Как стать автором
Обновить

Вы нервно стоите на красный, хотя машин нет. Как сделать светофор умнее, а проезжать и загруженные перекрестки быстрее?

Время на прочтение 12 мин
Количество просмотров 17K
Всего голосов 26: ↑23 и ↓3 +20
Комментарии 121

Комментарии 121

К сожалению, до России они дошли только сейчас, их число по некоторым оценкам не превышает 3 000 по стране.


Могу ошибаться, но в Омске кажется еще в 80-х внедряли «зеленую волну» на Красном пути.
Не только в Омске, почти во всех городах пытались, но индукционная петля, проложенная под асфальтом, быстро выходила из строя вместе с асфальтом.
Я в Германии часто вижу на второстепенных улицах перед светофором врезки в асфальт в виде скошенного прямоугольника. Вероятно тоже индукционные датчики. Если подъехать на велосипеде, то можно долго стоять на таком светофоре. Иногда помогает слезть с велосипеда и протянуть его на боку над датчиком.

С камерами слежения видимо вряд ли в ближайшей время тут будут делать. До сих пор вроде дашкамеры не везде разрешены. Приватность блюдят.
Сложно сказать, но по нашим профессиональным данным в Германии больше всех обсуждают нейросетевые светофоры. Может, мы просто не знаем что-то про другие страны.
В Хессене довольно много светофоров с камерами. Надо бампером машины закрыть от камеры часть стоп линии, чтобы светофор определил наличие транспорта. Иногда даже таблички висят «Bitte zum Stoplinie vorfahren»
Да, очень дешевый датчик на камере, реагирует на перекрытие фона. Но по всей Германии уже ставятся и нейросетевые.
Погуглил, там ставят камеры с небольшим разрешением, достаточнм, что бы только распознать, что автомобиль проехал. Как раз и для продления зеленой волны. Вообще прочитал, в Касселе к примеру делают ставку на межтранспортное общение Car2x. Для этого вроде интенсивно оборудовали светофоры pwlan. Есть ли автомабили с pwlan?

На сайте sunders.uber.space глянул. Много камер оказывается, и для наблюдением за траффиком в Германии. Только вот про компьютерное зрение мало чего нашел. Только про общие нейросети, которые данные от индукционных датчиков обробатывают, ну и других таких вот недокамер.
«Зеленая волна» в советское время означала что светофоры по главной магистрали синхронизированы таким образом, чтобы автомобиль едущий, скажем, со скоростью 60 км/ч по главной магистрали проезжал ее на зеленый свет на всех перекрестках. Что позволяло пропустить больший поток автомобилей по самой загруженной магистрали за меньшее время. Ни каких индукционных петель там не было.
Надпись АУ на светофоре — ваша работа? Расскажите подробнее про этот режим?
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.
Адаптивные светофоры могут использовать не только видеокамеры, но также и индуктивные петли где нет необходимости следить за состоянием камер. Такие светофоры, например внедряются в Москве.
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.
Насколько я могу судить по тому что видел, необязательно ставить петли за 100 метров от перекрестка. Глубина прокладки также позволяет без проблем даже менять асфальт. www.youtube.com/watch?v=mI4UbhhISug
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?
Согласен тут пример не очень, но все таки это один из самых загруженных перекрестков Москвы. А сколько камер бы вы установили, при этом что на столбах уже висят кучи камер наблюдения? Ваша нейронная сеть умеет определять что полоса завалена снегом?
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.

Ну так получается, что проблема не в петлях.
«Видимость» очереди обеспечивают 2-3-4-10 петли с интервалом в 10-20-50 метров и элементарное условие в софте, которое уже реализовано десятки лет как.
Конечно, можно приводить примеры огромных перекрёстков, где проблему решают не факт, что оптимально.
Но откуда уверенность, что решение на оптичнском распознавании будет лучше в перспективе?
Его тоже нужно обслуживать, в отличие от петли, где основной пункт — чистая электротехника.

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 нейросетевом светофоре и установка и обслуживание копееШные. Камера стоит 20 тысяч рублей.

Камера это действительно капля в море, но вы скромно умалчиваете об остальной инфраструктуре:


  • надёжные всепогодные высокоскоростные каналы данных с дублированием (камеры нужны минимум HD, а то и FullHD — траффика там ого-го);
    • забудьте про wireless — иначе один залетевший дятел уронит весь перекрёсткок одним нажатием кнопки;
  • собственно оборудование для обработки этих данных;
  • датацентр где всё это оборудование установлено;
  • штат техников для обслуживания всего этого (зоо)парка;
  • 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;

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.


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...


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.


А в остальном… прикольная идея, да.

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.

Это обычный ПК с картой nVidia.

Вы же тут же говорите — "конкртено мы ставим безвентиляторные промышленные ПК" — так промышленный или обычный? И по две штуки минимум на каждый перекрёсток (дублирование, да).


Сейчас куча людей постоянно подстраивают светофорные объекты, а нейросетевые будут подстраивать себя сами.

Обычный "светофорный" техник может заменить лампочку, блок управления, что-то мелкое — а тут речь о камерах, компах, сети — они не вечны — вот зачем штат. Если у вас сотня таких перекрёстков — то раз в месяц гарантированно будет проблема хотя бы на одном, особенно с кучей камер и безвентиляторными компами.


во всех городах есть ЦОДД или фирмы, которые дистанционно перенастраивают светофорные объекты

Таки во всех? Да и не кнопочки тут нажимать надо, чуть побольше знаний нужно. Нейросети, как вы знаете, требуют тренировок — вряд-ли одна модель легко масштабируется на любой перекрёсток (с учётом всего их разнообразия), а если где-то флажки вывесят на праздник, с частичным перекрытием камер — вот веселуха будет.


Вы всё так подаёте как будто и правда достаточно камеру поставить — а реально смета есть на установку всего этого хотя бы на одном перекрёстке? С учётом всех сопутствующих затрат — с учётом разработки, з/п специалистов и всего такого?


И кстати… вы там упоминали про повышение эффективности проезда на 30-60% — цифры с потолка или есть реальные, полученные путём эксплуатации данные? Потому что на бумаге (и в симуляциях) всё гладко, но де-факто (если вы не учитываете все потоки всех транспортных средств в пределах населённого пункта) могут быть неприятные сюрпризы.


Если что — я не пытаюсь сказать что ничего не нужно делать — просто расходы на "умные" перекрёстки вряд-ли будут "на два порядка" ниже чем на обычные, а вот выигрыш… есть только один способ это проверить, и вполне может оказаться что оно того не стоит.

