Искусственный интеллект будет отслеживать езду без прав на дорогах Анапы
ТАСС, 11.03.2025
Компания NtechLab – технологический партнер госкорпорации «Ростех» – внедрила алгоритмы искусственного интеллекта по распознаванию в транспортном потоке города Анапа номерных знаков автомобилей, которые были сняты с государственного учета или владельцы которых лишены водительских прав. Об этом ТАСС сообщили в пресс-службе компании.
Для работы этой системы экипаж ГАИ оснащается программно-аппаратным комплексом, который включает камеру и ноутбук с программным обеспечением, куда подгружается база с автомобилями, которых в этот момент не должно быть на дорогах страны. Это около 35 млн номерных знаков всех регионов России.
«ИИ в автоматическом режиме распознает номера в потоке и сравнивает с подгруженной базой. В случае совпадения на экран ноутбука оперативно выводится уведомление – чтобы сотрудники экипажа могли принять меры по задержанию автомобиля. Также аналогичные уведомления могут быть отправлены через Telegram-бота одному или нескольким адресатам», – пояснили в NtechLab.
Такой опыт использования искусственного интеллекта также планируется распространить и на город Сочи.
«Комплекс эффективно работает даже во время движения экипажа и в условиях плохой видимости. Кроме того, он полностью автономный и не требует постоянного канала связи с базовой инфраструктурой, что очень удобно и экономично», – отметил генеральный директор NtechLab Алексей Паламарчук.
NtechLab основана в 2015 году, разрабатывает технологии видеоаналитики на базе нейросетей, в том числе технологии распознавания лиц и силуэтов людей, а также транспортных средств и номерных знаков. Продукты компании используются в более 30 регионах России и 30 странах. Штаб-квартира NtechLab расположена в Москве.
https://tass.ru/ekonomika/23357363?ysclid=m8cq27dygd38639110
Ученые ЮУрГУ обучили ИИ выявлять аномалии движения транспорта на городских дорогах
Южно-Уральский государственный университет, 11.03.2025
Ученые Южно-Уральского государственного университета запатентовали компьютерную программу «Нейросетевая модель поиска аномалий движения транспортных средств на основе тепловых карт». С ее помощью можно сформировать визуальную картину затруднений транспортного потока.
Нейросетевые технологии позволяют в режиме реального времени считывать потоковое видео и анализировать картинку, полученную с камер видеонаблюдения. Например, программа способна распознать категории транспортных средств – от легкового автомобиля до электробуса и автопоезда, отследить скорость их движения и изменение траектории движения с точностью до 30 сантиметров.
«Сокращение ширины полосы движения даже на 25 сантиметров в условиях городской инфраструктуры может стать критическим, – рассказывает доцент кафедры системного программирования ЮУрГУ Ольга Иванова. – Мы обучили искусственный интеллект выявлять отклонение траектории движения транспортных потоков и определять координаты дорожной аномалии. Визуализация состояния перекрестка обновляется раз в две секунды. Наблюдаемая зона разбивается на клетки, и чем больше транспортных средств попадает в каждую клетку, тем она краснее. Свободное движение обозначается фиолетовым цветом».
Пока нейросеть может оперативно обнаружить аномалии в движении и подать об этом сигнал. Со временем ИИ сможет их классифицировать по причине и категории сложности. Помехами на дороге обычно становятся ДТП, неубранные сугробы на крайней полосе, открытый колодец, упавшее дерево, ремонтные работы и так далее. Ученые разрабатывают прогностический алгоритм, позволяющий просчитывать, когда произойдет дорожный затор и как он будет формироваться на перекрестке и примыкающих улицах. Искусственный интеллект сообщит, выльется аномалия движения в сложный сетевой затор или дорожная инфраструктура обеспечит свободное движение с учетом текущей и прогнозной интенсивности, какова ситуация будет через 10 минут и что случится через 20.
Конечная цель – создать модель управленческого уровня для принятия решения о том, что делать с этими аномалиями. Например, если произошло дорожно-транспортное происшествие, значит нужно посылать информацию с прогнозом затора в ГИБДД, а если помеха не связана с автомобилем – в эксплуатационную компанию. Система принятия решений будет автоматизированная.
