Технологии искусственного интеллекта в развитии транспортного комплекса столичного мегаполиса

Введение

Развитие транспортного комплекса является одной из приоритетных задач Правительства Москвы, направленных на повышение привлекательности города для жителей и укрепление экономических связей [11]. Такая политика дает конкретные положительные результаты, включая рост производительности труда, увеличение ВРП и налоговых поступлений. Кроме того, улучшается доступность региональных и межрегиональных связей, сокращается время в пути и снижается нагрузка на дороги.

Внедрение цифровых технологий и автоматизированных систем управления позволяет оптимизировать транспортные потоки, уменьшать загруженность дорог и повышать безопасность дорожного движения.

Теоретический анализ

Современная дорожная инфраструктура — это комплексная система, включающая в себя не только дорожную сеть, но и интегрированные интеллектуальные решения, направленные на повышение безопасности, комфорта и эффективности дорожного движения [10; 12]. Интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) в транспортный комплекс Москвы представляет собой инновационный подход к решению ключевых задач, связанных с устойчивым развитием, повышением качества жизни населения и снижением негативного воздействия на окружающую среду. Основными направлениями применения ИИ в сфере транспорта являются информационная безопасность, интерактивные сервисы (чат-боты и виртуальные помощники), компьютерное зрение, генеративный ИИ, цифровые двой­ники, контроль соблюдения ПДД с помощью ИИ, интеллектуальное управление дорожным движением, беспилотный транспорт [6], а также развитие концепции «Мобильность как услуга» (MaaS) [8]. Современные технологии ИИ находят разнообразное применение в транспортной системе столицы, решая комплекс важнейших задач:

1. Обеспечение информационной безопасности: выявление и прогнозирование угроз информационной безопасности; создание и поддержание системной безопасности; усиление защиты паролями; снижение влияния человеческого фактора на безопасность; борьба с кибератаками.

2. Интеллектуальные сервисы коммуникации: обработка естественно-языковых запросов пользователей; автоматизация обслуживания через диалоговые интерфейсы; трансформация текстовых обращений в системные команды.

3. Технологии визуального анализа (компьютерное зрение): мониторинг дорожной обстановки с помощью видеонаблюдения; биометрическая идентификация для систем контроля доступа; распознавание и классификация транспортных средств; создание автономных систем навигации для роботизированных устройств, способных автономно перемещаться в сложных условиях.

4. Автономные (беспилотные) транспортные системы: обработка сенсорных данных в реальном времени; ситуативное принятие решений без участия оператора; самостоятельное прокладывание маршрутов движения.

5. Интеллектуальная аналитика: выявление скрытых взаимосвязей в транспортных потоках; стратегическое планирование развития инфраструктуры; диагностика эффективности текущих процессов; прогнозирование изменений транспортной нагрузки.

Эмпирический анализ

Одним из ярких примеров успешного применения технологий ИИ в транспортном комплексе Москвы является сервис оплаты проезда по распознаванию лица Face Pay. Это полностью российская разработка [5], использующая алгоритмы компьютерного зрения для автоматической идентификации пассажиров. Face Pay упрощает процесс оплаты проезда, обеспечивая удобство и скорость.

Работа системы основана на анализе видеопотока с камер, который включает в себя детекцию и отслеживание лиц, проверку подлинности (Liveness), извлечение биометрических данных и их сравнение с базой данных зарегистрированных пользователей. Сервис оплаты проезда Face Pay представляет собой инновационное решение, применяющее технологии биометрического распознавания лиц для упрощения процесса оплаты проезда в общественном транспорте. Внедрение сложных технологических решений позволило российской инновационной системе достичь существенных результатов: Face Pay — самая масштабная система оплаты проезда по распознаванию лиц в мире [3]; более 1,1 тыс. турникетов оснащены Face Pay, обеспечивая 100%-ное покрытие станций московского метро, МЦК и речных причалов [6]; время распознавания и открытия турникета составляет всего 1–2 секунды [4].

Удобство и скорость — ключевые преимущества Face Pay. Система автоматически распознает лицо пассажира, обеспечивая мгновенную оплату проезда. Это значительно сокращает время ожидания на остановках и в транспорте, повышая комфорт поездок. Важным преимуществом является простота интеграции метода Face Pay с существующими транспортными системами, что облегчает его внедрение в уже функционирующую инфраструктуру. Face Pay универсален и может использоваться в автобусах, трамваях, метро и других видах общественного транспорта, предлагая быстрый и бесконтактный способ оплаты.

Однако внедрение Face Pay требует сбалансированного подхода, учитывающего не только технологические преимущества, но и необходимость соблюдения этических норм и правового регулирования для обеспечения безопасности и защиты прав пассажиров.