промышленные ПК" — так промышленный или обычный? И по две штуки минимум на каждый перекрёсток (дублирование, да).
По способу применения — обычный, это не какая-то особенная для нашей страны или пользователей электроника или операционка.

В дублировании смысла нет, при выходе из строя в работу включается обычный светофорный контроллер, программа которого использует оптимальную схему для данного дня недели и времени суток.
а если где-то флажки вывесят на праздник, с частичным перекрытием камер — вот веселуха будет.

Старые АДАПТИВНЫЕ накроются, совершенно верно. А для нейросетей флажки не помеха. Им достаточно видеть 10% автомобиля, а в далеке и 5%.

Опять же с сожалением скажу, что нашу страну ждет развитие по первому — адаптивному варианту. Но это уже политика.
Опять же с сожалением скажу, что нашу страну ждет развитие по первому — адаптивному варианту. Но это уже политика.

Можно попробовать заюзать недокументированную возможность нашего властного режима. Намекнуть на то, что переустройство перекрёстоков именно под новейшую технологию — дело не только общественно полезное (хрен бы с ней с пользой!), но и престижное для репутации, а самое главное — дорогостоящее, а следовательно, все причастные к этому лица голодными не уйдут. Почувствовав запах денег, чиновники с огромным удовольствием примутся внедрять инициативу (подворовывая в процессе, конечно, но мы не дураки, заранее заложим +20% на "Прочие затраты" или "Расходы иного характера").


Собственно, вся Москва так строится. Мы все знаем, что наши сити-менеджеры воруют масштабно и бесстыдно, но в процессе этого они рожают массу общественно полезных вещей (ну там метро всякое, расселение пятиэтажек, лавочки с плиточкой), так что типа как win-win: и им есть жирный повод не сидеть сложа руки, и мы получаем удобный город.

То есть вы предлагаете к ним присоединиться, украсть кучу денег на адаптивные светофоры из середины прошлого века с приставкой нейро-, которые не решат никаких проблем?

Уважаемый StjarnornasFred, всё давно украли до нас!
Именно под фирму с адаптивными светофорами и выпустили постановление о расходовании денег.
:)
Вы всё так подаёте как будто и правда достаточно камеру поставить — а реально смета есть на установку всего этого хотя бы на одном перекрёстке? С учётом всех сопутствующих затрат — с учётом разработки, з/п специалистов и всего такого?
Я уже писал, что мы берем 300 тысяч за простой перекресток, туда включено ВСЁ! Понятно, что перегруженный перекресток стоит уже 2,5 миллиона, но там и есть за что бороться. Эта сумма стоит того.
И кстати… вы там упоминали про повышение эффективности проезда на 30-60% — цифры с потолка или есть реальные, полученные путём эксплуатации данные? Потому что на бумаге (и в симуляциях) всё гладко, но де-факто (если вы не учитываете все потоки всех транспортных средств в пределах населённого пункта) могут быть неприятные сюрпризы.
Сюрпрайзы могут быть везде, особенно много их сейчас, когда весь город стоит. Это не повод, чтобы ничего не делать.

Цифры очень легко получаются. И не с потолка, а с видеокамер. Достаточно завести их в программу, чтобы увидеть как всё будет работать конкретно здесь. А это, извините, реальные потоки с реальных камер.

Всё легко проверить и на действующем варианте. Чтобы дилетанты не влезли, мы специально вносим в тендер такую строчку: До начала функционирования произвести подсчет общей пропускной способности. После включения в работу эта цифра должна повыситься минимум на 25%.

И оплата только после проверки. При отсутствии такого эффекта ФАС обязан снести закупку. Мы сами настаиваем на таком требовании, дабы убрать конкурентов.
если что — я не пытаюсь сказать что ничего не нужно делать — просто расходы на «умные» перекрёстки вряд-ли будут «на два порядка» ниже чем на обычные, а вот выигрыш… есть только один способ это проверить, и вполне может оказаться что оно того не стоит.
В том то и дело, что расходы — а государство платит только по факту выполнения — оправдываются повышением пропускной способностью, а это куча высвободившегося времени у народа, меньше загрязнения и прочие многочисленные плюшки. Даже одна минута экономии для каждого человека — это тысячи часов для города.

В том то и дело, что расходы — а государство платит только по факту выполнения — оправдываются повышением пропускной способностью, а это куча высвободившегося времени у народа, меньше загрязнения и прочие многочисленные плюшки. Даже одна минута экономии для каждого человека — это тысячи часов для города.

Если все так радужно, то где доказательства?

Насколько хорошо интересно будет работать данная система в ливень или зимой в сильный снегопад?
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.
Расскажите подробнее про «пружину». Насколько я понимаю, чтобы понять, что она собирается сжиматься, надо поставить еще одну камеру где-то между перекрестками, так?

Еще вопрос про нарушителей. Сейчас превышают скорость почти все (+20) — это как-то учитывается?

И последний — а есть имитационная модель, на которой можно посмотреть на работу алгоритмов светофора?
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
1. Спасибо, посмотрю.
2. 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.
3. Ну а… что это за модель под капотом то? И можно ли где-то на нее посмотреть живьем, а не на видяшке?
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.
3. Ну а… что это за модель под капотом то? И можно ли где-то на нее посмотреть живьем, а не на видяшке?

Боюсь, реклама здесь запрещена. :)
Это как? А как еще показать какая крутая у вас есть штука и дать людям потыкать и посмотреть на машинки?

На самом деле, я никогда не видел прямо вот честных агентных моделей целого города, потому и спросил.
Это как? А как еще показать какая крутая у вас есть штука и дать людям потыкать и посмотреть на машинки?
Да так, надо заплатить здесь какие-то бабки, тогда и указывай свою принадлежность. Такова селява. У нас реклама есть в других местах. Мы здесь и не ставим цель рекламы, интересно мнение специалистов для нашего собственного развития.
Превышение скорости, как правило, не является проблемой, а (как ни странно это звучит) благом, потому что главная задача УС — повысить скорость трафика.

Госавтоинспекция России раскрыла данные о числе жертв дорожно-транспортных происшествий за 2019 год.


Всего, по данным ведомства, в результате ДТП на российских дорогах погибли 16,9 тыс. человек, из них около 4,9 тыс. были пешеходами. Для сравнения: в 2018 году в России из-за аварий на дорогах погибли 18,2 тыс. человек, из которых 5,3 тыс. были пешеходами. Из-за нарушения правил дорожного движения погибли почти 3,3 тыс. пешеходов против 2,5 тыс. в 2018 году.


