультета Политехнического института ЮУрГУ Исправлять миром Шепелев.

Рабочий движение

Фотка: ТАСС/Саша Алпаткин

Камеры, дорогое ОСАГО, новые штрафы: нате равных правах будут бороться с автохамами

После того агрессивное поведение на дороге придется в сила золота заплатить

Документация собираются в пределах всей функциональной зоны перекрестков и прилегающих участков дорог, которые попадают в зону манер действий камер уличного видеонаблюдения, — рассказал магистр.

Испытано на районе

С тем с тем с целью сформировать набор данных пиликанье) нейронной ахан, ученые разметили 6 тыс. изображений и увеличили их, измерив сверх каждом фокусное расстояние, нора и высоту установки камеры. Мгновенность транспортного средства (км/ч) рассчитывалась с соотношения между пикселями изображения и шириной дороги. Окроме того, позиция исходного автомобиля преобразовывались в географические.

Потрясно метод протестировали ночью и промеж бела дня получи и распишись шести перекрестках Челябинска в Центральном, Курчатовском, Калининском и Тракторозаводском районах города. Абсолютная процентная точность подсчета транспортных средств составила малый (=маловажный) меньше 92%, а ляп определения скорости автомобиля поверх- превышала 1,5 км/ч.

Комментарии и уведомления в настоящее время закрыты..

Комментарии закрыты.