Разработка алгоритмов и программ автоматизации сбора первичных данных для формирования матрицы корреспонденций поездок пассажиров и анализа пассажиропотоков на городском наземном пассажирском транспорте на основе компьютерного зрения и нейросетевых технологий.

Одной из актуальных задач, которые решаются на современном этапе развития технологий, является освобождение человека от монотонной работы и автоматизация принятия оптимальных управляющих решений путем создания систем и сервисов, основанных на программном обеспечении, в котором в том числе используются технологии компьютерного зрения и методы машинного обучения. При этом обеспечивается формирование оптимального управляющего решения в условиях ограниченного количества данных и с исключением ошибок, связанных с человеческим фактором. Современная промышленная и городская среда формирует потребность в получении достоверной информации о передвижениях городского населения. В настоящее время в городах и крупных мегаполисах на фоне урбанизации возводится масса объектов жилой и промышленной инфраструктуры. Зачастую эти процессы связаны с переносом места нахождения промышленных предприятий, изменением места приложения труда и проживания населения, что приводит к динамичному изменению объемов и направлений транспортных корреспонденций, под которыми понимают устойчивые транспортные связи между двумя пунктами, для которых характерны встречное и (или) возвратное передвижение. Организованное в городах транспортное облуживание передвижений населения осуществляется с учетом корреспондентских связей, которые являются основой маршрутных сообщений. В качестве основной модели для описания и оценки динамики изменения пассажиропотока между различными точками притяжения на улично-дорожной сети города уже достаточно продолжительно время используется матрица корреспонденции пассажиропотока, данные из которой являются основным показателем при оценке интенсивности передвижения населения по городу. Матрица корреспонденции пассажиропотока показывает, сколько жителей перемещается из одного района города в другой, и является той базовой информацией, на основе которой строится маршрутная сеть городского пассажирского транспорта, определяется необходимое количество подвижного состава, формируется расписание движения. В современных городских условиях построение валидных матриц корреспонденций пассажиропотока требует абсолютно достоверной информации о реальных перемещениях пассажиров в городской среде. По сложившейся многолетней практике сбор и обработка информации для составления матриц корреспонденции пассажиропотока осуществляется персоналом транспортных департаментов при городских (региональных) администрациях, ответственных за транспортное обслуживание населения, либо персоналом пассажирских транспортных предприятий, обслуживающих пассажирские маршруты. Традиционно, для получения необходимой информации используется методика натурных обследований (анкетирование населения, «талонный» метод – учет перемещения пассажира по отметкам на заранее выдаваемых пассажирам талонах, опрос пассажиров, использование учетчиков в салонах транспортных средств по маршруту следования и т.п.) или математическое моделирование, основанное на обработке статистических данных о количестве жителей, в том числе трудоспособных, в различных районах города, данных о количестве работников на предприятиях и учащихся в учебных заведениях, а также имеющиеся данные о характеристиках пассажиропотока по определенным маршрутам, полученные в предыдущих периодах. Существуют и программно-технические решения, обеспечивающие автоматизированный сбор данных о пассажиропотоках. Однако ни одна из известных на рынке систем автоматизации сбора данных о пассажиропотоках не дает информации для построения достоверной матрицы корреспонденции пассажиропотока, о локации входа-выхода на маршруте следования каждого пассажира в отдельности. Таким образом данные, используемые в настоящий момент для формирования матрицы корреспонденции пассажиропотока, не отражают реальной картины ежедневной миграции городского населения. Соответственно, принимаемые на основе этих данных решения при формировании городской маршрутной сети пассажирского транспорта, далеки от оптимальности. Данный проект направлен на устранение вышеуказанного пробела. В рамках проекта планируется создать пакет программных средств, базирующийся на современных методах компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Данный набор алгоритмов и программ обеспечит фиксацию первичной информации о перемещении каждого пассажира от места посадки в транспортное средство до конечного пункта. Эти данные будут той основой, которая позволит построить абсолютно достоверные матрицы корреспонденции перемещения пассажиров, провести оптимизацию маршрутов, подобрать оптимальное количество подвижного состава и сформировать оптимальное расписания движения. Все это в конечном итоге приведет к снижению себестоимости перевозок и повышению качеству транспортных услуг для населения.