Все выпуски

Локализация транспортного средства является важной задачей в области интеллектуальных транспортных систем. Хорошо известно, что слияние показаний с разных датчиков (англ. Sensor Fusion) позволяет создавать более робастные и точные навигационные системы для автономных транспортных средств. Стандартные подходы, такие как расширенный фильтр Калмана или многочастичный фильтр, либо неэффективны при работе с сильно нелинейными данными, либо потребляют значительные вычислительные ресурсы, что осложняет их использование во встроенных системах. При этом точность сливаемых сенсоров может сильно различаться. Значительный прирост точности, особенно в ситуации, когда GPS (англ. Global Positioning System) не доступен, может дать использование ориентиров, положение которых заранее известно, — таких как дорожные знаки, светофоры, или признаки SLAM (англ. Simultaneous Localization and Mapping). Однако такой подход может быть неприменим в случае, если априорные локации неизвестны или неточны. Мы предлагаем новый подход для уточнения координат транспортного средства с использованием визуальных ориентиров, таких как дорожные знаки. Наша система представляет собой байесовский фреймворк, уточняющий позицию автомобиля с использованием внешних данных о прошлых наблюдениях дорожных знаков, собранных методом краудсорсинга (англ. Crowdsourcing — сбор данных широким кругом лиц). Данная статья представляет также подход к комбинированию траекторий, полученных с помощью глобальных GPS-координат и локальных координат, полученных с помощью акселерометра и гироскопа (англ. Inertial Measurement Unit, IMU), для создания траектории движения транспортного средства в неизвестной среде. Дополнительно мы собрали новый набор данных, включающий в себя 4 проезда на автомобиле в городской среде по одному маршруту, при которых записывались данные GPS и IMU смартфона, видеопоток с камеры, установленной на лобовом стекле, а также высокоточные данные о положении с использованием специализированного устройства Real Time Kinematic Global Navigation Satellite System (RTK-GNSS), которые могут быть использованы для валидации. Помимо этого, с использованием той же системы RTK-GNSS были записаны точные координаты знаков, присутствующих на маршруте. Результаты экспериментов показывают, что байесовский подход позволяет корректировать траекторию движения транспортного средства и дает более точные оценки при увеличении количества известной заранее информации. Предложенный метод эффективен и требует для своей работы, кроме показаний GPS/IMU, только информацию о положении автомобилей в моменты прошлых наблюдений дорожных знаков.

The localization of a vehicle is an important task in the field of intelligent transportation systems. It is well known that sensor fusion helps to create more robust and accurate systems for autonomous vehicles. Standard approaches, like extended Kalman Filter or Particle Filter, are inefficient in case of highly non-linear data or have high computational cost, which complicates using them in embedded systems. Significant increase of precision, especially in case when GPS (Global Positioning System) is unavailable, may be achieved by using landmarks with known location — such as traffic signs, traffic lights, or SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) features. However, this approach may be inapplicable if a priori locations are unknown or not accurate enough. We suggest a new approach for refining coordinates of a vehicle by using landmarks, such as traffic signs. Core part of the suggested system is the Bayesian framework, which refines vehicle location using external data about the previous traffic signs detections, collected with crowdsourcing. This paper presents an approach that combines trajectories built using global coordinates from GPS and relative coordinates from Inertial Measurement Unit (IMU) to produce a vehicle's trajectory in an unknown environment. In addition, we collected a new dataset, including from smartphone GPS and IMU sensors, video feed from windshield camera, which were recorded during 4 car rides on the same route. Also, we collected precise location data from Real Time Kinematic Global Navigation Satellite System (RTK-GNSS) device, which can be used for validation. This RTK-GNSS system was used to collect precise data about the traffic signs locations on the route as well. The results show that the Bayesian approach helps with the trajectory correction and gives better estimations with the increase of the amount of the prior information. The suggested method is efficient and requires, apart from the GPS/IMU measurements, only information about the vehicle locations during previous traffic signs detections.

