В Южно-Уральском государственном университете (ЮУрГУ) представили интеллектуальную разработку, способную повысить безопасность на дорогах и снизить нагрузку на городскую инфраструктуру. Вместо громоздких и дорогостоящих GPS-модулей учёные решили использовать уже существующие камеры уличного наблюдения и обученную нейросеть.
Алгоритм анализирует потоковое видео в режиме реального времени, «видит» мельчайшие изменения в движении и с точностью до 25 сантиметров определяет, где может возникнуть потенциальная пробка. Такая точность особенно важна для мегаполисов, где каждая секунда простоя обходится дорого не только городу, но и водителям.
Ещё одно преимущество новой системы — её независимость от зарубежных технологий и импортных комплектующих. Благодаря этому решение может масштабироваться без рисков, связанных с поставками или совместимостью оборудования. В планах разработчиков — научить нейросеть прогнозировать развитие дорожной обстановки: например, предсказывать, где может произойти ДТП или образоваться затор.
Университетская команда считает, что их проект станет востребованным в крупных городах и поможет оптимизировать работу служб дорожного мониторинга. По мнению специалистов, внедрение подобных систем даст заметный экономический эффект и снизит аварийность на дорогах.