07:00 07.11.2023
(обновлено: 10:47 07.11.2023)
https://ria.ru/20231107/nauka-1907136622.html Российские умные светофоры вызвали интерес в Саудовской АравииРоссийские умные светофоры вызвали интерес в Саудовской Аравии — РИА Новости, 07.11.2023Российские умные светофоры вызвали интерес в Саудовской АравииУченые университета короля Абдул-Азиза (Джидда, Саудовская Аравия) и Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) договорились совместно заняться… РИА Новости, 07.11.20232023-11-07T07:002023-11-07T07:002023-11-07T10:47науканаукауниверситетская наукатехнологиисаудовская аравияджиддапермьюжно-уральский государственный университетhttps://cdnn21.img.ria.ru/images/07e7/0b/03/1907124346_53:38:1828:1036_1920x0_80_0_0_0b3a74a7a0037cffdb18fa4112fa7ca7.pngМОСКВА, 7 ноя — РИА Новости. Ученые университета короля Абдул-Азиза (Джидда, Саудовская Аравия) и Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) договорились совместно заняться доработкой и внедрением разработанной в российском вузе системы контроля выбросов загрязняющих веществ транспортом на перекрестках. Ученые планируют проводить работы в рамках международного гранта, сообщили в прессе-службе ЮУрГУ.Система AIMS-Eco, созданная коллективом ученых ЮУрГУ под руководством доцента кафедры автомобильного транспорта Владимира Шепелева, анализирует с помощью искусственного интеллекта шлейфы выбросов, оставляемые различными видами автотранспорта на перекрестке.По словам авторов, для наблюдения не требуются сложные измерительные приборы, система построена на использовании существующей телекоммуникационной и метеорологической инфраструктуры городов и позволяет дистанционно подключать и обслуживать цифровые посты экологического мониторинга в любой точке мира. Кроме того, южноуральские ученые «научили» искусственный интеллект прогнозировать выбросы с учетом метеорологических прогнозов.Существующие на сегодняшний день зарубежные методики, определяющие количество выбросов на дорогах, работают, опираясь на статистические данные, сообщил Шепелев."Эти системы собирают информацию, а потом ее используют при расчетах. Но такой подход не позволяет управлять экологическими рисками в режиме реального времени. Дело в том, что в зависимости от изменений температуры, давления или ветра в течение дня выбросы могут кратно изменяться. Именно непрерывный анализ этой информации позволяет нам своевременно воздействовать на дорожное движение, чтобы снижать вредные для людей выбросы".Система, созданная в ЮУрГУ, уже апробирована в российских городах — Перми, Челябинске, Магнитогорске, Санкт-Петербурге и сможет удачно дополнить разработки ученых из Саудовской Аравии, считают исследователи.»Наши коллеги из Саудовской Аравии создали технологию, которая позволяет автомобилям во время движения передавать вовне информацию о том, где они находятся, какой у них класс выбросов. Интеграция этой технологии с нашей платформой позволит существенно расширить возможности обеих. Дело в том, что сейчас наши камеры видят только ситуацию на перекрестке, но этого недостаточно, чтобы анализировать ситуацию на участке дорожной сети значительной продолжительности», –пояснил Владимир Шепелев.Обычные дорожные камеры, которые направлены на полосы, не могут быть использованы для интеграции с системой, так как они видят лишь номера транспортных средств, но не видят глубину очереди из автомобилей и не позволяют оценить, на какое время остановилось движение, сообщила соавтор разработки, доцент кафедры системного программирования ЮУрГУ Ольга Иванова. По ее словам, именно задержка транспортных средств в пробках или у светофоров и вызывает основной ущерб для экологии.»Отслеживание очереди из автомобилей — очень сложная задача, поскольку автомобили могут стоять далеко от камеры, перекрывать друг друга. С помощью зарубежных коллег мы можем решить эту задачу. Мы сможем опознавать транспортные средства, определять, сколько времени они двигаются, сколько стоят и сколько формируют выбросов при движении и при простое. Такого инструмента, какой мы создадим вместе, ранее никогда не было», — отметила она.