В ЮУрГУ разработали нейросеть для подсчета автомобильных выбросов
Студент Института естественных и точных наук Южно-уральского государственного университета (ЮУрГУ) Кирилл Хазюков получил грант на создание программного обеспечения для автоматического отслеживания выбросов от автомобильного транспорта. Он принял участие в конкурсе студенческих проектов УМНИК как представитель команды преподавателей и студентов ЮУрГУ, разрабатывающих эту систему. В состав команды проекта входят студенты, аспиранты и преподаватели кафедр «Прикладная математика и программирование», «Автомобильный транспорт» и «Экология и химическая технология».
Система определяет выбросы от потоков автомобилей на крупных перекрестках с помощью камер уличного видеонаблюдения в режиме реального времени. Существующие методики отслеживания выбросов не позволяют получать объективные данные о количестве и структуре загрязняющих веществ от потоков автотранспортных средств.
Нейросеть ЮУрГУ узнает тип и марку автомобиля в потоке, а специальная программа определяет сколько данный транспорт выбрасывает в атмосферу вредных веществ и пыли. Точность расчетов уже проверили: в последней версии программа почти не ошибается. Расхождение с показаниями реальных датчиков — около 2%, сообщает сайт 31TV.ru.
Идея считать количество пыли и выхлопных газов с помощью нейросети родилась не так давно. Сначала студенты просто обучали компьютер узнавать машины в потоке. Потом решили применить программу в актуальном экологическом направлении. Сейчас программисты работают над оптимизацией процесса, чтобы код затрачивал как можно меньше вычислительных ресурсов и к программе было легко подключать новые посты автоматического мониторинга.
«Стоимость измерения нашего цифрового поста, если сравнивать со стационарной малогабаритной станцией экомониторинга, обходится дешевле в четыре и более раз», — утверждает научный руководитель проекта Владимир Шепелев. Данные для расчетов берут с камер «Интерсвязи». А верифицируют результаты с помощью официальных станций мониторинга Минэкологии. Ученые надеются, что им удастся запустить систему в течение 2022 года.