
Исследователи из Национального университета Инчхона (Южная Корея) представили инновационную систему дорожного видеонаблюдения, способную адаптироваться к изменениям трафика в режиме реального времени. Разработка получила название «расширенная гибкая система наблюдения» и уже опубликована в журнале IEEE Internet of Things Journal.
Система представляет собой сеть однолинзовых камер, расположенных в динамической сетке. Её главная особенность — способность интеллектуально регулировать зону наблюдения путём активации или деактивации камер в зависимости от дорожной ситуации.
«Наша мотивация связана с растущей потребностью в адаптивных системах мониторинга дорожного движения, способных справляться с разнообразными и непредсказуемыми ситуациями», — поясняет руководитель исследования, доцент Хёнбум Ким.

Учёные разработали две стратегии управления камерами. Первая, названная «Алгоритмом случайного уровня камеры», организует камеры в сетку 3×3. Часть камер работает постоянно для обеспечения базового покрытия, остальные включаются и выключаются в зависимости от интенсивности движения.
Вторая стратегия — «Алгоритм случайного веса» — работает по схожему принципу, но является более гибкой. Каждой камере присваивается уникальная роль в зависимости от её положения в сетке. Камеры на ключевых позициях остаются активными постоянно, тогда как активность остальных регулируется в соответствии с дорожной обстановкой.
Масштабное компьютерное моделирование показало эффективность обоих методов в различных условиях, включая разную интенсивность движения, уклоны дороги и углы обзора. Система снижает энергопотребление при низком трафике и обеспечивает полное покрытие в часы пик, предугадывая и адаптируясь к схемам движения.
По словам разработчиков, помимо контроля дорожного движения, адаптивная система может применяться для мониторинга толпы, реагирования на чрезвычайные ситуации и обеспечения промышленной безопасности. В дальнейшем планируется провести испытания в реальных условиях и интегрировать технологии глубокого обучения для повышения эффективности системы.
-
17.01.2025 19:15:00 | iXBT.com
17.01.2025 19:11:00 | iXBT.com
17.01.2025 19:00:37 | TechCult.ru
17.01.2025 18:54:00 | iXBT.com
17.01.2025 18:51:00 | iXBT.com
17.01.2025 18:18:00 | iXBT.com
17.01.2025 18:15:44 | TechCult.ru
17.01.2025 18:04:00 | iXBT.com
17.01.2025 17:53:00 | iXBT.com
17.01.2025 17:39:00 | iXBT.com
17.01.2025 16:45:00 | iXBT.com
17.01.2025 16:35:00 | iXBT.com
17.01.2025 15:49:58 | TechCult.ru
17.01.2025 15:47:00 | iXBT.com
17.01.2025 15:25:00 | iXBT.com
17.01.2025 15:24:00 | iXBT.com
17.01.2025 15:04:00 | iXBT.com
17.01.2025 14:46:00 | iXBT.com
17.01.2025 14:34:00 | iXBT.com
17.01.2025 14:19:00 | iXBT.com
17.01.2025 14:00:00 | iXBT.com
17.01.2025 13:54:00 | iXBT.com
17.01.2025 13:26:00 | iXBT.com
17.01.2025 12:56:00 | iXBT.com
17.01.2025 12:51:00 | iXBT.com
17.01.2025 12:49:00 | iXBT.com
17.01.2025 12:22:00 | iXBT.com
17.01.2025 12:18:00 | iXBT.com
17.01.2025 11:48:00 | iXBT.com
17.01.2025 11:47:00 | iXBT.com
17.01.2025 11:43:00 | iXBT.com
-
09.03.2025 21:35:45 | it-world
09.03.2025 21:00:08 | ferra.ru
09.03.2025 20:26:43 | vc.ru
09.03.2025 19:30:55 | ferra.ru
09.03.2025 17:15:16 | Хабр
09.03.2025 16:40:09 | Хабр
09.03.2025 16:38:01 | vc.ru
09.03.2025 16:16:00 | Хабр
09.03.2025 15:50:34 | Хабр
09.03.2025 15:39:37 | Хабр
09.03.2025 15:32:03 | Хабр
09.03.2025 15:15:52 | Хабр
09.03.2025 14:24:58 | Хабр
09.03.2025 14:15:37 | Хабр
Техническая поддержка проекта ВсеТут