Камера это действительно капля в море, но вы скромно умалчиваете об остальной инфраструктуре:
надёжные всепогодные высокоскоростные каналы данных с дублированием
Сейчас это уже всё есть, и даже не только в Москве. Чего — чего, а с каналами передачи данных у нас в городах всё в порядке. На каждом метре по 5 провайдеров.
(камеры нужны минимум HD, а то и FullHD — траффика там ого-го);
Ну, мы сторонники установки вычислителей на самих перекрестках. Каналы связи нам нужны только для контроля.
собственно оборудование для обработки этих данных;
Извините, какое оборудование? Это обычный ПК с картой nVidia. В будущем и того проще.
штат техников для обслуживания всего этого (зоо)парка;
Скажите, для чего увеличивать существующий штат? Сейчас куча людей постоянно подстраивают светофорные объекты, а нейросетевые будут подстраивать себя сами. Людей придется сократить — это единственный вред.
ручная подстройка если что-то идёт не так или просто что-то существенно меняется (= штат специалистов по ML, не говоря уже об остальных специалистах);
центр мониторинга с живыми нейросетями — потому что техника не бывает абсолютно надёжной, хакеры тоже не спят — а это очень, очень критическая часть инфраструктуры;
Ну, я Вас огорчу, вся эта инфраструктура уже существует, во всех городах есть ЦОДД или фирмы, которые дистанционно перенастраивают светофорные объекты. Ничего, как-то работают при хакерах.
Причём, если мы вынесем обработку видно на сами перекрёстки (поближе к камерам) — затраты не снизятся — потребуется техника в индустриальном исполнении и расчитанная на работу в суровых условиях (перепады температур по 20-30 градусов в течение суток и пр.) со всеми вытекающими — она будет периодически выходить из строя (как минимум вентиляторы), она должна быть продублирована и т.п.
Ну, конкртено мы ставим безвентиляторные промышленные ПК. Да, они дороже из-за климатики, где-то на 150 тысяч рублей. Это вообще не деньги.
Ах да… я уже говорил что вся техника на всех перекрёстках должна иметь бесперебойное питание? Аккумуляторы и влияние на них температурного режима, вот это всё...
А сейчас как-то по-другому?
Так что, если мы учтём всё это то вряд ли разница цен будет «на порядки» — всё же «нейросетевой светофор» это явно не просто «светофор с камерой», нелья просто так поставить его один раз и забыть.
Ну, везде нужно что-то делать, это очевидно. Только лучше делать лучше, чем хуже.
В модель давлений можно включить еще характеристики потока — ламинарное и турбулентное течение.
Браво, да тут знатоки мод! Не просто можно, а обязательно. На правильном понимании этих процессов можно набрать кучу баллов для увеличения пропускной способности.
По сути, без нейросети, которая всё это понимает, не обойтись. Никакие петли или адаптивные светофоры здесь ничего не могут.
А думают ли разработчики по мотоциклы? Мне вот в Зеленограде не понравилось youtu.be/K_td10RnoJY
Камеры из просто игнорируют и счёт никогда не переключается
Спасибо за видеоролик, подняли настроение!
Это как раз о том, что мы описали в начале этой статьи. Адаптивные светофоры используют устаревший детектор фона. А т.к. у него есть медленная адаптация на мелкие изменения (иначе бы он срабатывал на кучу помех), то он видит только крупные объекты. Мотик для него — мелкая адаптация к помехам.
Извините, если подумали, что я Вас обозвал помехой! :)
И уже совсем несмешно, что именно такие системы и планируются повсеместно. Просто потому, что за «этой фирмой» стоят сурьезные люди. Поэтому мы и написали данную статью: типа притормозите, есть и другой выбор. Вряд ли это поможет, но мы хоть что-то пытаемся.
Так же непонятно, зачем огранчиваться только текущей ситуацией на перекрестке? Ведь если прогнозировать количество ТС по направлениям хоть той же ARIMA, дообучаемой каждые час/сутки/неделю, то светофор сможет работать не только по факту, на и на опережение. Тогда, возможно, даже не потребуется увязывание всех светофоров в единую сеть.
Ну, вот это я точно не подтверждаю. Пожалуйста, можем подискутировать. По крайней мере, все теории, которые я знаю на эту тему, такой вариант даже не рассматривают.
Нейросеть очень хороша для распознавания объектов. Но из чего следует, что она так же хороша для оптимизации в данном случае? Почему бы не оптимизировать работу светофора на перегруженном перекрестке, например, классическим сиплекс-методом?
По-моему, это риторические вопросы. Конечно, нейросетевые светофоры тем и хороши, что постоянно себя оптимизируют.
Сегодня в Москве сидят люди и, как в древние века, регулируют фазы светофоров вручную. Понятно, что компьютер обыграет человека в шахматы, об этом мы и говорим в статье. Давно пора передать бразды управления машине.