Различные травмы в ДТП в 2019 году получили 210,8 тыс. человек, из них 45,9 тыс. — пешеходы.

Я год назад задался вопросом как можно оптимально настроить светофоры в центре Тулы, сделал свою модель. Потом написал в администрацию свои предложения по улучшению и получил отписку :-).
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.

Достаточно часто проезжаю участки служащие транзитом для транспорта. Это несколько светофорных перекрестков внутри пригорода, поток идет через них далее в область из города и наоборот.
В голове крутится идея управления потоками, а не светофорами. Идеально было бы интегрироваться с сервисами пробок. Управлять, конечно же светофорами централизовано (иначе невозможно управлять потоками). Приоритетно отдавать время направлениям которые выводят транспорт из пробочных зон.
У транзитного транспорта альтернатива воспользоваться объездом должна быть выгоднее по времени, чем сквозной проезд.

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.

Если много людей захочет, дам статью на эту тему.

В модель давлений можно включить еще характеристики потока — ламинарное и турбулентное течение.
Еще замечал такое — шоссе через населенный пункт. Несколько стоящих друг за другом светофоров. В противовес зеленой волне наблюдаю эффект иногда возникающей красной волны. Сначала запирается первый светофор по ходу движения, и далее поочередно следующие за ним. Тогда не образуется затор перекрестка для пропуска местного транзита поперек и не блокируется возможность влиться в поток. Отпирание происходит в обратной последовательности — сначала открывается выездной светофор, затем по очереди каждый предыдущий.

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.
У нас в городе уже начали ставить светофоры, включающиеся по наличию машины на небольшой улице, которая примыкает к проспекту. Так, на проспекте почти всегда зеленый.
Выглядит вот так


Проблем в любую погоду с ним не замечал.
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.
Умные светофоры обычно не совместимы с указанием времени для пешеходов.

Ещё как совместимы. Пешеход нажимает кнопку и начинается отсчёт до конца красного сигнала. Отсчёт нужен, чтобы был какой-то минимум для автомобильного потока или других пешеходов, уже переходящих дорогу. Кнопка на умном светофоре нужна, так как не всегда понятно, собирается пешеход переходить дорогу и в какую сторону направляется пешеход. Часто умные светофоры не замечают велосипедистов, и здесь выручает кнопка.

Ещё как совместимы. Пешеход нажимает кнопку и начинается отсчёт до конца красного сигнала. Отсчёт нужен, чтобы был какой-то минимум для автомобильного потока или других пешеходов, уже переходящих дорогу. Кнопка на умном светофоре нужна, так как не всегда понятно, собирается пешеход переходить дорогу и в какую сторону направляется пешеход. Часто умные светофоры не замечают велосипедистов, и здесь выручает кнопка.

Согласен, что прошловековые адаптивные светофоры несовершенны. Но для современной нейронной сети что человек, что велосипедист — совершенно очевидные объекты. Собирается ли он переходить? Да, тут везде нужен специальный «метр принятия решения» или кнопка.
Но во всех случаях нет смысла показывать, сколько осталось до конца перехода. Нейросетевой светофор тупо дождется, когда вы перейдете.

Только в том случае, когда людской поток идет постоянно, только тогда нужно показывать время, чтобы тупо его останавливать.
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?

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.
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.
Аргументов я так и не увидел. Чем для оптимизационной задачи нейросеть лучше LP? На мой взгляд — только хуже, так как возможности задания ограничений в LP намного шире, а время нахождения оптиума конечно и существенно меньше, чем у реккурентной нейросети. По крайней мере до тех пор, пока обходимся без дискретки.

Так же в LP легче учитывать факты, которые требует полного переобучения нейросети с подкреплением — перенос выходных, изменения в расписании движения маршрутных ТС, планируемые ремонты, ограничения движения и т.п.
Так же в LP легче учитывать факты, которые требует полного переобучения нейросети с подкреплением — перенос выходных, изменения в расписании движения маршрутных ТС, планируемые ремонты, ограничения движения и т.п.
Совершенно верно! Не только требует, но сейчас всё это и делается. Только делается людьми и с большим опозданием, и с большущей погрешностью. Каждый день что-то меняется: появляется ремонт, где-то авария, сужается трасса от ночного снега… И реакция обслуги, а в городах это часто отдается коммерческим фирмам, настолько запоздалая, что лучше бы они и не реагировали.

Нейронная сеть в нашем случае — это не просто распознавалка образов, это шахматная игра, которая просчитывает все варианты развития событий.
Так про то и речь, что если для распознования образов нейронная сеть всегда хорошо подходит, то для регрессионо-корреляционного анализа — только в некоторых специфичных случаях, к которым обсуждаемые разностно-стационарные временные ряды явно не относятся.
Так про то и речь, что если для распознования образов нейронная сеть всегда хорошо подходит, то для регрессионо-корреляционного анализа — только в некоторых специфичных случаях, к которым обсуждаемые разностно-стационарные временные ряды явно не относятся.
Это смотря что называть нейронными сетями. Если для Вас нейросеть — это только статика, то да.

Что касается регрессионо-корреляционного анализа, то, извините, старые методы могут выиграть в шахматы, но не смогут в Судоку. Здесь уже нужны, условно говоря, динамические, нейронные сети (не буду портить обсуждение непонятными терминами). Т.е., грубо говоря, не статистикой единой. И просчитать все ходы в Судоку невозможно.
Голословное утверждение без кроссвалидации. Где она?
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.
Не знаю, о каких теориях речь, но у меня при кроссвалидации прогнозов ARIMA и рекурентной нейроной сети, при применении к движению грузовых вагонов по колее 1520, ARIMA выигрывает почти в 70% случаев.

Что Вам мешает тоже провести кроссвалидацию и опубликовать результат здесь? Вы где то видели рекомендации выбора модели для прогнозирования без кроссвалидации? Чаще наоборот, рекомендуют прогноз сразу по нескольким моделям с последующей агрегацией.
Если Вы имеете в виду авторегрессионную тему, то естественно мы на ней и сидим, на ней сидит весь AI. Просто мы за то, чтобы учитывать всё в комплексе, дабы уменьшить количество неожиданностей. Да и вообще все теории сидят на комплексном анализе.
А что я еще мог иметь в виду, упомянув ARIMA?
Так можете показать результаты кроссвалидации прогнозов количества ТС на подъездах к перекрестку хотя бы за сутки?
Вы хотите, чтобы я это сделал в одном текстовом посте? Голосуйте тогда уж за статью!
Это один единственный граффик. В чем проблемы?
Ну, если Вы так себе это представляете, то и график не нужен, скажу сразу конечную цифирю: от 15 до 180% в зависимости от типа перекрестка, места, времени суток и прочих 550 факторов.