Внедрение разработки челябинских ученых позволит увеличить среднюю скорость движения транспортных средств в городе и снизить экологическую нагрузку на воздушный бассейн улично-дорожной сети города. Все это положительно скажется на качестве жизни населения городов, работе ГИБДД, коммунальных и дорожных служб. Инновационный проект реализуется в Передовой инженерной школе двигателестроения и специальной техники ЮУрГУ.
«Системы, которые существуют за рубежом, основаны на отслеживании транспортных средств помощью GPS-датчиков и других сигнальных устройств, – поясняет Ольга Иванова. – Но для этого нужно оснастить датчиками каждый автомобиль, а это очень дорого. Преимущества нашей разработки: дешевизна и легкость встраивания в инфраструктуру любого муниципалитета и любой информационной системы, переносимость, масштабируемость, безопасность».
Разработанная программа стала очередным модулем большого программного комплекса AIMS EСO ROAD, созданного учеными ЮУрГУ. Эта система интеллектуального мониторинга транспортных потоков действует в Красноярске, Магнитогорске, Санкт-Петербурге, Перми, Челябинске.
На трассе А-147 в Сочи испытывают отечественную инновационную технологию
Доринфо, 13.03.2025
В Сочи (Краснодарский край) на федеральной трассе А-147 «Джубга – Сочи» начали испытывать инновационную дорожную технологию. Об этом в четверг, 13 марта, сообщает пресс-служба ФКУ Упрдор «Черноморье».
ФКУ совместно с научно-производственной компанией из Казани приступили к внедрению новой технологии – асфальтобетонной пропитки «Дорсан», предназначенной для профилактической защиты и продления межремонтных сроков дорожного покрытия. Ее нанесут на 4-километровом участке между населенными пунктами Адлер и Веселое.
«Накануне нового дорожного сезона технологию было решено еще раз протестировать в самом теплом городе России, где уже устоялась плюсовая температура воздуха. По завершении высокого курортного сезона специалисты ФКУ Упрдор «Черноморье» исследуют экспериментальный участок автодороги и представят в Росавтодор результаты анализа с выводами о возможности тиражирования данного опыта в других регионах страны», – сообщили в пресс-службе Управления.
Отмечается, что пропиточный состав «Дорсан» – полностью отечественный продукт. Сведения о нем включены в информационную базу Реестра новых и наилучших технологий, материалов и технологических решений повторного применения, ведение которого осуществляется ФАУ «РОСДОРНИИ».
Добавим, что ранее пропитку «Дорсан» использовали при ремонте федеральных трасс в других регионах. В частности, в Самарской области данным материалом защитили покрытие на участке дороги Р-229 «Самара – Пугачев – Энгельс – Волгоград» с 0-го по 12-й км.
Внесены в реестр два новых межрегиональных маршрута на территории Донецкой Народной Республики и Запорожской области
Транспорт России, 13.03.2025
Один маршрут установлен между городами Симферополем и Мелитополем. Второй – между г. Донецком и Геленджиком.
Согласно действующему законодательству эксплуатация установленных маршрутов должна быть начата не позднее 90-та дней с даты их внесения в Реестр.
В настоящий момент на территории ДНР установлено 258 маршрутов межрегионального транспортного сообщения, в Запорожской области – 45 маршрутов.
Региональным профильным структурам, в том числе организациям-перевозчикам, регулярно оказывается информационная поддержка в части корректности оформления документов при подаче заявлений на установление новых маршрутов, проводятся рабочие встречи, такая совместная работа позволяет развивать транспортное сообщение пассажирских автобусных перевозок между субъектами Российской Федерации.
Качество дорог в Югре будет контролировать искусственный интеллект
РИЦ «Югра», 13.03.2025
В Ханты-Мансийском автономном округе начали использовать передовые технологии для контроля за состоянием дорожной инфраструктуры. Интеллектуальная система, основанная на искусственном интеллекте, уже работает в Ханты-Мансийске и Сургуте, а также тестируется в Нижневартовске.
Специальные патрульные машины оснащены программно-аппаратными комплексами, которые включают видеокамеры и вычислительные блоки с нейронными сетями. Эти системы в режиме реального времени фиксируют состояние дорог, анализируют данные и выявляют дефекты, такие как повреждения дорожного полотна, нарушения разметки, снежные заносы, а также недостатки в работе дорожных служб.