Рассмотрим далее проект, демонстрирующий эффективное применение ИИ на речном транспорте, — автоматизированную информационную систему (АИС) «Москва.Река» [7]. АИС «Москва.Река» — это современное решение, разработанное для автоматизации мониторинга акватории Москвы-реки с использованием технологий видеоаналитики. Целями создания системы являются повышение безопасности на водных объектах, усиление контроля за соблюдением правил эксплуатации водных ресурсов и обеспечение оперативного реагирования на инциденты. Основные функции системы АИС «Москва.Река» включают:

1. Мониторинг акватории: система использует видеокамеры, установленные вдоль берегов и на вод­ных объектах, для круглосуточного наблюдения за состоянием акватории. Это позволяет в реальном времени отслеживать движение судов, а также выявлять потенциальные нарушения.

2. Автоматическое распознавание объектов: система видеоаналитики, являющаяся частью АИС «Москва.Река», оснащена алгоритмами, способными в автоматическом режиме идентифицировать различные объекты на воде — от небольших катеров до крупных судов — и определять их тип и размеры. Это позволяет оперативно получать информацию о происходящем в акватории и принимать своевременные решения в ситуациях, требующих вмешательства.

3. Обнаружение нарушений: система может автоматически выявлять такие нарушения, как несанкционированная стоянка судов, превышение установленной скорости движения, а также другие действия, представляющие угрозу безопасности на воде. При фиксации нарушения система немедленно генерирует уведомления и направляет их в соответствующие службы для принятия мер.

4. Анализ данных: АИС «Москва.Река» собирает и анализирует данные о движении судов и инцидентах в акватории. Это позволяет выявлять закономерности и тенденции, что способствует более эффективному управлению водными ресурсами и планированию мероприятий по повышению безопасности.

5. Информирование граждан: система может использоваться для информирования граждан о текущей ситуации на воде, включая предупреждения о неблагоприятных условиях или инцидентах. Это повышает уровень осведомленности и безопасности населения.

Целями проекта являются повышение эффективности управления и обеспечение безопасности в акватории Москвы-реки за счет использования алгоритмов ИИ для анализа видеопотоков (компьютерное зрение). Внедрение данного проекта позволяет повысить транспортную безопасность; осуществлять контроль в режиме реального времени за перемещением водного транспорта, соблюдением правил плавания и стоянки; автоматически проверять нарушения в сфере внутреннего водного транспорта; увеличить объем и улучшить качество аналитических данных; повысить точность идентификации судов; анализировать и прогнозировать загруженность акватории и ее объектов.

В результате внедрения инновационной системы управления и обеспечения безопасности в акватории реки Москвы достигнуты следующие значимые результаты:

• установлено более 700 камер видеонаблюдения, обеспечивающих полный охват акватории;
• обработано более 13 млн распознаваний судов, что значительно повысило эффективность анализа трафика;
• обеспечен онлайн-мониторинг более 75 судов, что позволяет оперативно реагировать на любые отклонения от нормы;
• под наблюдением находится более 300 объектов инфраструктуры, что гарантирует их безопасную эксплуатацию;
• выявлено 4 млн инцидентов, классифицированных по 40 категориям, что позволяет разрабатывать целевые меры по предотвращению происшествий [1].

Система также обеспечивает автоматическую идентификацию судов, автоматическое обнаружение инцидентов, эффективный контроль шлюзования, скорости, причаливаний, автоматизированную выдачу цифровых пропусков, а также анализ и прогнозирование загруженности акватории и ее объектов.

Внедрение АИС «Москва.Река» обеспечивает следующие преимущества [2; 3], направленные на создание современной и безопасной городской среды:

1. Повышение безопасности: автоматизация мониторинга акватории способствует снижению числа инцидентов и аварий на воде, что в свою очередь повышает уровень безопасности для граждан.

2. Эффективное управление ресурсами: система позволяет более эффективно распределять ресурсы для контроля за акваторией, что приводит к экономии времени и средств.

3. Улучшение взаимодействия служб: АИС обеспечивает координацию между различными службами (например, спасательными и контрольными органами), что позволяет сократить время реагирования на инциденты.

4. Создание комфортной городской среды: быстрое реагирование на инциденты и информирование граждан о ситуации на воде делает городскую среду более комфортной и безопасной.

Система видеоаналитики АИС «Москва.Река» — это инновационный подход к мониторингу водных объектов, который открывает новые возможности для повышения безопасности судоходства и эффективного управления водными ресурсами в современном городе.

Аналогичные технологии компьютерного зрения и ситуационного анализа находят применение в управлении наземными транспортными потоками. Центр организации дорожного движения (ЦОДД) активно внедряет передовые технологии для повышения эффективности управления транспортной сетью [13]. Одним из приоритетных направлений является развитие системы «Инцидент менеджмент» [9] на транспорте. Применение алгоритмов ИИ с использованием машинного обучения в области видео­аналитики дает возможность ЦОДД решать следующие ключевые задачи:

• автоматический анализ видеопотоков для обнаружения и распознавания транспортных средств;
• выявление подозрительного поведения объектов на основе анализа видеоданных;
• эффективный мониторинг дорожной ситуации и оперативное реагирование на происшествия;
• быстрая идентификация и классификация инцидентов.