Кроме того, в вашем случае большой фактор имеет правильность выборки, можно же сравнивать день с ночью или понедельник с воскресеньем. Если Вас это всё это не волнует, то выше данная характеристика отображает Ваш запрос.
от 15 до 180%

Это точность прогнозирования такая? Ну тогда точно отказывайтесь от выбранной модели. ETS в подобной задаче уже давал свыше 70% попаданий в выбранное интервальное окно. ARIMA, при правильном подборе модели, уже около 90%. Благодаря кроссвалидации с рекурентной нейронной сетью вышли на стабильно выше 90%. С учетом того, что по многим временным рядам данных для обучения катастрофически мало, а лагов заполняемых фильтром Калмана — много, на более чистых данных, как у Вас, легко вышли бы на 97-98%.
Вы опять циклитесь на статике. Здесь нейронка динамическая — самообучающаяся.
С каких пор ARIMA перестала быть самообучающейся? Это одна из самых распостраненных моделей ML.

Я как раз наоборот, уже давно говорю именно о динамике, прогнозировании потока ТС и работе светофора на упреждение.
А Вы до сих пор не предоставили график кроссвалидации точности прогнозирования используемой нейросети хотя бы за час работы светофора.
Кто-то задаётся вопросом применения нейросети для улучшения работы светофоров, а другие не удосужатся сделать нормальный алгоритм работы с банкоматом, где достаточно простой логики. Мне банкомат всегда предлагает выбрать из операций, которые я никогда не выполнял, и только после пяти-восьми бессмысленных нажатий я попадаю туда, куда мне всегда нужно. А на кассе в супермаркете любая оплата картой занимает в 2...10 раз больше времени, чем оплата наличными, даже без ввода пароля (и не только у меня, а у всех, кого видел).

Карта:


  1. Достать портмоне
  2. Достать карту
  3. Приложить
  4. Положить карту обратно
  5. Убрать портмоне

У некоторых еще быстрее, просто кошелек прикладывают.
У некоторых ЕЩЕ быстрее, просто кольцо или телефон прикладывают.


Наличка:


  1. Достать портмоне
  2. Посчитать сколько надо достать
  3. Отсчитать купюры
  4. Достать и передать купюры
  5. Дождаться сдачи
  6. Проверить сдачу
  7. Положить сдачу
  8. Убрать портмоне

Как наличка может быть быстрее в обычном магазине?

Карта:
1. Достать карту
2. Приложить
3. " У Вас будет два чека." (Не знаю, почему, но в большинстве случаев в наших магазинах)
4. Подождать.
5. Ввести пин код (у меня без пин кода).
6. Ещё подождать.
7. Ещё немного подождать.
8. Повторить 4 пункта для второго чека.
9. Ещё немножечко подождать.
10. Подождать, когда тебе отдадут чеки.
11. Положить карту обратно (давно положил).

И так всегда. Что я делаю не так?

Два чека, а то и больше, бывает в супермаркетах, где в одном зале с кассами есть продукция нескольких предпринимателей, например, универмаг плюс в нем же отдел с выпечкой, да еще в нем же отдел с роллами/суши и это три разных владельца (и три разных расчетных счета). Вы набираете товар в одну корзину, а платите на кассе, ПО которой формирует отдельный чек для каждого ИП, ООО и т.д., анализируя штрих коды на товарах.

А думают ли разработчики по мотоциклы? Мне вот в Зеленограде не понравилось https://youtu.be/K_td10RnoJY


Камеры из просто игнорируют и счёт никогда не переключается

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.
В России много городов одной улицы. Есть одна центральная дорога которая немного ветвится в сторону окраин, без дублёров. Куда бы ты не хотел проехать, обязательно придётся хотябы часть пути проехать по этой центральной улице и затор на такой дороге останавливает пол города, а то и весь. В таком случае более эффективным должно быть управление светофорами не по отдельности, а как системы. Можете вы решать такую задачу?
В России много городов одной улицы. Есть одна центральная дорога которая немного ветвится в сторону окраин, без дублёров. Куда бы ты не хотел проехать, обязательно придётся хотябы часть пути проехать по этой центральной улице и затор на такой дороге останавливает пол города, а то и весь. В таком случае более эффективным должно быть управление светофорами не по отдельности, а как системы. Можете вы решать такую задачу?
Вы точно подметили самый большой нервяк наших городов. Особенно бесит по вечерам, когда никто не выезжает, а ты постоянно тормозишься на каждом светофоре. И только потому, что там может быть гипотетически кто-то, кто желает выехать.

Но именно данная задача решается дешевле всего. Конкретно мы берем 300 тысяч за каждый перекресток, и в эти деньги входит всё. Извините, это не реклама, просто даю оценку вопросу.

В данном случае не нужны вычислители на каждом перекрестке, т.к. нет мгновенных задач. Достаточно одного ПК на всю ивановскую. Он пропускает сразу несколько ближайших выездов. И поток по главной снова мчится. Пока мчится, проедут следующие выезды. Т.е. ты или не останавливаешься никогда, или останавливаешься только один раз.

А можно эту задачу теперь решить порайонно в двумерном варианте? Полностью останавливаются все продольные улицы, потом полностью все поперечные. Для каждого района группа продольных улиц и поперечных формируется исходя из "розы ветров". Т.е. продольными считаем транзитный или основной траффик. Поперечными считаем все маневры и локальные перемещения поперек основного.
Каждый район пульсирует отдельно. Желательно стыки районов тоже согласовывать.

А можно эту задачу теперь решить порайонно в двумерном варианте? Полностью останавливаются все продольные улицы, потом полностью все поперечные. Для каждого района группа продольных улиц и поперечных формируется исходя из «розы ветров». Т.е. продольными считаем транзитный или основной траффик. Поперечными считаем все маневры и локальные перемещения поперек основного.
Каждый район пульсирует отдельно. Желательно стыки районов тоже согласовывать.
Можно, более того, с этого варианта наш алгоритм и начинает просчитывать варианты. Но потом оценивает практику и выбирает свой — только ему понятный вариант.