Вы большой молодец, именно так и надо демонстрировать преимущества. Такие современные методы давно надо вводить в наши ЦОДДы.
Но там уже есть фирмы, которые делают деньги, их редко интересуют легкие и дешевые способы что-либо улучшить. Внедрение в государство — это не просто коммерция, это политическая борьба. Нас уже объявили персонами нон гранта в Питерской Думе. Запрещено даже слушать нас — так бывает в нашей стране.
Я это к тому что остановочный путь при езде 80 больше, чем при езде 20. И Система как-то должна понимать, через какое время после загорания красного поток реально остановится. Потому и спрашиваю, учтено это дело или нет. И как.
Если я Вам скажу, как она что понимает, то это уже будет не AI. Программа сама себя обучает. Во всех случаях наши опыты на симуляторе показывают, что высокая скорость есть благо.
Умный светофор на базе нейронных сетей располагает достаточным набором средств, чтобы убедиться, что все автомобили остановились, и только потом включить зеленый для другого направления. Перед этим нейросети дадут пролететь тем, кого останавливать не имеет смысла. И, если интересно, я могу именно по этой теме состряпать отдельную статью. Мы провели много опытов и можем поделиться — именно в части высоких скоростей.
Конечно, соглашусь с Вами, если наставить несколько сотен ПЕТЛЕЙ, то и камеры не нужны. Только установка одной такой ПЕТЛИ для адаптивного светофора равна по цене установке всех камер для нейросетевого светофора. ДВА ПОРЯДКА в цене, и даже более.
Обслуживание петли тоже не дешевое, долбить асфальт дороже, чем менять камеру. И тоже на ДВА ПОРЯДКА. И качество асфальта для петли нужно особенное.
Петля плохо распознает тип транспорта, а значит, адаптивный светофор не сможет добавить в свою логику эту параметр. А значит, теряется 30% скорости.
Тут выше было сказано, что велосипедист в Германии долго ждал зеленого, потому что петля не опознала его на велосипеде.
В лужах, особенно весной, петли вообще сходят с ума.
В нейросетевом светофоре и установка и обслуживание копееШные. Камера стоит 20 тысяч рублей.
Ну, и возможности на порядок выше, петля не определит человека на проезжей части, или упавший груз, или аварию, или скорую помощь…
В чем и дешевизна, что ставить уже ничего не надо. Камер столько, что просто подключай к ним программу. Нейронная сеть, естественно, может различать любые объекты и явления. Сугробы не исключение.
Кстати, зимой крайней полосы практически не существует, потому что она завалена сугробами. Ну, за редким исключением, даже в Москве не сразу вывозится снег, а в регионах — так никогда. И это важно учитывать.
Сложно сказать, но по нашим профессиональным данным в Германии больше всех обсуждают нейросетевые светофоры. Может, мы просто не знаем что-то про другие страны.
Вот так по картинке непонятно, что там умного. Кроме того, Умные светофоры обычно не совместимы с указанием времени для пешеходов. Разве что останавливается весь транспорт по всем направлением. Но это не есть гут.
Ну, в данном видеоролике указано 108 таки петель — и это только на одном перекрестке. Не слабо так нужно потратиться. Цена нейросетевых тем на порядок меньше. Да и снег больше вреден именно петлям, потому что мозги съезжают: почему на пустых полосах нет движения? Может, они просто завалены снегом, а может в этом направлении мало машин?
Это самое странное название, потому Адапативное управление везде понимается по-разному. Кто-то считает, что все светофоры адаптивны, потому что у них есть программа режима работ, в зависимости от дня недели и времени суток. Более продвинутые товарищи называют этим термином те светофоры, которые работают в зависимости от количества трафика на направлениях. Среди последних очень много модификаций.
Статья не множко не про это, но Вы правы, есть комплексы управления потоками, но они как раз и базируются на Умных светофорах, главная задача которых — найти резервы для ускорения. Без Умных светофоров потоки сложно разрулить. Вообще в этой части сейчас много теорий. непосредственно мы используем принцип давления — типа как в водопроводной системе. Находим избыточные давления и регулируем их, приводя к общей норме. Когда вода (автотранспортные потоки) везде течет с одним и тем же давлением, нет закупорки узких горлышек. Но это не буквально, много исключений.
1. Про пружину очень глубокий вопрос, написано миллион статей, поэтому в одной фразе не отвечу. Но уже есть конкретные параметры, которые пружину уменьшают, например, расстановка транспорта на красный так, чтобы спереди не было большегрузных авто. youtu.be/FJQqfKB64_0
2. Превышение скорости, как правило, не является проблемой, а (как ни странно это звучит) благом, потому что главная задача УС — повысить скорость трафика. Но, когда чьё-то превышение мешает общей скорости, тогда нарушителя ограничивает запрещающий сигнал.
3. Есть полно программ, которые имитируют трафик. Например наш симулятор youtu.be/E9NhzgJKJeQ
Сегодня нейронные сети достаточно качественно работают в условиях природных помех. Кроме того, они могут и оценивать видимость, переключаясь на обычный тип работы, который больше всего подходит данному дню и времени из предыдущей статистики.