Полученная информация автоматически передается в геоинформационную систему (ГИС) «Дороги Югры». Оттуда уведомления о выявленных проблемах направляются в администрации муниципалитетов и ответственным подрядчикам. После получения задания подрядчики приступают к устранению дефектов: уборке снега, ремонту дорог, обновлению разметки или восстановлению уличного освещения. По завершении работ подрядчики предоставляют фотоподтверждение, а муниципальные власти проверяют результат. Если дефект устранен не полностью, задача возвращается на доработку.
Использование искусственного интеллекта позволяет значительно ускорить процесс выявления и устранения проблем на дорогах, а также повысить прозрачность контроля за работой подрядчиков. Если пилотный проект в трех городах Югры покажет свою эффективность, «умные патрульные» начнут работать на дорогах всего региона.
«Этот проект стал частью масштабной программы по модернизации дорожной инфраструктуры Югры. Внедрение инновационных технологий не только улучшает качество дорог, но и делает процесс их обслуживания более оперативным и эффективным, что особенно важно в условиях сурового климата региона», – рассказали в окружном Депинформтехнологий.
Строительство следующих этапов ШМСД в Петербурге планируют начать в июне
Доринфо, 14.03.2025
Строительство следующих этапов Широтной магистрали скоростного движения (ШМСД) в Санкт-Петербурге планируют начать в июне этого года: официальный старт работам намерены дать в рамках ПМЭФ-2025. Об этом рассказал губернатор Петербурга Александр Беглов в эфире программы «Петербург. Новый взгляд» на телеканале «78», сообщает пресс-служба администрации города.
«Необходимое финансирование Широтной магистрали скоростного движения обеспечено. До конца весны ждем выхода скорректированного проекта II-IV этапов из государственной экспертизы. Планируем в июне, в соответствии с дорожной картой проекта, в рамках Петербургского Международного Экономического Форума забить первую свайную опору или заложить первую капсулу второго этапа», – сказал глава города.
По его словам, строительство второго, третьего и четвертого этапов начнется одновременно. Торжественная церемония в честь начала работ состоится во Фрунзенском районе города, на участке за Витебской развязкой – первым и уже открытым этапом ШМСД.
Также губернатор рассказал, что разводной мост через реку Нева в составе ШМСД, который возведут в створе улиц Фаянсовая и Зольная, откроют в 2028-2029 годах, не дожидаясь завершения строительства всей магистрали.
«Введем его, не дожидаясь последнего крупного объекта ШМСД – развязки новой магистрали с действующей Кольцевой дорогой. Ее ввод в эксплуатацию состоится не ранее 2030 года», – сказал глава города.
Напомним, первый этап ШМСД в Петербурге – Витебскую развязку – открыли в конце 2024 года, проезд по дороге – платный. Строительство объекта велось с 2021 года в рамках соглашения о ГЧП. Общая протяженность участка – 2,6 км. Магистраль идет вдоль ж/д путей в восточном направлении от ЗСД в районе Благодатной улицы, проходит в виде эстакад над Московским проспектом, далее – до Витебского проспекта.
В целом же строительство ШМСД поделено на шесть этапов: четыре в Петербурге, еще два – в Ленинградской области. По трем остальным городским этапам в ноябре 2024 года заключили концессию, по двум областным участкам концессия подписана в конце 2023 года. В начале 2025 года правительство Петербурга утвердило поправки в градостроительную документацию, необходимые для реализации проекта. Кроме того, в начале февраля этого года КГИОП Петербурга согласовал строительство разводного моста в составе ШМСД. Длина перехода через Неву составит более 460 метров, протяженность разводного пролета – 60,1 метра, судоходный габарит пролета – 55 метров.
Ранее сообщалось, что срок завершения всего проекта – 2031 год. Общая протяженность ШМСД составит 32,4 км: 16,7 км в Петербурге и 15,7 км в Ленобласти. Скоростная автодорога начнется от ЗСД и далее пройдет внутри промышленного пояса южной планировочной зоны вдоль северного ж/д полукольца по территориям Красногвардейского, Невского, Фрунзенского, Московского, Кировского районов города до примыкания к КАД севернее города Кудрово (Ленобласть) и далее до пересечения с Мурманским шоссе (трассой Р-21 «Кола»).
https://dorinfo.ru/star_detail.php?ELEMENT_ID=162049&clckid=71b9adb0