В перспективе интеграции с пробочными сервисами напрашивается еще интеграция с навигаторами. Можно учитывать не только текущую пробочную обстановку, но и поток предполагаемых автомобилей, даже если они еще не обнаружены собственными датчиками. В загруженных городах рука руку моет — водители вынуждены включать навигаторы, чтобы объезжать пробки. Грех не воспользоваться известными планами движения.

Не только в перспективе, сейчас эта тема самая актуальная и почему-то самая нерабочая. Но это отдельная история.

Было бы интересно почитать именно о планировании нагрузки.
В авиации есть похожая задача, но там чуть интереснее. Конкретному автомобилю мы не можем давать команды в отличие от самолета. И в то же время мы можем допустить ненадолго стоячую пробку из машин, тогда как остановить самолет невозможно. Небо в пятницу вечером над Москвой, да еще если непогода — вот где требуется помощь компьютера. К сожалению, такое решение:


Можно, более того, с этого варианта наш алгоритм и начинает просчитывать варианты. Но потом оценивает практику и выбирает свой — только ему понятный вариант.

в авиации не пройдет.

Может, потому что люди не хотят, чтобы их навигатор сливал куда-то их маршруты?

С одной стороны на дорогах множество камер, легко распознающих номера ТС. С другой стороны, ОПСОС знает, как минимум, в зоне действия какой соты находится телефон (в режиме ожидания и отсутствии интернет траффика), а как максимум — местоположение с точностью до нескольких десятков метров, если возможна триангуляция.
Сопоставление этих данных дает возможность установить связь между ТС и мобильным телефоном в нем, и точность, не существенно (в рассматриваемом случае) уступающую GPS. Так что скрывать особо нечего.
Если действительно не хотите, чтобы кто-то знал Ваши маршруты, выключайте мобильник полностью, одевайте шлем и садитесь на мопед до 50 кубиков (без номера). Тогда шансы на то, что Ваши маршруты останутся неизвестны, сильно повысятся. До тех пор, пока все уличные камеры к ИИ не подключили. Тогда и это не поможет.

Когда жил некоторое время в Европе удивлялся, насколько много там саморегулирующихся развязок, а не светофоров на небольших и "местных" пересечениях дорог.
Почему бы не делать кольцевые развязки вместо перекрестков?
Плюсы кольца:


  • Саморегулируется — машины никогда не стоят на кольце, имеют безпрепятственный съезд (по современным правилам)
  • Обслуживание минимальное
  • Островок "безопасности" в центре
    Минусы:
  • Более узкое дорожное полотно
  • Дорого переделывать имеющиеся перекрестки

Автор, прокомментируйте, пожалуйста, сравнение умного светофора и кольца по пропускной способности


И вопрос — существует ли какая-то "интегральная" характеристика вроде "качества" перекрестка с учётом его (перекрестка) оборудования?

Когда жил некоторое время в Европе удивлялся, насколько много там саморегулирующихся развязок, а не светофоров на небольших и «местных» пересечениях дорог.
Почему бы не делать кольцевые развязки вместо перекрестков?
Тоже интересный вопрос. В России кольца собирают наибольшее количество аварий, поэтому сами понимаете ответ на Ваш вопрос.

Но вот лично для меня это и непонятно в сравнении с Европой. Взять хотя бы знаменитые широченные кольца Парижа. Там не только правил, там ведь даже полос нет, и никто не бьется. Загадка!

Или Вьетнам, ну это вабче муравейник без правил. Когда попадаешь на их трассу, хочется сразу улететь. Но и там аварийность невысокая.

Наверно, какую-то роль играет менталитет. Наши никому не уступят, пусть даже ценой своей жизни. Но вот тут я вообще не спец, так что мой ответ не принимайте за профессиональный.
Или Вьетнам, ну это вабче муравейник без правил. Когда попадаешь на их трассу, хочется сразу улететь. Но и там аварийность невысокая.

«Низкая» аварийность объясняется очень просто:
1) ОЧЕНЬ низкие скорости, особенно в сравнении с Россией и её «легальными» 79км/ч в городе. Многим вьетнамцам вполне комфортно ехать 28-30 по свободной дороге в городе.
2) При лёгком ДТП большинство местных байкеров просто сразу же свалит не дожидаясь когда кто-то там начнёт разбираться. Потому что ДТП — это одна проблема, ДТП и местные ДПС — это уже 2 проблемы.
Вроде как лёгкий стук там не воспринимается как трагедия?
У наснебольой шварк уже разборок от часа до дня.

Кольцо с непрерывным потоком поворота налево (въезд на 6, выезд на 9 часов) блокирует еще два въезда (на 12 и 3 часа).


Для высокой пропускной способности кольца оно должно быть с большим радиусом (движение без существенного снижения скорости). А это тоже место.


Ну и пешеходы сразу идут лесом. Или ваяем переходы на другом уровне, или все-таки натыкаемся на прерывание потока.

И вопрос — существует ли какая-то «интегральная» характеристика вроде «качества» перекрестка с учётом его (перекрестка) оборудования?

Существует государственный госзаказ, где указана величина не менее
Отношение пропускной способности ДО к ПОСЛЕ.

А выгоду уже считают социологи, начиная от качества воздуха до комфорта среды. Там мульон параметров.
Насколько умной должна стать нейросеть, дабы с целью повышения пропускной способности за счёт распространения умных светофоров она начала подстраивать ДТП с противниками умных светофоров?

Столько усилий, чтобы перенести пробку на 400 метров вперед…
Нейросети, умные светофоры, не хватает только блокчейна.
На самом деле это никакие не умные светофоры, это адаптивные светофоры из америки семидесятых (вы и сами это написали).
Про то, как работают настоящие современные умные светофоры хорошо рассказано тут. Все это работает без камер, нейросетей и прочих дорогих и неэффективных свистоперделок, которые ограничивают применение ваших адаптивных светофоров центром Москвы и Питера.


И да, во всей статье вы рассказываете только о машинках и о том как ускорить машинки. Но забываете об одном фундаментальном законе трафика: сколько машинки не ускоряй, спрос всегда уравновесит предложение и в лучшем случае время в пути не изменится, а в большинстве случаев — увеличится. Потому что всегда есть отложенный спрос и опыт США доказал, что его физически невозможно удовлетворить.


Единственное, что может ускорить машинки — эффективный и качественный общественный транспорт. Это тоже многократно доказано.