Данная работа посвящена применению метода численного решения уравнения Больцмана для решения задачи моделирования поведения радионуклидов в полости межэлектродного зазора многоэлементного электрогенерирующего канала. Анализ газокинетических процессов термоэмиссионных преобразователей может быть использован для ресурсного обоснования конструкции электрогенерирующего канала. В работе рассматриваются две конструктивные схемы канала: с одно- и двусторонним выводом газообразных продуктов деления в вакуумно-цезиевую систему. Анализ проводился с использованием двумерного уравнения переноса второго порядка точности для решения левой части и проекционного метода для решения правой части — интеграла столкновений. В ходе работы был реализован программный комплекс, позволяющий производить расчет на кластерной архитектуре за счет использования алгоритма распараллеливания левой части уравнения, результаты анализа зависимости эффективности вычисления от числа параллельных узлов представлены в работе. С использованием программного комплекса были проведены расчеты и получены данные по распределениям давлений газообразных продуктов деления в полости зазора, рассмотрены различные варианты начальных давлений и потоков, обнаружена зависимость давления радионуклидов в области коллектора от давлений цезия на концах зазора. Полученные результаты качественно подтверждаются испытаниями в петлевом канале ядерного реактора.

This paper is devoted to the application of the method of numerical solution of the Boltzmann equation for the solution of the problem of modeling the behavior of radionuclides in the cavity of the interelectric gap of a multielement electrogenerating channel. The analysis of gas-kinetic processes of thermionic converters is important for proving the design of the power-generating channel. The paper reviews two constructive schemes of the channel: with one- and two-way withdrawal of gaseous fission products into a vacuum-cesium system. The analysis uses a two-dimensional transport equation of the second-order accuracy for the solution of the left-hand side and the projection method for solving the right-hand side — the collision integral. In the course of the work, a software package was implemented that makes it possible to calculate on the cluster architecture by using the algorithm of parallelizing the left-hand side of the equation; the paper contains the results of the analysis of the dependence of the calculation efficiency on the number of parallel nodes. The paper contains calculations of data on the distribution of pressures of gaseous fission products in the gap cavity, calculations use various sets of initial pressures and flows; the dependency of the radionuclide pressure in the collector region was determined as a function of cesium pressures at the ends of the gap. The tests in the loop channel of a nuclear reactor confirm the obtained results.

Наиболее простым и востребованным практикой методом управления светофорной сигнализацией является предрассчитанное регулирование, когда параметры работы светофорного объекта рассчитываются заранее и затем активируются согласно расписанию. В работе предложена методика формирования сигнального плана, позволяющая рассчитать программы регулирования и установить период их активности. Подготовка исходных данных для проведения расчета включает формирование временного ряда суточной интенсивности движения с интервалом 15 минут. При проведении полевых обследований возможно отсутствие части измерений интенсивности движения. Для восполнения недостающих значений предложено использование кубической сплайн-интерполяции временного ряда. Следующем шагом методики является расчет суточного набора сигнальных планов. В работе приведены зависимости, позволяющие рассчитать оптимальную длительность цикла регулирования и разрешающих движение фаз и установить период их активности. Существующие системы управления движением имеют ограничения на количество используемых программ регулирования. Для сокращения количества сигнальных планов и определения периода их активности используется кластеризация методом $k$-средних в пространстве длительности транспортных фаз. В новом суточном сигнальном плане длительность фаз определяется координатами полученных центров кластеров, а периоды активности устанавливаются элементами, вошедшими в кластер. Апробация на числовом примере показала, что при количестве кластеров 10 отклонение оптимальной длительности фаз от центров кластеров не превышает 2 с. Для проведения оценки эффективности разработанной методики на примере реального пересечения со светофорным регулированием. На основе натурных обследований схемы движения и транспортного спроса разработана микроскопическая модель для программы SUMO (Simulation of Urban Mobility). Оценка эффективности произведена на основе потерь транспорта, оцениваемых затратами времени на передвижение. Имитационное моделирование многопрограммного управления сигналами светофора показало снижение времени задержки (в сравнении с однопрограммным управлением) на 20 %. Предложенная методика позволяет автоматизировать процесс расчета суточных сигнальных планов и установки времени их активности.

