Главная
» Научно-исследовательская работа (НИР) » Разработка методов мониторинга и поддержки принятия решений для интеллектуальной среды «Умная дорога» (Smart road)
Разработка методов мониторинга и поддержки принятия решений для интеллектуальной среды «Умная дорога» (Smart road)
| Участники (ПГУ): | Финогеев Антон Алексеевич [40] [Руководитель]  , Финогеев Алексей Германович [30] [Отв. исполнитель] , Деев Михаил Викторович [10] [Отв. исполнитель] , Ляпин Артур Мансурович [10] [Отв. исполнитель] , Колесников Илья Николаевич [10] [Отв. исполнитель] |
| Название: | Разработка методов мониторинга и поддержки принятия решений для интеллектуальной среды «Умная дорога» (Smart road) |
| Владелец: | Финогеев Антон Алексеевич |
| Тип: | Гранты РФФИ |
| Номер: | 18-07-00975 |
| Дата: | 05.05.2020 |
| Аннотация: | обработке сенсорных данных с пространственно-распределенных комплексов фото- и видеофиксации, мобильных систем наблюдения и мобильных средств связи. Актуальность исследований подтверждается созданием технологий интеллектуального мониторинга дорожно-транспортной инфраструктуры города, управления транспортными потоками и интеллектуальными транспортными системами, в том числе и беспилотными, что соответствует «Дорожной карте» развития ключевого рынка «AutoNet» Национальной технологической инициативы Российской Федерации. Научная значимость определяется разработкой новых методов мониторинга и интеллектуального анализа больших сенсорных данных (фотографий, видеопотоков, телеметрической информации, метеорологической информации и т.п.) для оценки и прогнозирования дорожно-транспортных ситуаций и принятия решений по обеспечению безопасности дорожного движения с использованием алгоритмов машинного обучения. Общественная и социальная значимость проекта определяется тем, что результаты проекта предназначены для обеспечения безопасности участников дорожного движения, их оповещения о ситуациях критического характера, оказания помощи участникам движения. Фундаментальность и новизна исследований заключается в разработке моделей и методов мониторинга на базе последних достижений в области технологий беспроводного защищенного сбора, обработки и хранения данных, туманных, облачных и мобильных вычислений, конвергентной и мультиагентной распределенной потоковой обработке больших данных, интеллектуального анализа, прогнозирования и машинного обучения. Для сбора и обработки сенсорных данных с фоторадарных комплексов и мобильных систем используется гетерогенная беспроводная транспортная среда, включающая сегменты беспроводных сенсорных сетей, сетей сотовой связи, WiFi сетей и систем спутниковой навигации. Основными научными результатами исследований являются: разработка и исследование моделей и методов мониторинга для поддержки принятия решений в мультиагентной интеллектуальной среде «Умная Дорога» (Smart road) в рамках концепции «Умный и Безопасный Город» (Smart&Safe City). Инструментальные средства мониторинга и принятия решений включают способы сбора, обработки и комплексирования сенсорных данных (фотографий, видеопотоков, телеметрических данных), получаемых с разных источников, методы интеллектуального анализа и прогнозирования, алгоритмы машинного обучения (нейронные сети), мультиагентный подход, концепцию конвергенции моделей облачных, туманных и мобильных вычислений. Практическая значимость результатов определяется тем, что создаваемые модели и методы позволят вести мониторинг дорожно-транспортной инфраструктуры в городской среде в режиме реального времени с целью анализа и оценки дорожно-транспортных ситуаций, прогнозирования их развития для принятия решений и превентивного реагирования на возможные события и происшествия. |
| Код ГРНТИ: | 20.00.00 Информатика |
| Результаты: | Для достижения цели в ходе второго года проектных исследований получены следующие результаты: 1. Разработан мультиагентный подход для обработки больших сенсорных данных, получаемых в процессе работы фоторадарных комплексов фото- и видео фиксации (фотографий, видеокадров, диагностической телеметрической информации о состоянии комплекса). Суть мультиагентного подхода заключается в распределенном сборе и обработке сенсорных данных на мобильных и стационарных фоторадарных комплексах путем интеграции в связанные с ними вычислительные узлы программных агентов, а в обработке данных программными агентами краулерами, решающими задачи сбора информации из онлайн источников и парсинга