Суть данного парадокса сводится к тому, что средневзвешенная скорость движения личного автотранспорта по дорожной сети напрямую зависит от скорости, с которой добираются от исходной до конечной точки пользователи внеуличного общественного транспорта (имеется в виду железная дорога, метро, автобусы и трамваи, движущиеся по выделенной полосе и т. д.)

чтобы в сумме со всех сторон в комфортном режиме за единицу времени проезжало как можно больше транспортных средств

Это бесполезно, так как имеет значение провозная способность. 10, 15 или 20 машинок проедет за одну фазу — не имеет значения, так как разница составит 6 человек. А вот если проедет еще один трамвай, то разница составит уже 100+ человек. В машинках это 76.


Но мы не рассматриваем этот тип умных перекрестков уже потому, что практика показала их несостоятельность. Такое дистанционное планирование постоянно натыкается на резкие изменения в характере движения потоков, в результате чего расчеты все время претерпевают изменения и не согласуются с текущей обстановкой на перекрестке, где важна каждая доля секунды. Пока не будет доказано обратное, мы эту тему не описываем.)

В мире это работает. А вы просто не умеете.


Адаптивные светофоры используют устаревшую технологию подсчета автотранспорта на перекрестках: физические датчики или видеодетектор фона в определенных зонах. Емкостной датчик или индукционная петля видят ТС только в месте установки — на несколько метров, если конечно не потратить миллионы на прокладку их во всю длину проезжей части.

Расскажите это амстердамским транспортникам, они посмеются.


Разберем подробнее, где и за счет чего эти умные светофоры позволяют повысить пропускную способность

Увеличивать пропускную способность — толочь воду в ступе.


Причем, конкретно мы против превращения умного устройства в наказательный механизм. Если компьютер видит даже повышенную скорость, но не находит угрозы, то конкретно наша логика не мешает проезду, скажем так, нарушителю.

Во всех цивилизованных странах умные светофоры как раз включают красный нарушителю. Если вы считаете, что превышать скорость — безопасно, посмотрите это видео.


Можно и дальше разбирать ваш пост, но смысл все равно один: ваша работа полностью бесполезна и в идеальном случае не влияет на время в пути, а в реальности — только увеличивает его.

Нейросети, умные светофоры, не хватает только блокчейна.
Всегда найдется хотя бы один ретроград. И это нормально, иначе бы мы действительно улетели в космос без ракеты. Давайте разберем Ваши замечания.

Столько усилий, чтобы перенести пробку на 400 метров вперед…
Мы всегда подчеркиваем, что камеры ставить надо не только на въезд, но и на выезд (посмотрите выше), чтобы контролировать загруженность трафика после. Если в данном направлении есть пробка, то нет смысла туда вообще включать зеленый. Именно такая логика и позволяет избежать коллапсов.

И при этом мы пустим свободно те линии и повороты, по которым есть свободный выезд.
И при этом мы пустим свободно те линии и повороты, по которым есть свободный выезд.

А ответить "зачем" сможете?

И при этом мы пустим свободно те линии и повороты, по которым есть свободный выезд.
А ответить «зачем» сможете?

Потому что перекресток часто загружается во все стороны, особенно в центре.

Глобально какой эффект это даст, кроме переноса пробки на 400 метров вперед и отсутствия влияние на среднее время в пути для машинок?

И при этом мы пустим свободно те линии и повороты, по которым есть свободный выезд.

Нарушив еще одно базовое правило потока:
To prevent congestion and to keep traffic flow stable, the number of vehicles entering the control zone has to be smaller or equal to the number of vehicles leaving the zone in the same time.

Теперь по парадоксу Доунса — Томсона. ИМХО: Люди, по крайней мере в России, пересаживаются из автобусов в автомобили и наоборот не потому, что ускоряется или замедляется движение легковых авто, а потому что они заработали или не заработали на автомобиль денег. Это в Америке машина стоит две зарплаты, а россиянину надо копить годы и жизни.
Не утрируйте. Автомобиль есть в двух третях домовладений РФ. Если вычесть одиноких пенсионеров, алкоголиков и студенческие семьи, то получится, что личного автомобиля нет только у того, кто сам этого не хочет.

Вы уж простите, но сейчас даже таджики-гастарбайтеры себе автохлам покупают, варят, капиталят и на нём ездят.
Не утрируйте. Автомобиль есть в двух третях домовладений РФ. Если вычесть одиноких пенсионеров, алкоголиков и студенческие семьи, то получится, что личного автомобиля нет только у того, кто сам этого не хочет.

Вы уж простите, но сейчас даже таджики-гастарбайтеры себе автохлам покупают, варят, капиталят и на нём ездят.
1. В том то и дело, что есть. А мы с Вами говорим про изменение. Наш человек ездит на автобусе не потому, что на нем быстрее или медленнее, а есть ли у него или нет автомобиль и деньги на бензин. И изменение трафика на это никак не повлияет.

2. А хламу, хоть это и не по теме, скоро будет сложно кататься, учитывая, что камеры начали проверять и страховку. Но это вообще не к теме.
Наш человек ездит на автобусе не потому, что на нем быстрее или медленнее, а есть ли у него или нет автомобиль и деньги на бензин. И изменение трафика на это никак не повлияет.

Подавляющее большинство горожан выбирает транспорт исходя из времени в пути. Большинство из этого большинства еще и меняет работу или место жительства ради сокращения времени в пути. Опять же, подтверждение этих слов можно найти во множестве научных работ и книг. Одной из них уже почти сто лет, а вы все пытаетесь спорить с аксиомами.


In his 1934 book Technics and Civilization, Lewis Mumford attributes this observation to Bertrand Russell:

Mr. Bertrand Russell has noted that each improvement in locomotion has increased the area over which people are compelled to move: so that a person who would have had to spend half an hour to walk to work a century ago must still spend half an hour to reach his destination, because the contrivance that would have enabled him to save time had he remained in his original situation now—by driving him to a more distant residential area—effectually cancels out the gain.

.


А хламу, хоть это и не по теме, скоро будет сложно кататься, учитывая, что камеры начали проверять и страховку. Но это вообще не к теме.

2-3 тысячи и любой автомобиль на бумаге исправен.

Теперь по парадоксу Доунса — Томсона. ИМХО: Люди, по крайней мере в России, пересаживаются из автобусов в автомобили и наоборот не потому, что ускоряется или замедляется движение легковых авто, а потому что они заработали или не заработали на автомобиль денег. Это в Америке машина стоит две зарплаты, а россиянину надо копить годы и жизни.