The simplest and most desirable method of traffic signal control is precalculated regulation, when the parameters of the traffic light object operation are calculated in advance and activated in accordance to a schedule. This work proposes a method of forming a signal plan that allows one to calculate the control programs and set the period of their activity. Preparation of initial data for the calculation includes the formation of a time series of daily traffic intensity with an interval of 15 minutes. When carrying out field studies, it is possible that part of the traffic intensity measurements is missing. To fill up the missing traffic intensity measurements, the spline interpolation method is used. The next step of the method is to calculate the daily set of signal plans. The work presents the interdependencies, which allow one to calculate the optimal durations of the control cycle and the permitting phase movement and to set the period of their activity. The present movement control systems have a limit on the number of control programs. To reduce the signal plans' number and to determine their activity period, the clusterization using the $k$-means method in the transport phase space is introduced In the new daily signal plan, the duration of the phases is determined by the coordinates of the received cluster centers, and the activity periods are set by the elements included in the cluster. Testing on a numerical illustration showed that, when the number of clusters is 10, the deviation of the optimal phase duration from the cluster centers does not exceed 2 seconds. To evaluate the effectiveness of the developed methodology, a real intersection with traffic light regulation was considered as an example. Based on field studies of traffic patterns and traffic demand, a microscopic model for the SUMO (Simulation of Urban Mobility) program was developed. The efficiency assessment is based on the transport losses estimated by the time spent on movement. Simulation modeling of the multiprogram control of traffic lights showed a 20% reduction in the delay time at the traffic light object in comparison with the single-program control. The proposed method allows automation of the process of calculating daily signal plans and setting the time of their activity.

В данной работе мы предлагаем новую эффективную программную реализацию алгоритма расчета трансконтинентального переноса примеси в атмосфере от естественного или антропогенного источника на адаптивной конечно-разностной сетке, концентрирующей свои узлы внутри переносимого облака примеси, где наблюдаются резкие изменения значений ее массовой доли, и максимально разрежающей узлы во всех остальных частях атмосферы, что позволяет минимизировать общее количество узлов. Особенностью реализации является представление адаптивной сетки в виде комбинации динамических (дерево, связный список) и статических (массив) структур данных. Такое представление сетки позволяет увеличить скорость выполнения расчетов в два раза по сравнению со стандартным подходом представления адаптивной сетки только через динамические структуры данных.

Программа создавалась на компьютере с шестиядерным процессором. С помощью симулятора gem5, позволяющего моделировать работу различных компьютерных систем, была произведена оценка масштабируемости программы при переходе на большее число ядер (вплоть до 32) на нескольких моделях компьютерной системы вида «вычислительные ядра – кэш-память – оперативная память» с разной степенью детализации ее элементов. Отмечено существенное влияние состава компьютерной системы на степень масштабируемости исполняемой на ней программы: максимальное ускорение на 32-х ядрах при переходе от двухуровневого кэша к трехуровневому увеличивается с 14.2 до 22.2. Время выполнения программы на модели компьютера в gem5 превосходит время ее выполнения на реальном компьютере в 104–105 раз в зависимости от состава модели и составляет 1.5 часа для наиболее детализированной и сложной модели.

Также в статье рассматриваются подробный порядок настройки симулятора gem5 и наиболее оптимальный с точки зрения временных затрат способ проведения симуляций, когда выполнение не представляющих интерес участков кода переносится на физический процессор компьютера, где работает gem5, а непосредственно внутри симулятора выполняется лишь исследуемый целевой кусок кода.

In this work we have developed a new efficient program for the numerical simulation of 3D global chemical transport on an adaptive finite-difference grid which allows us to concentrate grid points in the regions where flow variables sharply change and coarsen the grid in the regions of their smooth behavior, which significantly minimizes the grid size. We represent the adaptive grid with a combination of several dynamic (tree, linked list) and static (array) data structures. The dynamic data structures are used for a grid reconstruction, and the calculations of the flow variables are based on the static data structures. The introduction of the static data structures allows us to speed up the program by a factor of 2 in comparison with the conventional approach to the grid representation with only dynamic data structures.

