ГОРОДСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

ДЕТАЛЬНЫЙ ПОДСЧЕТ ТРАНСПОРТНЫХ И ПЕШЕХОДНЫХ ПОТОКОВ, «ИНВЕНТАРИЗАЦИЯ» УЛИЦ И ЭКОЛОГИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

Зачем исследовать город

Ком­плекс­ные ис­сле­до­ва­ния да­ют пред­став­ле­ние о су­точ­ных и се­зон­ных пат­тер­нах ис­поль­зо­ва­ния го­род­ско­го про­стран­ства.Быст­рый и мас­штаб­ный срез дан­ных выявляет про­блем­ные участ­ки УДС, позволяет оце­нить эко­ло­ги­че­скую си­ту­а­цию и уро­вень бла­го­устро­ен­но­сти тер­ри­то­рии.

Передовая технология

Современное программное обеспечение и оборудования, разработанного специально для исследовательских задач позволяет быстро и качественно получить оцифрованные данные о движении транспортных средств и пешеходов в геоинформационном формате.

Методология

Стартовым этапом сбора данных об уличном трафике является видеосъемка узловых точек улицы. Это серия видеороликов длительностью 15 минут, которая записывается утром, днем и вечером. В зависимости от условий, съемка проводится с земли или с воздуха. Аэросъемка позволяет единоразово захватить всю площадь исследуемого участка и прилегающие территории. Высота съемки (от 50 до 250 м) обусловлена размером снимаемого участка. Городская среда накладывает ограничения на проведение аэросъемки — высокая плотность застройки, наличие препятствующих объектов, близость к режимным объектам — и в случаях, когда аэросъемка будет неэффективна, видеоматериалы собираются при помощи наземных панорамных камер.

Детекция движущихся объектов

В процессе детекции, происходит распознавание объектов — пешеходов и транспортных средств — при помощи нейронной сети. При этом транспортные средства классифицируются по категориям: «Легковой автомобиль», «Грузовой транспорт», «Общественный транспорт».

В результате на каждом кадре исходного видео отмечается положение распознанных и классифицированных объектов. Нейронной сетью распознаются все объекты в кадре, в том числе припаркованные тренспортные средства и стоящие на месте пешеходы.

В отличие от статичной панорамной камеры, квадрокоптер в воздухе подвержен порывам ветра. Для того, чтобы из-за движения камеры треки на видео не сдвинулись при последующей геопривязке, видео, снятые с воздуха требуют стабилизации, которая происходит в самом начале обработки.

Трекинг

Это алгоритм вычисления траекторий движения объектов, в пределах видимости камеры. Искусственный интеллект обрабатывает кадр за кадром, предсказывает, в каких зонах объект окажется на следующем кадре и определяет скорость его движения. В результате рождаются цифровые траектории движения.

На этапе трекинга нейронная сеть отбрасывает статичные объекты и слишком короткие траектории, а также соединяет линии, которые были прерваны из-за загораживающих обзор объектов (деревья, фонари, крыши зданий).

Ремаппинг

Далее полученные цифровые следы необходимо отобразить на карте. Ремаппинг — это процесс проецирования. Траектории транспортных средств и пешеходов привязываются к мировым координатам и становятся геоинформационными данными. В случае с наземной съемкой алгоритм перепроецирует данные из локальной системы координат панорамной камеры в плоскость, ориентируясь на систему опорных точки.

Кластеризация

Завершающий этап обработки данных — кластеризация траекторий движения объектов. Этот процесс обобщает и систематизирует полученную информацию о перемещении объектов. Кластеризованные траектории представляют собой схему перекрестка, а также характер перемещения по нему участников дорожного движения. Треки, полученные на этом этапе также привязаны к мировым координатам.

cluster_360

Полученные сведения становятся исходными данными для проектирования улиц и создания общественных пространств.

cluster_drone

Данные дают возможность увидеть:

  • до­рож­но-транс­порт­ная си­ту­а­ция;
  • ка­че­ство ве­лопе­ше­ход­ных ком­му­ни­ка­ций;
  • ин­вен­та­ри­за­ция эле­мен­тов бла­го­устройства;
  • ком­плекс­ный эко­мо­ни­то­ринг.

Область применения данных:

  • про­ек­ти­ро­ва­ние УДС;
  • усо­вер­шен­ство­ва­ние ре­жи­ма ра­бо­ты све­то­фо­ров;
  • ком­плекс­ное бла­го­устройство го­род­ской тер­ри­то­рии;
  • от­сле­жи­ва­ние из­ме­не­ний по­сле ре­а­ли­за­ции про­грамм по улуч­ше­нию го­род­ской сре­ды.

ГОРОДА ИССЛЕДОВАНИЯ

В ря­де го­ро­дов Рос­сии ав­то­ма­ти­зи­ро­ван­ный ме­тод под­с­че­та транс­порт­ных и пе­ше­ход­ных по­то­ков успеш­но при­ме­нял­ся как часть ком­плекс­но­го ис­сле­до­ва­ния сре­ды.

2017

Саратов

Калининград

Свободный

Санкт-Петербург

Тверь

Ярославль

2018 — 2019

Москва

Первоуральск

Глазов

Севастополь