сотрудник
Тюмень, Тюменская область, Россия
Тюмень, Тюменская область, Россия
УДК 656.11 Движение по дорожно-уличной сети. Использование дорожно-уличной сети в целом
ББК 393 Автодорожный транспорт
Описано применение компьютерного зрения и моделирования транспортных потоков с алгоритмом адаптивного типа управления светофорным объектов для предоставления приоритета движению грузовых транспортных средств. Цель исследования – повышение эффективности организации дорожного движения в городах нефтегазового комплекса, за счет разработки алгоритма светофорного регулирования, предоставляющего приоритет грузовым транспортным средствам. Для решения задач компьютерного зрения используется Python, фреймворк Ultralytics (YOLO), OpenCV и библиотеки для работы с данными (Pandas, NumPy); для микромоделирования транспортных потоков используется PTV Vissim с применением модуля VisVap или LISA+ для адаптивного типа светофорного регулирования. При внедрении приоритетного проезда для грузовых транспортных средств на регулируемом перекрестке параметры дорожного движения для общего транспортного потока изменяются незначительно, а для грузовых транспортных средств – изменения значительны. При увеличении интенсивности движения грузовых транспортных средств приоритетный проезд положительно влияет на параметры дорожного движения всего транспортного потока. С применением нейросетевых технологий и интеграции данных в технические средства организации дорожного движения возможно повышение средней скорости движения транспортных потоков.
организация, движение, моделирование, потоки, объекты, компьютерное зрение
1. Титов, И.В. Грузовой автомобильный транспорт в России: состояние и перспективы развития / И. В. Титов, И. И. Батищев // Транспорт Российской Федерации. Журнал о науке, практике, экономике. 2011. №5(36). С. 44-48.
2. Шамлицкий Я.И., Охота А.С., Мироненко С.Н. Сравнение адаптивного и жесткого алгоритмов управления дорожным движением на базе имитационной модели в среде AnyLogic // Программные продукты и системы. 2018. Т. 31. № 2. С. 403–408. DOI:https://doi.org/10.15827/0236-235x.122.403-408
3. Modeling the Operation of Signal-Controlled Intersections with Different Lane Occupancy / Morozov V.; Shepelev V.; Kostyrchenko V. // Mathematics 2022, 10, 4829. DOIhttps://doi.org/10.3390/math10244829.
4. Захаров, Д. А. Анализ эффективности способов активного приоритета автобусам при проезде регулируемых перекрестков / Д. А. Захаров, А. В. Писцов // Транспорт Урала. 2023. № 4(79). С. 90-95. – DOIhttps://doi.org/10.20291/1815-9400-2023-4-90-95.
5. Choosing the optimal method to provide public transportation priority / Pistsov A., Zakharov D. // International Journal of Transport Development and Integration, 6 (3), pp. 298-312, 2022. DOI:.https://doi.org/10.2495/TDI-V6-N3-298-312
6. Фадина О. С., Шепелев В. Д., Альметова З. В., Горяев Н. К. Повышение пропускной способности регулируемых перекрестков на основе синергии компьютерного зрения и адаптивного регулирования скорости // Транспортное машиностроение. 2025. №. 1. С. 28-39. DOI:https://doi.org/10.30987/2782-5957-2025-1-28-39
7. Studying Spatial Unevenness of Transport Demand in Cities Using Machine Learning Methods / Chainikov D., Zakharov D., Kozin E., Pistsov A. // Appl. Sci. 2024, 14(8), 3220. DOIhttps://doi.org/10.3390/app14083220
8. Чебыкин И.А. Автоматизация мониторинга дорожного движения с помощью компьютерного зрения // Мир транспорта. 2020. Т. 18. № 6. С. 74–87. DOI:https://doi.org/10.30932/1992-3252-2020-18-6-74-87
9. Якимов М.Р., Арепьева А.А. Транспортное планирование: Особенности моделирования транспортных потоков в крупных российских городах: монография / М.Р. Якимов, А.А. Арепьева. Москва: Логос, 2016. 280 с.
10. Федеральный закон от 29.12.2017 № 443-фз «Об организации дорожного движения в Российской Федерации и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» // собрание законодательства РФ. - 01.01.2018. - № 1.- ст. 27.