We wrote and tested our program on a computer with 6 CPU cores. Using the computer microarchitecture simulator gem5, we estimated the scalability property of the program on a significantly greater number of cores (up to 32), using several models of a computer system with the design “computational cores – cache – main memory”. It has been shown that the microarchitecture of a computer system has a significant impact on the scalability property, i.e. the same program demonstrates different efficiency on different computer microarchitectures. For example, we have a speedup of 14.2 on a processor with 32 cores and 2 cache levels, but we have a speedup of 22.2 on a processor with 32 cores and 3 cache levels. The execution time of a program on a computer model in gem5 is 104–105 times greater than the execution time of the same program on a real computer and equals 1.5 hours for the most complex model.

Also in this work we describe how to configure gem5 and how to perform simulations with gem5 in the most optimal way.

В статье представлена классификация городов с учетом планировочных особенностей и возможных транспортных решений для городов различных типов. Также обсуждаются примеры различных стратегий развития городского общественного транспорта в России и странах Европейского союза с сопоставлением их эффективности. В статье приводятся примеры влияния городского планирования на мобильность граждан. Для реализации сложных стратегических решений необходимо использовать микро- и макромодели, которые позволяют сравнивать ситуации «как есть» и «как будет» для прогнозирования последствий. Кроме того, авторы предлагают методику совершенствования маршрутной сети общественного транспорта и улично-дорожной сети, которая включает определение потребностей населения в трудовых и учебных корреспонденциях, идентификацию узких мест улично-дорожной сети, разработку имитационных моделей и выработку рекомендаций по результатам эксперимента на моделях, а также расчет эффективности, включающий расчет положительного социального эффекта, экономическую эффективность, повышение экологичности и устойчивости городской транспортной системы. Для обоснования предложенной методологии были построены макро- и микромодели исследуемого города с учетом пространственной планировки и других особенностей города. Таким образом, на примере города Набережные Челны показано, что использование нашей методологии может помочь улучшить ситуацию на дорогах за счет оптимизации сети автобусных маршрутов и дорожной инфраструктуры. Результаты показали, что при реализации предложенных решений можно уменьшить транспортную нагрузку на узкие места, количество перекрывающихся автобусных маршрутов, а также плотность движения.

This article presents a classification of cities, taking into account their spatial planning and possible transport solutions for cities of various types. It also discusses examples of various strategies for the development of urban public transport in Russia and the European Union with a comparison of their efficiency. The article gives examples of the impact of urban planning on mobility of citizens. To implement complex strategic decisions, it is necessary to use micro and macro models which allow a comparison of situations “as is” and “as to be” to predict consequences. In addition, the authors propose a methodology to improve public transport route network and road network, which includes determining population needs in working and educational correspondences, identifying bottlenecks in the road network, developing simulation models and developing recommendations based on the simulation results, as well as the calculation of efficiency, including the calculation of a positive social effect, economic efficiency, environmental friendliness and sustainability of the urban transport system. To prove the suggested methodology, the macro and micro models of the city under study were built taking into account the spatial planning and other specifics of the city. Thus, the case study of the city of Naberezhnye Chelny shows that the use of our methodology can help to improve the situation on the roads by optimizing the bus route network and the road infrastructure. The results showed that by implementing the proposed solutions one can decrease the amount of transport load on the bottlenecks, the number of overlapping bus routes and the traffic density.

В последние десятилетия активно развивается теория аномальной диффузии, объединяющая различные транспортные процессы, в которых характерное среднеквадратичное рассеяние растет со временем по степенному закону, а не линейно, как для нормальной диффузии. Так, к примеру, диффузия жидкостей в пористых телах, перенос зарядов в аморфных полупроводниках и молекулярный транспорт в вязких средах демонстрируют аномальное «замедление» по сравнению со стандартной моделью.

