Интеллектуальные системы планирования и управления эффективностью городских перевозок. Система подсчета пассажиров по видео данным в реальном времени для диспетчирезации маршрутной сети и оптимизации наполняемости подвижного состава

Проект: Проект-Грант

Сведения о проекте

Описание

Целью настоящей работы является создание математической модели интеллектуальной системы планирования и управления эффективностью городских железнодорожных перевозок. Задачи 1. Система подсчета пассажиров по видео данным в реальном времени для диспетчеризации маршрутной сети и оптимизации наполняемости подвижного состава. Потребуется разра ботка алгоритмов распознавания пассажиров с помощью компьютерного зрения. 2. Исследование и апробация нескольких алгоритмов определения транспортных корреспонденций на основе видеозаписей входящих и выходящих пассажиров в дверных проемах транспортного средства для обеспечения требуемой точности подсчета при сочетании наиболее неблагоприятных условий подсчета и требований к оборудованию. 3. Создание тестовой компьютерной модели системы мониторинга транспортных корреспонденций. 4. Разработка алгоритма уточнения транспортных корреспонденций с учетом информации из нескольких источников и инструмента для агрегации информации и ее обработки. В качестве дополнительных источников предполагается использовать следующую информацию - отчетные данные о проданных билетах со станций, электронных карт, систем глобального позиционирования.
5. Построение математической модели системы с разделенными интересами в составе триады взаимодействия регулятор-перевозчик-пассажир. Определение функций взаимодействия в парах множеств регулятор-перевозчик (динамическая популяционная модель), перевозчик-пассажир (система массового обслуживания с отсечением по качеству), влияние на макроэкономические и социальные параметры в паре пассажир-регулятор (управление в условиях неопределенности). Предполагается разработка имитационной модели, в которой инициализация расчетов происходит в паре регулятор-перевозчиков с расчетом на несколько временных тактов вперед, полученные данные передаются на вход функции взаимодействия перевозчик- пассажир, а затем пассажир-регулятор. Система с разделенными интересами строит показатели и требования верхнего уровня к транспортному обслуживанию населения и обосновывает в частности минимально допустимые значения параметровбезопасности, качества транспортных услуг, доступности. Полученные на этом уровне данные являются ограничениями, накладываемыми на маршрутные сети в ходе их корректировки.
6. Разработка экономико-математическая модели прогнозирования пассажиропотоков на долгосрочном уровне. 7. Разработка алгоритм определения коэффициента использования вместимости подвижного состава пассажирского автомобильного транспорта. 8. Разработка индекса привлекательности маршрутной сети пассажирского транспорта модели прогнозирования эффективности вариантов маршрутной сети. 9. Разработка алгоритма определения экономического эффекта при разработке вариантов маршрутной сети пригородного железнодорожного сообщения. 10. Разработка модели реагирования пассажиров на изменение в маршрутной сети и тактово сти движения. Получение оценок допустимой частоты изменения маршрутов, расписания, назначаемого подвижного состава. 11. На основе решения задач 1-7 настоящего исследования построение системы выработки вариантов модификации маршрутных сетей взвешенных по оценкам экономической эффективности для перевозчика и индексу привлекательности для пассажира. 12. Разработка системы поддержки принятия решений на основе полученной информации о транспортных корреспонденциях, расходной части перевозочного процесса, ма ршрутной сети, расписаниях, распределения транспортных средств по маршрутам, геоинформационных данных, перспектив развития тяготеющих к обслуживаемых маршрутам территорий, прогнозов социально-экономических факторов (автомобилизация населения, введение платных парковок и др.)
СтатусАктивный
Действительная дата начала/окончания01/07/201731/12/2020

ГРНТИ

  • 27.47.19 Исследование операций

Тип источника финансирования (РФФИ, РНФ, Х/Д, Гранты и т.д.)

  • РНФ

Площадка НИЧ УрФУ, где ведется данный грант (НИЧ Куйбышева, НИЧ Мира)

  • НИЧ Куйбышева

Результат исследований

  • 3 Статья
  • 2 Материалы конференции

Variability of passenger satisfaction depended on choosing a type of transport on the constant transport infrastructure

Vikharev, S. V. & Ляпустин, М. С., 1 янв 2020, В : International Journal of Machine Learning and Computing. 10, 1, стр. 195-200 6 стр.

Результат исследований: Вклад в журналСтатья

Открытый доступ
  • Differential model of some operations indicators for passenger carriers

    Martynenko, A. V. & Vikharev, S. V., 29 авг 2019, Advances in Basic Sciences, ICABS 2019. Gaur, S., Singh, V. & Ghosh, A. (ред.). American Institute of Physics Inc., Том 2142. 5 стр. 170018. (AIP Conference Proceedings; том 2142).

    Результат исследований: Глава в книге, отчете, сборнике статейМатериалы конференции

    Открытый доступ
  • Economic and mathematical model for forecasting passenger traffic on a long term basis case of study Russia

    Sinitsyn, E., Vikharev, S. & Brusyanin, D., 1 янв 2019, В : Journal of Engineering and Applied Sciences. 14, 3, стр. 773-779 7 стр.

    Результат исследований: Вклад в журналСтатья

  • 1 Цитирования (Scopus)

    Modeling of passengers’ choice using intelligent agents with reinforcement learning in shared interests systems; a basic approach

    Vikharev, S., Lyapustin, M., Mironov, D., Nizovtseva, I. & Sinitsyn, V., 1 янв 2019, В : Transport Problems. 14, 2, стр. 43-53 11 стр.

    Результат исследований: Вклад в журналСтатья