| Название НИОКТР |
Разработка онтологической модели управления дорожным движением в зоне пешеходного перехода, основанной на информационно-аналитической системе восприятия и обработки видеоинформации
|
| Аннотация |
Тема научного исследования имеет значительную актуальность в современном мире. В настоящее время наблюдается быстрый рост и развитие интеллектуальных технологий машинного обучения и аппаратно-программных моделей для обработки больших объемов данных, которыми является видеопоток данных, поступающих с видеокамеры. Одним из компонентов системы «Умный город» являются видеокамеры, которые используются для решения различных задач, таких как, детектирование лиц, детектирование и определение движения объектов, распознавание номеров машин. Одной из задач интеллектуальной системы «Умный город» является задача регулирования пешеходного и транспортного потоков на перекрестках. Данная задача возникает из-за меняющейся интенсивности дорожного движения в разное время суток, например, в час пик наблюдается возрастание загруженности перекрестков, а в ночное время интенсивность движения снижается. Данная информация носит неопределенный или нечеткий характер, поскольку позволяет оперировать такими лингвистическими переменными, как «малое количество людей на пешеходном переходе», «большое количество автомобилей на проезжей части» и т.п. В связи с этим возникает задача регулирования продолжительности работы сигналов светофоров на перекрестке в зависимости от количества пешеходов и автомобилей, находящихся на нем. В рамках двойственных технологий данная онтологическая модель управления дорожным движением в зоне пешеходного перехода может использоваться для формирования оптимального маршрута передвижения транспортных средств, например, для движения кареты скорой помощи, т.к. минимальное время доставки пациента в больницу может спасти ему жизнь. Предлагаемая в исследовании онтологическая модель управления транспортным и пешеходным потоками на перекрестке основана на симбиозе нейронной модели детектирования количества людей и машин на пешеходном переходе и нечеткой логики, позволяющей создать базу правил, использующихся в структуре нечетко-логического вывода для формирования управляющих сигналов светофора, позволяющих генерировать сигналы в зависимости от изменяющейся ситуации на регулируемом перекрестке в режиме реального времени. Внедрение подобных систем на улицах российских городов позволит решать основные транспортные проблемы, такие как пробки, аварийность, повышение безопасности дорожного движения, а также увеличение средней скорости городского потока.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
0
|
| Количество завершенных ИКРБС |
1
|
| Сумма бюджета |
300.0
|
| Дата начала |
2025-05-26
|
| Дата окончания |
2025-11-14
|
| Номер контракта |
1
|
| Дата контракта |
2025-05-26
|
| Количество отчетов |
1
|
| УДК |
004.93"1 004.932
|
| Количество просмотров |
5
|
| Руководитель работы |
Храпова Наталия Игоревна
|
| Руководитель организации |
Емельянов Сергей Геннадьевич
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ЮГО-ЗАПАДНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
|
| Заказчик |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ЮГО-ЗАПАДНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
|
| Федеральная программа |
—
|
| Госпрограмма |
—
|
| Основание НИОКТР |
Инициативная
|
| Последний статус |
2025-07-03 12:21:45 UTC, 2025-07-03 12:21:45 UTC
|
| ОКПД |
Оригиналы программного обеспечения прочие
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
Искусственный интеллект; Нейронная сеть; Нечёткая база знаний; Интеллектуальный светофор; Классификация объектов; Нечётко-логический метод выделения границ; Детектирование границ объекта; Нечёткая логика
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Разработка новых материалов, научно-методических материалов, продуктов, процессов, программ, устройств, типов, элементов, услуг, систем, методов, методик, рекомендаций, предложений, прогнозов
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
28.23.15 - Распознавание образов. Обработка изображений; 28.23.29 - Программная реализация интеллектуальных систем; 28.23.24 - Модели восприятия информации в интеллектуальных системах
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Автоматизированные системы управления
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
| Регистрационные номера |
ikrbs: {'card_list': [{'id': 'VW1WTJZKMDAQH1U0EIMQFHCM'}, {'id': 'QSYJ2GXSUDFZZG49AQKZHHX9'}]}
|