Удобным инструментом исследования таких процессов является прямое стохастическое моделирование. В работе описана одна из возможных схем такого рода, в основе которой лежит процесс восстановления с временами ожидания, имеющими степенную асимптотику. Аналитические построения показывают тесную связь между рассмотренным классом случайных процессов и уравнениями с производными нецелого порядка. Этот подход легко можно распространить ( соответствующий алгоритм представлен в тексте) на системы, в которых, помимо транспорта, возможны химические реакции. Актуальность исследований в этой области продиктована тем, что точный вид интегро-дифференциальных уравнений, описывающих химическую кинетику в системах с аномальной диффузией, остается пока предметом дискуссии.

Поскольку рассматриваемый класс случайных процессов не обладает марковским свойством, здесь возникают принципиально новые проблемы по сравнению с моделированием химических реакций при нормальной диффузии. Главная из них заключается в способе, которым определяется, какие молекулы должны «погибнуть» в ходе реакции. Поскольку точная схема, отслеживающая каждую возможную комбинацию реактантов, неприемлема с вычислительной точки зрения из-за слишком большого числа таких комбинаций, было предложено несколько простых эвристических процедур. Серия вычислительных экспериментов показала, что результаты весьма чувствительны к выбору одной из этих эвристик.

Theory of anomalous diffusion, which describe a vast number of transport processes with power law mean squared displacement, is actively advancing in recent years. Diffusion of liquids in porous media, carrier transport in amorphous semiconductors and molecular transport in viscous environments are widely known examples of anomalous deceleration of transport processes compared to the standard model.

Direct Monte Carlo simulation is a convenient tool for studying such processes. An efficient stochastic simulation algorithm is developed in the present paper. It is based on simple renewal process with interarrival times that have power law asymptotics. Analytical derivations show a deep connection between this class of random process and equations with fractional derivatives. The algorithm is further generalized by coupling it with chemical reaction simulation. It makes stochastic approach especially useful, because the exact form of integrodifferential evolution equations for reaction — subdiffusion systems is still a matter of debates.

Proposed algorithm relies on non-markovian random processes, hence one should carefully account for qualitatively new effects. The main question is how molecules leave the system during chemical reactions. An exact scheme which tracks all possible molecule combinations for every reaction channel is computationally infeasible because of the huge number of such combinations. It necessitates application of some simple heuristic procedures. Choosing one of these heuristics greatly affects obtained results, as illustrated by a series of numerical experiments.

Краткосрочное прогнозирование потока трафика является однойиз основных задач моделирования транспортных систем, основное назначение которой — контроль дорожного движения, сообщение об авариях, избежание дорожных пробок за счет знания потока трафика и последующего планирования транспортировки. Существует два типа подходов для решения этой задачи: математическое моделирование трафика и модель с использованием количественных данных трафика. Тем не менее большинство пространственно-временных моделейст радают от высокой математической сложности и низкой эффективности. Искусственные нейронные сети, один из видных подходов второго типа, показывают обещающие результаты в моделировании динамики транспортнойс ети. В данной работе представлена архитектура нейронной сети, используемойдля прогнозирования скоростейт ранспортного потока на графе дорожной сети. Модель основана на объединении рекуррентнойней ронной сети и сверточнойней ронной сети на графе, где рекуррентная нейронная сеть используется для моделирования временных зависимостей, а сверточная нейронная сеть — для извлечения пространственных свойств из трафика. Для получения предсказанийна несколько шагов вперед используется архитектура encoder-decoder, позволяющая уменьшить накопление шума из-за неточных предсказаний. Для моделирования сложных зависимостей мы используем модель, состоящую из нескольких слоев. Нейронные сети с глубокойархитек туройсло жны для тренировки; для ускорения процесса тренировки мы используем skip-соединения между каждым слоем, так что каждыйслой учит только остаточную функцию по отношению к предыдущему слою. Полученная объединенная нейронная сеть тренировалась на необработанных данных с сенсоров транспортного потока из сети шоссе в США с разрешением в 5 минут. 3 метрики — средняя абсолютная ошибка, средняя относительная ошибка, среднеквадратическая ошибка — использовались для оценки качества предсказания. Было установлено, что по всем метрикам предложенная модель имеет более низкую погрешность предсказания по сравнению с ранее опубликованными моделями, такими как Vector Auto Regression, Long Short-Term Memory и Graph Convolution GRU.

