Как умные камеры помогают меньше стоять в пробках | РБК Тренды

Об эксперте: Антон Фролов, директор по развитию компании RVi Group.

Пробки в российских мегаполисах превратились из бытовой проблемы в системный вызов для экономики. Часы, потерянные в дороге, — это прямые убытки для бизнеса и стресс для сотрудников. В среднем каждый третий житель Москвы, Санкт-Петербурга, Екатеринбурга, Новосибирска и других городов-миллионников тратит на путь до работы более 40 минут.

Больше дорог, больше машин, больше пробок

Классический подход к решению проблемы пробок — расширение сети дорог и развязок, сети метро, пересадка граждан на наземный транспорт. За рубежом тестируют радикальные решения: в Токио строят скоростные многоуровневые трассы, в Сингапуре введен платный въезд в центр города.

Традиционные методы, безусловно, важны, но уже недостаточны. Фокус на транспорте и дорожной сети не решает проблему, ведь число автомобилей растет вместе с населением. В Москве зарегистрировано уже около 4 млн легковых автомобилей, их количество продолжает расти, несмотря на сокращение продаж новых машин.

Альтернатива «садитесь на общественный транспорт» также не стала панацеей. Даже 52% пассажиров наземного транспорта регулярно попадают в пробки, отмечалось в опросе кикшеринга «МТС Юрент» в 2024 году. Большинство россиян не готовы расстаться с автомобилем, который является важным инструментом личного комфорта. И это, если не брать в расчет жителей пригорода, у которых часто просто нет альтернативы. Ситуацию может исправить ставка на цифровые решения на основе ИИ-систем видеоаналитики.

Управление потоком вместо расширения дорожной сети

Современные умные камеры кардинально эволюционировали — из простых устройств фиксации нарушений они превратились в глаза городского организма. Они не только обнаруживают проблему, но и в реальном времени решают сразу ряд задач:

• анализируют трафик, рассчитывают поток транспорта и измеряют его скорость;
• определяют загруженность полос;
• распознают инциденты, ДТП, брошенные автомобили или посторонние предметы на проезжей части;
• мгновенно передают данные, для удаленного изменения фаз светофоров и перенаправления потоков.

В Москве специалисты ситуационного центра ЦОДД могут вмешаться в регулирование светофоров в случае аварии или иной ситуации, усложняющей дорожное движение. Это возможно благодаря смене режима с автоматического (локального, т.е. автономной работы, или координированного, учитывающего работу нескольких светофоров) на адаптивный, когда режим меняется в зависимости от данных о дорожной ситуации. Данные в ЦОДД или напрямую в систему управления светофорами поступают не только от камер, но и от датчиков в асфальте. Сейчас в столице около 600 перекрестков, которые могут регулироваться умными системами.

В транспорте технология пока сталкивается со своими сложностями: видео часто снимаются с разных ракурсов и не всегда в хорошем качестве, из-за чего нейросетям сложнее распознавать автомобили. Чтобы решить эту проблему, ученые из МФТИ и МАДИ в 2022 году предложили метод виртуального детектора — он позволяет собирать данные практически с любого угла съемки. Свой вклад внесло и государство, которое в 2024 году установило единые стандарты для установки камер на дорогах.

Наглядные результаты работы технологии мы уже видим в Москве. Интеллектуальная транспортная система ЦОДД, объединяющая тысячи камер, датчиков и умных светофоров, доказала свою эффективность: с 2021 по 2024 год количество ДТП на МКАД сократилось на 20%, средняя скорость движения выросла на 12%, а столица покинула топ-5 мирового антирейтинга пробок. Камеры научились распознавать 13 типов происшествий, что позволяет ситуационному центру оперативно направлять экстренные службы и точечно менять логистику движения на проблемном участке.

Сейчас видеоаналитика используются в проектах «Безопасный город», «Антитеррор», в системах безопасности промышленных предприятий, метро, вокзалов и аэропортов.

Аналогичный подход, к примеру, тестируется в Нью-Дели, где одна из самых плотных сетей камер в мире помогает управлять трафиком. Там на один квадратный километр приходится 289 камер. Эта система, объединяющая 7,5 тыс. камер, 1 тыс. светодиодных знаков и автоматические светофоры, анализирует и регулирует движение в реальном времени.

Новые возможности для экономики города

Интеллектуальные системы управления движением в каком-то смысле по-новому организуют транспортную жизнь города, причем занимаясь не симптомами проблемы, а устраняя их причину. Например, помимо разгрузки магистралей от избытка легковых автомобилей, может найтись решение и для выстраивания грамотной логистики большегрузов — а это важный вопрос для всех мегаполисов.

В Москве с ней пытались справиться, запретив въезд грузовиков в центр, что оказало эффект, но имело и негативные стороны. Если в 2009 году в столице насчитывалось почти 300 тыс. грузовиков ежедневно, то к 2023-му их стало порядка 140 тыс., и планировалось дальнейшее сокращение. Но мера привела к сложностям для маркетплейсов, логистических компаний и потребителей. В городах-миллионниках быстро растет число ПВЗ маркетплейсов, но более дорогая логистика в конечном счете ведет к подорожанию товаров для городских жителей. Видеоаналитика предлагает более гибкий и умный путь — например, «зеленую волну» для грузового транспорта.

Системы, контролируя трафик, могут точечно обеспечивать более свободные дороги для коммерческого транспорта, оптимизируя его маршруты и время в пути. Для бизнеса это прямая экономия: сокращение расходов на топливо до 20%, снижение износа автопарка и повышение предсказуемости доставки. Город же получает выгоду за счет того, что крупногабаритный транспорт перестает быть главным фактором пробок, двигаясь по оптимизированным маршрутам.

Умные камеры и ИИ давно покинули стадию эксперимента и превратились в работающий инструмент. Он раз за разом доказывает свою эффективность, а главное, имеет огромный потенциал для дальнейшего развития. Он позволяет использовать данные для точечного и точного управления потоком, снимая необходимость дорогостоящего строительства многоуровневых развязок. Современные системы видеоаналитики — это случай, когда технология создает ситуацию win-win. Горожане получают более безопасные и свободные дороги, а бизнес — значительную экономию на логистике.

Совокупный эффект от решения транспортных проблем — это не только снижение времени перевозок, экологической нагрузки, но и рост доступности новых пространств, разгрузка центральных районов и распространение деловых и развлекательных центров по новым районам, что может сделать развитие города более гармоничным.

➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.