طوّرت باحثة في جامعة جنوب الأورال الحكومية نظامًا حاصلًا على براءة اختراع للتنبؤ بالازدحام المروري. يحلل البرنامج لقطات الفيديو من كاميرات التقاطعات، ويتعرف على خمس فئات من المركبات، ويتنبأ بدقة عالية بموعد ومكان تشكل الازدحام المروري. ولتحقيق هذه النتيجة، حصلت الباحثة على براءة اختراع لبرنامجين مساعدين إضافيين: أحدهما لمعالجة الفيديو، والآخر لتوسيع قاعدة البيانات لتدريب النماذج.
عادةً ما تُضبط كاميرات التقاطعات لتسجيل المخالفات. إلا أن الباحثة روخشونا جورايفا من جامعة جنوب الأورال الحكومية اقترحت استخدامًا أوسع لها: وهو عدّ المركبات تلقائيًا، وتصنيفها إلى فئات، وتقييم تدفق حركة المرور. تُمكّن حزمة برمجية جديدة من معالجة بيانات الفيديو باستخدام سلسلة من خوارزميات الشبكات العصبية، وتحديدًا الكشف عن المركبات وتتبعها وتصنيفها عند التقاطعات المزدحمة. ونتيجةً لذلك، يتلقى المشغل على الفور جدول بيانات آليًا: عدد السيارات وسيارات الأجرة والحافلات الصغيرة والحافلات والشاحنات التي مرت.
«أوضحت روخشونا جورايفا قائلةً: هدفي الرئيسي من هذا البحث هو التنبؤ بالاختناقات المرورية، ولتحقيق ذلك، أحتاج أولاً إلى تقييم ديناميكيات تدفق حركة المرور في الوقت الفعلي. استخدمتُ في تحليلي بثًا مباشرًا من كاميرات موجودة عند التقاطعات في دوشنبه، طاجيكستان. لا حاجة لاستبدال الكاميرات أو تحديثها؛ فبرنامجنا يُثبّت ببساطة على جهاز الكمبيوتر الخاص بالمشغل. يقوم النموذج الأول بمعالجة الفيديو وحساب عدد المركبات، وتصنيفها في الوقت نفسه إلى خمس فئات. ثم يُوسّع البرنامج الثاني نطاق هذه البيانات، مضيفًا خصائص زمنية محددة - دقائق وساعات وأيام الأسبوع وعطلات نهاية الأسبوع وأيام العمل. وأخيرًا، يتنبأ النموذج الثالث، الذي يجمع نتائج أفضل خوارزميات التعلم الآلي، باحتمالية حدوث اختناق مروري عند التقاطع التالي خلال فترة وجيزة».
يختلف ابتكار المطور من تشيليابينسك عن الأساليب المماثلة في منهجه في معالجة البيانات. فقد استخدمت الباحثة كاميرات مثبتة عند التقاطعات موازية للطريق، والتي تُحلل حركة المرور في جميع الاتجاهات من زوايا متعددة في آن واحد. علاوة على ذلك، أكدت روخشونا جورايفا على أهمية الإحصاء حسب فئة المركبة. وتؤكد الباحثة بأنه إذا أظهرت البيانات أن حركة المرور الكثيفة ناتجة بشكل أساسي عن وسائل النقل الخاصة، فقد تقرر سلطات المدينة، على سبيل المثال، تطوير نظام النقل العام بشكل أكثر فعالية.
تكمن ميزة الحل المقترح في عدم الحاجة إلى استبدال الكاميرات نفسها، إذ يُدمج البرنامج في حاسوب المشغل الذي يراقب حركة المرور عند التقاطعات. يتلقى المختص إحصائيات وتوقعات مرئية آنية، ثم يتخذ القرارات اللازمة، كضبط مراحل إشارات المرور أو إعادة توزيع تدفقات المرور.
ومن الأهمية بمكان أن هذا التطوير يراعي الطبيعة النظامية للازدحام المروري: فإذا ما تشكل ازدحام مروري عند تقاطع ما، فسيتكرر عند التقاطع التالي في غضون دقائق. يتنبأ البرنامج بذلك مسبقًا، مما يمنح المشغل الوقت الكافي لاتخاذ الإجراءات اللازمة. ويمكن تكييف حزمة برامج الشبكة العصبية الفريدة هذه لتناسب أي مدينة روسية وتقاطعاتها المحلية.