The short-term prediction of road traffic condition is one of the main tasks of transportation modelling. The main purpose of which are traffic control, reporting of accidents, avoiding traffic jams due to knowledge of traffic flow and subsequent transportation planning. A number of solutions exist — both model-driven and data driven had proven to be successful in capturing the dynamics of traffic flow. Nevertheless, most space-time models suffer from high mathematical complexity and low efficiency. Artificial Neural Networks, one of the prominent datadriven approaches, show promising performance in modelling the complexity of traffic flow. We present a neural network architecture for traffic flow prediction on a real-world road network graph. The model is based on the combination of a recurrent neural network and graph convolutional neural network. Where a recurrent neural network is used to model temporal dependencies, and a convolutional neural network is responsible for extracting spatial features from traffic. To make multiple few steps ahead predictions, the encoder-decoder architecture is used, which allows to reduce noise propagation due to inexact predictions. To model the complexity of traffic flow, we employ multilayered architecture. Deeper neural networks are more difficult to train. To speed up the training process, we use skip-connections between each layer, so that each layer teaches only the residual function with respect to the previous layer outputs. The resulting neural network was trained on raw data from traffic flow detectors from the US highway system with a resolution of 5 minutes. 3 metrics: mean absolute error, mean relative error, mean-square error were used to estimate the quality of the prediction. It was found that for all metrics the proposed model achieved lower prediction error than previously published models, such as Vector Auto Regression, LSTM and Graph Convolution GRU.

В статье рассматривается процесс поиска опорных траекторий движения плоского пятизвенного двуногого шагающего робота с точечным контактом. Для этого используются метод приведения динамики к низкоразмерному нулевому многообразию с помощью наложения виртуальных связей и алгоритмы нелинейной оптимизации для поиска параметров наложенных связей. Проведен анализ влияния степени полиномов Безье, аппроксимирующих виртуальные связи, а также условия непрерывности управляющих воздействий на энергоэффективность движения. Численные расчеты показали, что на практике достаточно рассматривать полиномы со степенями 5 или 6, так как дальнейшее увеличение степени приводит к увеличению вычислительных затрат, но не гарантирует уменьшение энергозатрат походки. Помимо этого, было установлено, что введение ограничений на непрерывность управляющих воздействий не приводит к существенному уменьшению энергоэффективности и способствует реализуемости походки на реальном роботе благодаря плавному изменению крутящих моментов в приводах. В работе показано, что для решения задачи поиска минимума целевой функции в виде энергозатрат при наличии большого количества ограничений целесообразно на первом этапе найти допустимые точки в пространстве параметров, а на втором этапе — осуществлять поиск локальных минимумов, стартуя с этих точек. Для первого этапа предложен алгоритм расчета начальных приближений искомых параметров, позволяющий сократить время поиска траекторий (в среднем до 3-4 секунд) по сравнению со случайным начальным приближением. Сравнение значений целевых функций на первом и на втором этапах показывает, что найденные на втором этапе локальные минимумы дают в среднем двукратный выигрыш по энергоэффективности в сравнении со случайно найденной на первом этапе допустимой точкой. При этом времязатраты на выполнение локальной оптимизации на втором этапе являются существенными.

In this paper, we discuss the procedure for finding nominal trajectories of the planar five-link bipedal robot with point contact. To this end we use a virtual constraints method that transforms robot’s dynamics to a lowdimensional zero manifold; we also use a nonlinear optimization algorithms to find virtual constraints parameters that minimize robot’s cost of transportation. We analyzed the effect of the degree of Bezier polynomials that approximate the virtual constraints and continuity of the torques on the cost of transportation. Based on numerical results we found that it is sufficient to consider polynomials with degrees between five and six, as further increase in the degree of polynomial results in increased computation time while it does not guarantee reduction of the cost of transportation. Moreover, it was shown that introduction of torque continuity constraints does not lead to significant increase of the objective function and makes the gait more implementable on a real robot.