Парадокс говорит совсем о другом. Цена автомобилей, зарплаты и все остальное ни на что не влияют.


Мне жаль, если в вашей реальности купить машину до сих значительное достижение.


Я свою первую купил еще по студенчеству, подрабатывая ремонтом и настройкой компьютеров.

Но мы не рассматриваем этот тип умных перекрестков уже потому, что практика показала их несостоятельность. Такое дистанционное планирование постоянно натыкается на резкие изменения в характере движения потоков, в результате чего расчеты все время претерпевают изменения и не согласуются с текущей обстановкой на перекрестке, где важна каждая доля секунды. Пока не будет доказано обратное, мы эту тему не описываем.)
В мире это работает. А вы просто не умеете.
Во-первых, не мы, а Яндекс пытался делать такие светофоры. Выяснилось, что хваленая система ГЛОНАСС, которая повсеместно стоит во всех автобусах и спецтранспорте, выдает данные с очень низкой скоростью. Поэтому передаем горячий привет нашим разработчикам чипа ГЛОНАСС!

И мы написали, что этот вариант не рассматриваем лишь потому, что в России нет практики успешного применения. Мы не говорили, что это плохо. Видите разницу!

Кроме того, по самим камерам можно отслеживать, где и куда двигается общественный автотранспорт, осуществляя предиктивный анализ и готовя зеленый свет. А это спасибо нейронным сетям.

Тут я бы добавил, что для нас важен не только общественный транспорт, нейронные сети изучают поведение каждой машинки, её скорость, манеру тормозить и трогаться. От этого очень зависят автопружины. И, зная КАЖДОГО, можно составить такой алгоритм, что все будут двигаться быстрее. Но это тема отдельной статьи. Голосуйте — напишем!
Во-первых, не мы, а Яндекс пытался делать такие светофоры. Выяснилось, что хваленая система ГЛОНАСС, которая повсеместно стоит во всех автобусах и спецтранспорте, выдает данные с очень низкой скоростью. Поэтому передаем горячий привет нашим разработчикам чипа ГЛОНАСС!

Потому что, чтобы сделать такой светофор, недостаточно просто запустить ML примеры на питоне, нужно иметь еще и инженерное образование.
Такие светофоры делаются с прямым радиоканалом от трамвая/автобуса и радиопозиционированием или петлями под путями. Даже в Москве есть такие.


И мы написали, что этот вариант не рассматриваем лишь потому, что в России нет практики успешного применения. Мы не говорили, что это плохо. Видите разницу!

Врете. В Москве есть.


Кроме того, по самим камерам можно отслеживать, где и куда двигается общественный автотранспорт, осуществляя предиктивный анализ и готовя зеленый свет. А это спасибо нейронным сетям.

Для этого не нужны ни нейросети, ни блокчейн, ни NFT токены.


Тут я бы добавил, что для нас важен не только общественный транспорт, нейронные сети изучают поведение каждой машинки, её скорость, манеру тормозить и трогаться. От этого очень зависят автопружины. И, зная КАЖДОГО, можно составить такой алгоритм, что все будут двигаться быстрее. Но это тема отдельной статьи. Голосуйте — напишем!

Городской транспорт никогда не будут двигаться быстрее определенной константы, которая выводится из сренего времени в пути — 30 минут. Это базовый транспортный закон. Это время можно только ухудшить, улучшив условия для автомобилистов, оптимизируя "автопружины" и ускоряя их адаптивными светофорами.

Расскажите это амстердамским транспортникам, они посмеются.
Расскажите российским автодорожникам про качество голландских дорог, они умрут от смеха. Особенно о том, как легко передвигаться на велосипеде. Я сам пишу и ржу — не могу.

Понятно, что скорость передвижения можно увеличить и за счет качества дорог, но Вы забываете две классические проблемы России: дураки и дороги.
Понятно, что скорость передвижения можно увеличить и за счет качества дорог, но Вы забываете две классические проблемы России: дураки и дороги.

Скорость передвижения автомобильного транспорта в городе нельзя увеличить за счет качества дорог.


Единственный способ ускорить машинки — сделать качественный общественный транспорт.

Во всех цивилизованных странах умные светофоры как раз включают красный нарушителю. Если вы считаете, что превышать скорость — безопасно, посмотрите это видео.
А Вы сами смотрели это видеВо? Где там высокая скорость? Подавляющее большинство аварий совершается на скоростях ниже 60 км.ч. Заставьте себя посмотреть ВАШЕ же видео и убедиться в этом!

Вы не только своё видео посмотрели невнимательно, но и статью. Что касается красного для нарушителя, там описаны приемы борьбы с гонщиками. И о том, что мы против мигающего желтого по ночам — именно по этой причине.

Но мы и против неоправданного занижения скорости, наш Умный светофор оценивает не нарушение, а опасность. Это две разные вещи!
А Вы сами смотрели это видеВо? Где там высокая скорость? Подавляющее большинство аварий совершается на скоростях ниже 60 км.ч. Заставьте себя посмотреть ВАШЕ же видео и убедиться в этом!

В видео, на которое я дал ссылку, вообще ничего не говориться об авариях. Там только об умных светофорах. Возникают вопросы, где же вы там про аварии нашли...


Вы не только своё видео посмотрели невнимательно, но и статью.

Воду не лейте, а давайте конкретику.


Но мы и против неоправданного занижения скорости, наш Умный светофор оценивает не нарушение, а опасность. Это две разные вещи!

Ваш умный светофор ничего не оценивает, он просто переключает фазы по чуть более сложной программе, чем тупой. Это рекламная статья, не более. Никаких подтверждений эффективности вы не привели.

Уважаемый Gordon01
Есть ощущение, что Вы всё смешали, и даже непонятно, как Вам отвечать, потому что логика потеряна. Вот пример Ваших слов:
А Вы сами смотрели это видеВо? Где там высокая скорость? Подавляющее большинство аварий совершается на скоростях ниже 60 км.ч. Заставьте себя посмотреть ВАШЕ же видео и убедиться в этом!
В видео, на которое я дал ссылку, вообще ничего не говориться об авариях. Там только об умных светофорах. Возникают вопросы, где же вы там про аварии нашли...

Но слова, которые Вы цитируете, идут об этой фразе:
Во всех цивилизованных странах умные светофоры как раз включают красный нарушителю. Если вы считаете, что превышать скорость — безопасно, посмотрите это видео. Вот ссылка www.youtube.com/watch?v=bHbAoC6ZWSk
И как видите, здесь ссылка именно на аварии.

