Двухуровневая информационно-аналитическая система управления интеллектуальным светофором
Main Article Content
Аннотация
В современном мире проблемы, возникающие в сфере дорожного движения, имеют большую значимость. С целью решения существующих задач разрабатываются различные интеллектуальные системы, одной из которых является система «Умный город». Данная работа посвящена разработке информационно-аналитической системы (ИАС) для управления интеллектуальным светофором. Представленная система состоит из двух уровней, каждый из которых реализует набор определенных операций. Первый уровень отвечает за обнаружение объектов, в частности, пешеходов и автомобилей, находящихся на перекрестке, а второй уровень осуществляет расчёт времени работы сигналов светофора для управляющего сигнала, который передаётся на устройство. Для сравнительного анализа выбран комбинационный метод (HOG+SVM) Histogram of Oriented Gradients, основанный на подсчёте числа направлений градиента на отдельных областях изображения и Support Vector Machines, с помощью которого строятся гиперплоскости в n-мерном пространстве с целью разделения объектов, относящихся к разным классам. Результаты экспериментального исследования, в ходе которого проводилось распознавание объектов на изображениях, показали превосходство разработанной информационно-аналитической системы над существующими. Среднее значение точности выявления пешеходов и автомобилей посредством ИАС составило 69,4%. Кроме того, по результатам проведенного эксперимента сделан вывод, что точность выявления объектов на изображениях прямо пропорциональна расстоянию от видеокамеры до объекта.
Article Details
Библиографические ссылки
2. ГОСТ Р 50597-93 «Автомобильные дороги и улицы требования к эксплуатационному состоянию, допустимому по условиям обеспечения безопасности дорожного движения».
3. Муаль М.Н.Б., Козырев Д.В., Уанкпо Г.Ж.К., Нибасумба Э. Разработка нейросетевого метода в задаче классификации и распознавании изображения // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2021. Т. 17, № 3. С. 507–518.
4. Брехт Э.А., Коншина В.Н. Применение нейронной сети YOLO для распознавания дефектов // Интеллектуальные технологии на транспорте. 2022. № 2(30). С. 41–47.
5. Sala Filip A. Design of false color palettes for grayscale reproduction // Displays. 2017. №46. Р. 9–15.
6. Чернухин Н.А. Комбинированный метод детектирования границ на рентгенографических медицинских изображениях, использующий методику активных контуров // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2013. № 88. С. 530–544.
7. Canny J. A computational approach to edge detection // IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 1986. № 8(6). P. 679–698.
8. Ярошевич П.В., Богуш Р.П. Алгоритм классификации изображений парковочных мест автостоянки на основе гистограмм ориентированных градиентов и метода опорных векторов // Компьютерная оптика. 2017. Т. 41, № 1. С. 110–117.
9. Singh A.K., Shukla V.P., Tiwari Sh., Biradar S.R. Wavelet Based Histogram of Oriented Gradients Feature Descriptors for Classification of Partially Occluded Objects // International Journal of Intelligent Systems and Applications. 2015. Vol. 7, No. 3. P. 54–61.
10. Gornale Sh.S., Patravali P.U., Marathe K.S., Hiremath P.S. Determination of Osteoarthritis Using Histogram of Oriented Gradients and Multiclass SVM // International Journal of Image, Graphics and Signal Processing. 2017. Vol. 9, No. 12. P. 41–49.
11. Михайлов И.С., Зеар Аунг, Йе Тху Аунг. Разработка модификации метода опорных векторов для решения задачи классификации с ограничениями на предметную область // Программные продукты и системы. 2020. № 3. С. 439–448.
12. Зенков В.В. Применение аппроксимации дискриминантной функции Андерсона и метода опорных векторов для решения некоторых задач классификации // Автоматика и телемеханика. 2020. № 1. С. 147–160.
13. Милостная Н.А. Методология синтеза интеллектуальных высокопроизводительных нейро-нечётких систем технического зрения: диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. 2023. 350 с.
14. Бобырь М.В., Архипов А.Е., Горбачев С.В. Нечетко-логические методы в задаче детектирования границ объектов // Информатика и автоматизация. 2022. Т. 21, № 2. С. 376–404.
