Метод та програмні засоби відеомоніторингу характеристик автомобільного транспортного потоку
DOI:
https://doi.org/10.20535/1560-8956.48.2026.351923Ключові слова:
відеомоніторинг, транспортний потік, TLCR, дорожнє полотно, відстеження транспортних засобівАнотація
Дана робота присвячена створенню універсального методу відеомоніторингу дорожнього руху, що поєднує класичні алгоритми комп’ютерного зору та методи глибинного навчання для оцінки стану транспортного потоку. Розроблено підхід до автоматичного визначення дорожнього полотна на основі геометричного аналізу та сегментації об’єктів, що забезпечує точну оцінку потоку, а також дозволяє одночасно отримувати маски транспортних засобів, обмежувальні рамки, типи об’єктів та координати, інтегруючи статичні й динамічні характеристики в єдиний обчислювальний цикл. Запропоновано мультикласовий показник TLCR, який враховує типи транспортних засобів та їхній вплив на пропускну здатність смуг, а також удосконалений показник M2TLCR, що враховує і перспективу. Розроблений програмний засобу дозволяє моніторити та обробляти дані спостереження відеопотоку в режимі, близькому до реального часу, демонструючи високу точність і стабільність роботи, і може бути інтегрований в інтелектуальні транспортні системи для оптимізації параметрів світлофорів, прогнозування заторів та аналізу міського руху.
Бібл. 8, іл. 5, табл. 2
Посилання
Foreground Extraction using GrabCut Algorithm. URL: https://docs.opencv.org/4.x/dd/dfc/tutorial_js_grabcut.html (date of access: 05.12.2025).
A Survey on Hough Transform, Theory, Techniques and Applications. URL: https://arxiv.org/pdf/1502.02160/ (date of access: 05.12.2025).
OpenCV. URL:https://docs.opencv.org/4.x/ (date of access: 05.12.2025).
Stetsenko, I.V., Stelmakh, O. (2020). Traffic Lane Congestion Ratio Evaluation by Video Data. Advances in Intelligent Systems and Computing 1019, 172-181. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030- 25741-5_18
Savastru S.V., Stetsenko I.V. (2023). Methods for real-time processing of traffic surveillance video data. Interdepartmental Scientific and Technical Journal “Adaptive Automatic Control Systems”, 2(43), 164-173.
Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., Farhadi, A. (2015). You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. URL: https://arxiv.org/abs/1506.02640 (date of access: 05.12.2025)
Ultralytics YOLO11. URL: https://docs.ultralytics.com/models/yolo11/ (date of access: 05.12.2025)
Roboflow. URL: https://universe.roboflow.com/ (date of access: 05.12.2025)
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
1.Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