И у меня, к сожалению, не так много времени, чтобы перечислять все Ваши остальные «странности». Простите, что не буду отвечать!

В моем посте есть ссылка на видео про умные светофоры и аварии.
https://www.youtube.com/watch?v=knbVWXzL4-4
https://www.youtube.com/watch?v=bHbAoC6ZWSk


Внимательнее читайте)


И у меня, к сожалению, не так много времени, чтобы перечислять все Ваши остальные «странности». Простите, что не буду отвечать!

Все проще: ваши адаптивные светофоры бесполезны и мне удалось распознать мошенничество. А доказать их эффективность вы не можете.

Вот оно — будущее. Вопрос только в одном: доживём ли мы в Краснодаре до такого счастья?
Довольно странная статья. Нейро сети восхвалятюся как будь-то это какой-то сверх разум и сверх интеллект. Нейросеть это всего лишь набор функций, коэффициенты которых рассчитываются в процессе обучения этой нейросети. Чему нейросеть обучили, то она и будет делать. Научили распознавать людей, будет распознавать людей, а собак не будет. Научили распознавать камазы, будет распознавать камазы, а зилы не будет. И то, если данные для обучения были грамотно отобраны и само обучение было корректно и успешно проведено.

Да это просто очередная рекламная статья, ну что вы)

Интересно, что же я рекламирую? Нейросети, прогресс или науку?
А еще это антиреклама мракобесия, видимо, по этому Вас так штырит.
Все проще: ваши адаптивные светофоры бесполезны и мне удалось распознать мошенничество. А доказать их эффективность вы не можете.
Во-первых, адаптивные светофоры я как раз и назвал отсталыми в статье — видимо, Вы её не читали. Справедливости ради, не называю их бесполезными, по всему миру применяются уже полвека и с пользой. А что касается доказательств, которые Вы просите, то начните с себя — где доказательства какого мошенничества? Вы можете доказать, что вся Америка ездит как-то неправильно? Там повсеместно стоят адаптивные светофоры, о которых Вы пишите, что они бесполезны. Заметьте, я о других пишу.

Нейросеть это всего лишь набор функций,… Чему нейросеть обучили, то она и будет делать. Научили распознавать людей, будет распознавать людей, а собак не будет. Научили распознавать камазы, будет распознавать камазы, а зилы не будет.
Судя по всему, Ваши познания остановились еще на кибернетике.
Просто Вы уже дважды в комментариях призывали голосовать за свою статью, открыто нарушая этикет Хабра. А в этом сообщении еще и на личности перешли. Предположим, что Gordon01 неправ, первым перешел на личности и начал раздувать флейм в комментариях. Но это не повод тоже переходить на личности. Он тут просто гость с отрицательной кармой. А Вы все же автор статьи.

Без обид только пожалуйста. Я описал исключительно свое субъективное восприятие ситуации. Никого не обвиняю.
Не совсем понял, почему нельзя голосовать за создание будущей статьи? Ведь, чтобы её написать, надо сначала узнать, будет ли она интересна.
Здесь даже есть форма для голосования. Что нарушается?

Что касается Гордона, то чел, просто ничего толком не читая, все перепутывает и задает вопросы в совершенно несвязанных смыслах. Все признаки, что чел пьян. Тем не менее, где я перешел на личности? Если я прокомментировал его фразу про рекламу и антирекламу, то не я поднял эту тему, я лишь изложил своё видение этого вопроса.

Провокационные вопросы типа, что американская система регулирования движения — дерьмо, я даже не трогаю. Просто игнорю. Не уничтожать же человека?
Все признаки, что чел пьян. Тем не менее, где я перешел на личности?

Интересно, где же))

Интересно, что же я рекламирую? Нейросети, прогресс или науку?

Компанию, где вы работаете.


Во-первых, адаптивные светофоры я как раз и назвал отсталыми в статье — видимо, Вы её не читали.

Сколько вы свои адаптивные светофоры не называйте умными, умными светофорами они не станут. Если хотите хайпануть на нейросетях (правда, вы опоздали на 5-7 лет), называйте "адаптивные светофоры с нейросетевыми датчиками".


А что касается доказательств, которые Вы просите, то начните с себя — где доказательства какого мошенничества?

Ссылки на научные работы и цитаты из книг по транспорту я привел. Вы спортите с научной литературой, при этом не показывая никаких данных, ссылаясь на NDA, это выглядит глупо. Хотя мы все понимаем почему так — потому что ваши светофоры бесполезны, но прорекламировать на хабре хозяин попросил.


Вы можете доказать, что вся Америка ездит как-то неправильно?

А это надо доказывать?) Для любого транспортника это давно известный факт. Не зря они недавно начали сносить свои хайвей и развязки и развивать ОТ. Зато на примере Америки мы изучили насколько бесполезно делать города для автомобилей и как туго они стоят в пробках. Не стоит забывать и о том, что Америка по числу и тяжести жертв ДТП на уровне банановых республик и России.


More than six million car accidents occur each year in the U.S., and according to the NHTSA, about 6% of all motor vehicle accidents in the United States result in at least one death.
About 90 people die every day in the U.S. from vehicle accidents.
Roughly 27% of all vehicle accidents result in nonfatal injuries. However, some of these injuries can cause tremendous pain or lead to permanent disabilities.
Nearly three million drivers suffer injuries and about two million drivers suffer permanent injuries from car accidents each year.

Компанию, где вы работаете.
А где я работаю? Где-то есть об этом информация? А я вообще работаю?

Что эта статья делает в блоге по функциональному программированию? Спамим метки?

Ссори!
Сколько вы свои адаптивные светофоры не называйте умными, умными светофорами они не станут. Если хотите хайпануть на нейросетях (правда, вы опоздали на 5-7 лет), называйте «адаптивные светофоры с нейросетевыми датчиками».
Ну, вот я Вам, наверное, в 5-Й раз отвечаю, что не только датчики нейросетевые, а еще сама СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ работает на самообучающихся нейронных сетях.

Отправной точкой успешности является количество проехавших машин за единицу времени. Система учит себя увеличивать это число.
В Иванове проблема красного тольько в центре. На окраинах спокойно ездят и на красный и по тротуарам и по газонам.

Без ОТ работающего круглосуточно, дороги всегда будут забиты.
Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

Публикации

Истории