We propose a two step procedure for finding minimum of the considered optimization problem with objective function in the form of cost of transportation and with high number of constraints. During the first step we solve a feasibility problem: remove cost function (set it to zero) and search for feasible solution in the parameter space. During the second step we introduce the objective function and use the solution found in the first step as initial guess. For the first step we put forward an algorithm for finding initial guess that considerably reduced optimization time of the first step (down to 3–4 seconds) compared to random initialization. Comparison of the objective function of the solutions found during the first and second steps showed that on average during the second step objective function was reduced twofold, even though overall computation time increased significantly.

В данной статье проводится анализ проблемы распознавания знаков дорожного движения в интеллектуальных транспортных системах. Рассмотрены основные понятия компьютерного зрения и задачи распознавания образов. Самым эффективным и популярным подходом к решению задач анализа и распознавания изображений на данный момент является нейросетевой, а среди возможных нейронных сетей лучше всего показала себя искусственная нейронная сеть сверточной архитектуры. Для решения задачи классификации при распознавании дорожных знаков использованы такие функции активации, как Relu и SoftMax. В работе предложена технология распознавания дорожных знаков. Выбор подхода для решения поставленной задачи на основе сверточной нейронной сети обусловлен возможностью эффективно решать задачу выделения существенных признаков и классификации изображений. Проведена подготовка исходных данных для нейросетевой модели, сформирована обучающая выборка. В качестве платформы для разработки интеллектуальной нейросетевой модели распознавания использован облачный сервис Google Colaboratory с подключенными библиотеками для глубокого обучения TensorFlow и Keras. Разработана и протестирована интеллектуальная модель распознавания знаков дорожного движения. Использованная сверточная нейронная сеть включала четыре каскада свертки и подвыборки. После сверточной части идет полносвязная часть сети, которая отвечает за классификацию. Для этого используются два полносвязных слоя. Первый слой включает 512 нейронов с функцией активации Relu. Затем идет слой Dropout, который используется для уменьшения эффекта переобучения сети. Выходной полносвязный слой включает четыре нейрона, что соответствует решаемой задаче распознавания четырех видов знаков дорожного движения. Оценка эффективности нейросетевой модели распознавания дорожных знаков методом трехблочной кроссалидации показала, что ее ошибка минимальна, следовательно, в большинстве случаев новые образы будут распознаваться корректно. Кроме того, у модели отсутствуют ошибки первого рода, а ошибка второго рода имеет низкое значение и лишь при сильно зашумленном изображении на входе.

This work analyzes the problem of traffic signs recognition in intelligent transport systems. The basic concepts of computer vision and image recognition tasks are considered. The most effective approach for solving the problem of analyzing and recognizing images now is the neural network method. Among all kinds of neural networks, the convolutional neural network has proven itself best. Activation functions such as Relu and SoftMax are used to solve the classification problem when recognizing traffic signs. This article proposes a technology for recognizing traffic signs. The choice of an approach for solving the problem based on a convolutional neural network due to the ability to effectively solve the problem of identifying essential features and classification. The initial data for the neural network model were prepared and a training sample was formed. The Google Colaboratory cloud service with the external libraries for deep learning TensorFlow and Keras was used as a platform for the intelligent system development. The convolutional part of the network is designed to highlight characteristic features in the image. The first layer includes 512 neurons with the Relu activation function. Then there is the Dropout layer, which is used to reduce the effect of overfitting the network. The output fully connected layer includes four neurons, which corresponds to the problem of recognizing four types of traffic signs. An intelligent traffic sign recognition system has been developed and tested. The used convolutional neural network included four stages of convolution and subsampling. Evaluation of the efficiency of the traffic sign recognition system using the three-block cross-validation method showed that the error of the neural network model is minimal, therefore, in most cases, new images will be recognized correctly. In addition, the model has no errors of the first kind, and the error of the second kind has a low value and only when the input image is very noisy.