Разработан нейросетевой алгоритм, который позволяет определять количество пассажиров в общественном транспорте и вырабатывать варианты оптимизации движения транспортного средства (ТС) на маршруте.

Технология, использующая искусственный интеллект (ИИ) для анализа данных, может применяться для минимизации больших скоплений людей и снижения времени ожидания на остановках. Как подчеркнули разработчики, это дает возможность экономить до 20% топлива и замедлить износ и амортизацию транспорта до 10%. Также алгоритм анализа данных может использоваться для повышения безопасности в салоне ТС.

Программное решение базируется на интеграции данных системы видеонаблюдения и валидаторов в салоне ТС и обрабатывает данные в онлайн-режиме. Система может объединять в один поток видео с трех камер видеонаблюдения, игнорировать отображаемые в кадре препятствия, определять, где находится человек, а где атрибут салона транспортного средства. Кроме того, алгоритм способен анализировать ряд других параметров, например, количество пассажиров в салоне, оплативших проезд. В настоящий момент запущено несколько пилотных проектов в ряде регионов России. Отмечается, что оптимизация движения общественного транспорта имеет большой потенциал развития. Функционал предложенного программно-аппаратного комплекса будет расширяться для решения задач транспортных, пассажирских и логистических компаний. Об этом сообщила пресс-служба ПАО«Вымпелком».

Индустрии безопасности