Про адаптивные петли в статье прописано. Вопрос в стоимости прокладки такой петли, ведь надо видеть очередь на сотни метров с каждой стороны как на заезд, так и на съезд. И цена обслуживания! Ведь по весне асфальт сходит вместе с снегом.
Вообще, напрягает такая нетерпимость в российском обществе. Я думал, тут цвет страны, надо подбадривать разработчиков, а по факту какой-то отстой.
Совсем другая среда на Западе. Может, потому там и идет развитие.
Ну, мы сторонники установки вычислителей на самих перекрестках. Каналы связи нам нужны только для контроля.
Извините, какое оборудование? Это обычный ПК с картой nVidia. В будущем и того проще.
Скажите, для чего увеличивать существующий штат? Сейчас куча людей постоянно подстраивают светофорные объекты, а нейросетевые будут подстраивать себя сами. Людей придется сократить — это единственный вред.
Ну, я Вас огорчу, вся эта инфраструктура уже существует, во всех городах есть ЦОДД или фирмы, которые дистанционно перенастраивают светофорные объекты. Ничего, как-то работают при хакерах.
Ну, конкртено мы ставим безвентиляторные промышленные ПК. Да, они дороже из-за климатики, где-то на 150 тысяч рублей. Это вообще не деньги.
А сейчас как-то по-другому?
Ну, везде нужно что-то делать, это очевидно. Только лучше делать лучше, чем хуже.
По сути, без нейросети, которая всё это понимает, не обойтись. Никакие петли или адаптивные светофоры здесь ничего не могут.
Это как раз о том, что мы описали в начале этой статьи. Адаптивные светофоры используют устаревший детектор фона. А т.к. у него есть медленная адаптация на мелкие изменения (иначе бы он срабатывал на кучу помех), то он видит только крупные объекты. Мотик для него — мелкая адаптация к помехам.
Извините, если подумали, что я Вас обозвал помехой! :)
И уже совсем несмешно, что именно такие системы и планируются повсеместно. Просто потому, что за «этой фирмой» стоят сурьезные люди. Поэтому мы и написали данную статью: типа притормозите, есть и другой выбор. Вряд ли это поможет, но мы хоть что-то пытаемся.
Сегодня в Москве сидят люди и, как в древние века, регулируют фазы светофоров вручную. Понятно, что компьютер обыграет человека в шахматы, об этом мы и говорим в статье. Давно пора передать бразды управления машине.
Но там уже есть фирмы, которые делают деньги, их редко интересуют легкие и дешевые способы что-либо улучшить. Внедрение в государство — это не просто коммерция, это политическая борьба. Нас уже объявили персонами нон гранта в Питерской Думе. Запрещено даже слушать нас — так бывает в нашей стране.
Боюсь, реклама здесь запрещена. :)
Если я Вам скажу, как она что понимает, то это уже будет не AI. Программа сама себя обучает. Во всех случаях наши опыты на симуляторе показывают, что высокая скорость есть благо.
Умный светофор на базе нейронных сетей располагает достаточным набором средств, чтобы убедиться, что все автомобили остановились, и только потом включить зеленый для другого направления. Перед этим нейросети дадут пролететь тем, кого останавливать не имеет смысла. И, если интересно, я могу именно по этой теме состряпать отдельную статью. Мы провели много опытов и можем поделиться — именно в части высоких скоростей.
Обслуживание петли тоже не дешевое, долбить асфальт дороже, чем менять камеру. И тоже на ДВА ПОРЯДКА. И качество асфальта для петли нужно особенное.
Петля плохо распознает тип транспорта, а значит, адаптивный светофор не сможет добавить в свою логику эту параметр. А значит, теряется 30% скорости.
Тут выше было сказано, что велосипедист в Германии долго ждал зеленого, потому что петля не опознала его на велосипеде.
В лужах, особенно весной, петли вообще сходят с ума.
В нейросетевом светофоре и установка и обслуживание копееШные. Камера стоит 20 тысяч рублей.
Ну, и возможности на порядок выше, петля не определит человека на проезжей части, или упавший груз, или аварию, или скорую помощь…
Кстати, зимой крайней полосы практически не существует, потому что она завалена сугробами. Ну, за редким исключением, даже в Москве не сразу вывозится снег, а в регионах — так никогда. И это важно учитывать.
Если много людей захочет, дам статью на эту тему.
2. Превышение скорости, как правило, не является проблемой, а (как ни странно это звучит) благом, потому что главная задача УС — повысить скорость трафика. Но, когда чьё-то превышение мешает общей скорости, тогда нарушителя ограничивает запрещающий сигнал.
3. Есть полно программ, которые имитируют трафик. Например наш симулятор youtu.be/E9NhzgJKJeQ
Совсем другая среда на Западе. Может, потому там и идет развитие.