Время науки - The Times of Science

Время науки The Times of Science 30 №2.1 Ожидаемые результаты Предполагается, что разработка алгоритмов и программного обеспечения позволит значительно повысить безопасность дорожного движения за счет: • увеличения точности и скорости обнаружения и отслеживания самокатов; • снижения количества ДТП с участием пользователей самокатов за счет активного мониторинга их передвижений; • обеспечения возможности анализа дорожной обстановки и предсказания потенциально опасных ситуаций. Планируется провести исследование для определения перспектив применения нейросетевых технологий на базе архитектуры YOLOv11 и фреймворка Darknet для повышения безопасности дорожного движения, в частности при мониторинге нарушений со стороны пользователей средств индивидуальной мобильности (СИМ); а также разработать алгоритм, интегрирующий методы обнаружения объектов, отслеживания их траекторий и анализа скорости. Ключевые результаты работы включают: 1. Повышение точности детекции электросамокатов за счет оптимизации модели YOLO и использования алгоритмов BoT-SORT для обработки окклюзий. 2. Снижение ложных срабатываний благодаря калибровке параметров нейросети и интеграции прогностических моделей. Ограничением исследования является зависимость качества работы системы от разрешения видеопотока и наличия помех в кадре. Для дальнейшего развития проекта целесообразно: • расширить обучающую выборку за счет данных с камер разных производителей; • внедрить мультимодальный анализ (например, сочетание видео и данных с датчиков LiDAR); • оптимизировать вычислительные ресурсы для работы на edge-устройствах. Реализация предложенных решений позволит не только сократить количество ДТП с участием СИМ, но и создать универсальную платформу для мониторинга дорожной обстановки в режиме реального времени. Данное направление представляет значительный интерес для городского планирования и развития интеллектуальных транспортных систем. Перспективы исследования связаны с адаптацией алгоритма для других типов транспорта (велосипеды, дроны) и интеграцией с системами управления светофорами для динамической оптимизации трафика. Литература: 1. МИР 24. Необычные решения в сфере дорожной безопасности в России и мире. [Электронный ресурс] – URL: https://mir24.tv/articles/16525236/neobychnye-resheniya-v-sfere-dorozhnoi- bezopasnosti-v-rossii-i-mire (дата обращения: 01.10.2023).