Внедрение современных технологий и подходов в системе «Инцидент менеджмент» позволяет ЦОДД создавать более безопасную и комфортную транспортную среду для всех участников дорожного движения.

Запланирована реализация еще одного проекта, обеспечивающего значительные преимущества в управлении безопасностью городской инфраструктуры Москвы, — унифицированная автоматизированная система агрегации и обработки инцидентов «ПРОСобытие» [7]. Эта система разработана с целью повышения эффективности реагирования на различные происшествия, улучшения координации между службами и обеспечения безопасности граждан. Основными функциями системы «ПРОСобытие» являются:

1. Агрегация данных: система собирает информацию из различных источников, включая видео­наблюдение, датчики, сообщения от граждан и данные от экстренных служб. Это позволяет сформировать полную картину текущей ситуации в городе.

2. Обработка инцидентов: «ПРОСобытие» автоматически классифицирует и обрабатывает инциденты, выявляя их тип и степень серьезности. Это позволяет оперативно реагировать на происшествия и направлять соответствующие службы на место.

3. Мониторинг и анализ: система осуществляет постоянный мониторинг ситуации в городе, анализируя данные о происшествиях и выявляя закономерности. Это помогает в прогнозировании возможных инцидентов и разработке превентивных мер.

4. Координация действий служб: «ПРОСобытие» обеспечивает эффективную координацию между различными службами, включая правоохранительные органы, медицинские службы, службы экстренного реагирования и др.

5. Информирование граждан: система также может использоваться для информирования граждан о текущих инцидентах, что способствует повышению уровня безопасности и осведомленности населения.

Внедрение системы «ПРОСобытие» обеспечивает следующие ключевые преимущества:

1. Значительное увеличение скорости реагирования: автоматизация процессов обработки инцидентов позволяет существенно сократить время, необходимое для реагирования на происшествия, что критически важно в экстренных ситуациях и помогает спасать жизни.

2. Существенное повышение безопасности: эффективное управление инцидентами способствует снижению числа аварий, преступлений и других происшествий, что напрямую повышает уровень безопасности в городе и обеспечивает защиту граждан.

3. Оптимизация использования ресурсов и экономия средств: система позволяет более эффективно распределять ресурсы экстренных служб, направляя их именно туда, где они наиболее необходимы, что приводит к экономии времени и средств городского бюджета.

4. Улучшение качества жизни горожан: быстрое реагирование на инциденты, своевременное информирование граждан о ситуации в городе и эффективное управление чрезвычайными ситуациями способствуют созданию более комфортной, безопасной и предсказуемой городской среды, повышая качество жизни горожан.

Также система будет подавать отдельный сигнал в случае пожара или обнаружения посторонних подозрительных предметов на проезжей части. Сигналы будут передаваться экстренным службам. Кроме того, система позволит ЦОДД быстрее уведомить автомобилистов о проблемах на пути их следования.

Заключение

Внедрение технологий ИИ в транспортный комплекс столичного мегаполиса демонстрирует значительный потенциал для повышения эффективности, безопасности и комфорта городской мобильности. Такие инновационные решения, как Face Pay, АИС «Москва.Река», система «Инцидент менеджмент» и «ПРОСобытие», позволяют оптимизировать транспортные потоки, улучшать логистику и обеспечивать более удобное взаимодействие пассажиров с инфраструктурой.

Использование Face Pay в транспорте сокращает время проезда, минимизирует необходимость в физических носителях билетов и повышает уровень кибербезопасности. АИС «Москва.Река» способствует развитию речного транспорта, обеспечивая интеллектуальное управление судоходством и улучшая экологическую ситуацию за счет перераспределения пассажиропотоков. «Инцидент менеджмент» решает ключевые задачи транспортной безопасности: от автоматического обнаружения ДТП до прогнозирования рисков. Система «ПРОСобытие» разработана для помощи в управлении транспортной инфраструктурой во время массовых мероприятий, предотвращая пробки и оперативно реагируя на изменения спроса.

Дальнейшее развитие ИИ-технологий в транспортной сфере Москвы требует не только масштабирования существующих решений, но и интеграции новых инструментов, таких как предиктивная аналитика, автономный транспорт и др. Однако успешная реализация этих инициатив возможна только при условии обеспечения цифровой без­опасности, защиты персональных данных и сохранения баланса между автоматизацией и человеческим контролем.

Таким образом, ИИ становится ключевым драйвером трансформации транспортного комплекса столицы, способствуя созданию умного, устойчивого и ориентированного на пользователя города.