15. Спицын В.Г. Разработка экспертных систем на основе нечетких правил вывода // Методические указания к лабораторным работам, Томск: Изд-во ТПУ, 2011. 33 с.
16. Suzuki Satoshi, Keiichi Abe. Topological structural analysis of digitized binary images by border following // Comput. Vis. Graph. Image Process. 1985. Vol. 30. P. 32–46.
17. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление; пер. с англ. 4-е изд., электрон. М.: Лаборатория знаний, 2020. 801 с.
18. Бобырь М.В., Кулабухов С.А. Моделирование процесса управления температурным режимом в зоне резания на основе нечеткой логики // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2017. № 3. С. 76–82. https://doi.org/10.3103/S1052618817030049.
19. Бобырь М.В., Храпова Н.И., Ламонов М.А. Система управления интеллектуальным светофором на основе нечеткой логики // Известия Юго-Западного государственного университета. 2021. Т. 25, № 4. С. 162–176.
20. Бобырь М.В., Милостная Н.А., Храпова Н.И. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021661796 Российская Федерация. Программа для регулирования светофора на основе нечёткой логики: № 2021660730: заявл. 08.07.2021: опубл. 15.07.2021; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Юго-Западный государственный университет».
21. Бобырь М.В., Храпова Н.И. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024662790 Российская Федерация. Программа детектирования объектов на пешеходном переходе и определения времени задержки управляющих сигналов светофора: № 2024661177: заявл. 20.05.2024: опубл. 30.05.2024; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Юго-Западный государственный университет».
22. Бобырь М.В., Милостная Н.А., Храпова Н.И. О подходе к детектированию движения пешеходов методом гистограмм направленных градиентов // Электронные библиотеки. 2024. Т. 27, №4. 19 с.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Представляя статьи для публикации в журнале «Электронные библиотеки», авторы автоматически дают согласие предоставить ограниченную лицензию на использование материалов Казанскому (Приволжскому) федеральному университету (КФУ) (разумеется, лишь в том случае, если статья будет принята к публикации). Это означает, что КФУ имеет право опубликовать статью в ближайшем выпуске журнала (на веб-сайте или в печатной форме), а также переиздавать эту статью на архивных компакт-дисках журнала или включить в ту или иную информационную систему или базу данных, производимую КФУ.
Все авторские материалы размещены в журнале «Электронные библиотеки» с ведома авторов. В случае, если у кого-либо из авторов есть возражения против публикации его материалов на данном сайте, материал может быть снят при условии уведомления редакции журнала в письменной форме.
Документы, изданные в журнале «Электронные библиотеки», защищены законодательством об авторских правах, и все авторские права сохраняются за авторами. Авторы самостоятельно следят за соблюдением своих прав на воспроизводство или перевод их работ, опубликованных в журнале. Если материал, опубликованный в журнале «Электронные библиотеки», с разрешения автора переиздается другим издателем или переводится на другой язык, то ссылка на оригинальную публикацию обязательна.
Передавая статьи для опубликования в журнале «Электронные библиотеки», авторы должны принимать в расчет, что публикации в интернете, с одной стороны, предоставляют уникальные возможности доступа к их материалам, но, с другой, являются новой формой обмена информацией в глобальном информационном обществе, где авторы и издатели пока не всегда обеспечены защитой от неправомочного копирования или иного использования материалов, защищенных авторским правом.
При использовании материалов из журнала обязательна ссылка на URL: http://rdl-journal.ru. Любые изменения, дополнения или редактирования авторского текста недопустимы. Копирование отдельных фрагментов статей из журнала разрешается для научных исследований, персонального использования, коммерческого использования до тех пор, пока есть ссылка на оригинальную статью.
Запросы на право переиздания или использования любых материалов, опубликованных в журнале «Электронные библиотеки», следует направлять главному редактору Елизарову А.М. по адресу: amelizarov@gmail.com
Издатели журнала «Электронные библиотеки» не несут ответственности за точки зрения, излагаемые в публикуемых авторских статьях.
Предлагаем авторам статей загрузить с этой страницы, подписать и выслать в адрес издателя журнала по электронной почте скан Авторского договора о передаче неисключительных прав на использование произведения.