сообщений о событиях в дорожно-транспортной инфраструктуре. Разработанные агенты решают ряд задач сбора и обработки (парсинга) данных согласно моделям туманных и мобильных вычислений и передают извлеченные структурированные данные и интегральные показатели, а также диагностические данные для дальнейшей обработки в серверный кластер центра обработки данных согласно модели облачных вычислений и хранения. Далее результаты мониторинга поступают для постобработки и визуализации на карте в мобильные сервисы в рамках модели мобильных вычислений. Таким образом реализуются стадии обработки больших сенсорных данных и сообщений о событиях в социальных сетях и мессенджерах: i. Сбор, обработка и агрегирование сенсорных данных на оконечных узлах, включая сбор и обработку диагностических данных, подготовку к защищенной передаче и передачу данных в серверный кластер и облачное хранилище, ii. Извлечение и обработку данных из сообщений, размещаемых на онлайн ресурсах (в социальных сетях и мессенджерах), относящихся к событиям в дорожно-транспортной инфраструктуре. iii. Интеллектуальный анализ данных и моделирование возможных событий на контролируемых участках дорожно-транспортной инфраструктуры, iv. Постобработка и визуализация результатов мониторинга на Web ресурсе и карте. 2. Разработан метод комплексирования информации о дорожном движении и состоянии участков дорожно-транспортной инфраструктуры, поступающей с установленных стационарных и передвижных комплексов фотофиксации и видеонаблюдения, а также выкладываемой в социальные сети с мобильных средств связи участников дорожного движения, выступающих в роли внешних систем. Информация передается для определения и анализа возможных факторов, влияющих на вероятность рисков дорожно-транспортных происшествий в зависимости от текущей обстановки в заданные интервалы наблюдений и на выбранном участке дороги. Информация включает метеорологические условия, количество автотранспорта (трафик), время суток, наличие ремонтных работ, состояние дорожного покрытия на выбранном участке, число и ширина дорожных полос (обочины), наличие (отсутствие) разметки, разделительной полосы, отбойников, дорожных знаков, освещения. Значимость фундаментальных научных задач, решаемых в рамках данного исследования, определяется необходимостью обработки разнородных больших сенсорных данных, собираемых с множества источников, которые расположены на объектах дорожно-транспортной инфраструктуры, для анализа и прогнозирования их состояния с учётом природных и техногенных факторов влияния на безопасность дорожного движения. Результаты мониторинга и интеллектуального анализа необходимо для контроля функционирования объектов инфраструктуры, управления и поддержки принятия решений в среде умной и безопасной дороги Smart & Save Road. |
| Ссылка: | https://kias.rfbr.ru |
| Объем денежных средств: | 700000 |
| Источник финансирования: | Государственные фонды поддержки научной, научно-технической и инновационной деятельности |
| Описание: | Целью проектных исследований является разработка моделей и методов мониторинга дорожно-транспортной инфраструктуры на основе сбора и обработке сенсорных данных с пространственно-распределенных комплексов фото- и видеофиксации, мобильных систем наблюдения и мобильных средств связи. Модели и методы мониторинга вместе с методами интеллектуального анализа больших сенсорных данных, получаемых с фоторадарных комплексов фото- и видеофиксации дорожно-транспортных происшествий и автотранспортных средств необходимы для оценки и прогнозирования дорожно-транспортных ситуаций и принятия решений по обеспечению безопасности дорожного движения участников дорожного движения. Полученные научные результаты исследований создают основу для создания мультиагентной интеллектуальной среды «Умная Дорога» (Smart Road) в рамках концепции «Умный и Безопасный Город» (Smart&Safe City). Научной проблемой, на решение которой направлен проект, является интеллектуализация распределенной системы мониторинга, включающей фоторадарные комплексы фото и видеофиксации дорожно-транспортных происшествий и мобильные средства связи для управления объектами дорожно-транспортной инфраструктуры и удаленной диагностики комплексов путем создания инструментальных средств (агентов) и решения ими задач интеллектуального анализа и прогнозирования. |
| Файл для скачивания: | |
| Дата создания: | 23.11.2020 13:51 |
| Ссылка на ресурс: | http://elib.pnzgu.ru/nir/718  |