Результат работы позволит настроить светофоры таким образом, чтобы обеспечить безостановочный проезд транспортных средств от перекрестка к перекрестку. При этом приоритет будет отдан не просто тем направлениям, где скопилось больше автомобилей, но тем, где собралось больше автобусов и грузовиков, которые наносят главный ущерб воздушному бассейну улично-дорожной сети. Все эти меры призваны заметно снизить экологическое загрязнение воздуха в городах, сообщил доцент кафедры математического и компьютерного моделирования ЮУрГУ Александр Глушков.»С помощью разработок наших коллег из Саудовской Аравии мы сможем также оценить загрязнения воздуха даже при движении электромобилей. Важно отметить, что переход на электромобили ликвидирует вредные выбросы от сжигания топлива, но в воздухе останется взвешенная мелкодисперсная взвесь пыли, поднимающейся при проезде транспортных средств. Поэтому важно научиться моделировать и управлять движением потока, рассчитывая турбулентность воздуха в городской застройке, окружающей транспортные магистрали», – рассказал он.Ученые планируют создать новую многокомпонентную архитектуру системы, отражающую состояние уровня загрязненности различными веществами воздуха в режиме реального времени. Они разрабатывают модели движения воздуха в городских каньонах, методики классификации ДТП с учетом их влияния на формирование заторов.В планах стоит создание цифровых паспортов самых загруженных перекрестков, оценка потенциала транспортной инфраструктуры и ее имеющихся возможностей, выделение паттернов поведения водителей, формирование моделей экологических троп для пешеходов.https://ria.ru/20231018/nauka-1903328851.htmlhttps://ria.ru/20230911/nauka-1895032419.htmlhttps://ria.ru/20220927/yuurgu-1819499680.htmlсаудовская аравияджиддапермьроссияРИА Новости 154.796internet-group@rian.ru7 495 645-6601ФГУП МИА «Россия сегодня»https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/ 35360 353602023РИА Новости 154.796internet-group@rian.ru7 495 645-6601ФГУП МИА «Россия сегодня»https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/ 35360 35360 Новостиru-RUhttps://ria.ru/docs/about/copyright.htmlhttps://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/РИА Новости 154.796internet-group@rian.ru7 495 645-6601ФГУП МИА «Россия сегодня»https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/ 35360 3536019201080true19201440truehttps://cdnn21.img.ria.ru/images/07e7/0b/03/1907124346_63:38:1386:1031_1920x0_80_0_0_6772774de50a1a619809e4ec3ea57755.png19201920trueРИА Новости 154.796internet-group@rian.ru7 495 645-6601ФГУП МИА «Россия сегодня»https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/ 35360 35360РИА Новости 154.796internet-group@rian.ru7 495 645-6601ФГУП МИА «Россия сегодня»https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/ 35360 35360наука, университетская наука, технологии, саудовская аравия, джидда, пермь, южно-уральский государственный университет, навигатор абитуриента, россияНаука, Наука, Университетская наука, Технологии, Саудовская Аравия, Джидда, Пермь, Южно-Уральский государственный университет, Навигатор абитуриента, РоссияРоссийские умные светофоры вызвали интерес в Саудовской Аравии
© Фото : пресс-служба ЮУрГУЧитать ria.ru в Ученые университета короля Абдул-Азиза (Джидда, Саудовская Аравия) и Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) договорились совместно заняться доработкой и внедрением разработанной в российском вузе системы контроля выбросов загрязняющих веществ транспортом на перекрестках. Ученые планируют проводить работы в рамках международного гранта, сообщили в прессе-службе ЮУрГУ.Система AIMS-Eco, созданная коллективом ученых ЮУрГУ под руководством доцента кафедры автомобильного транспорта Владимира Шепелева, анализирует с помощью искусственного интеллекта шлейфы выбросов, оставляемые различными видами автотранспорта на перекрестке.
В России представили отечественный мусоровоз-гибрид18 октября, 07:00По словам авторов, для наблюдения не требуются сложные измерительные приборы, система построена на использовании существующей телекоммуникационной и метеорологической инфраструктуры городов и позволяет дистанционно подключать и обслуживать цифровые посты экологического мониторинга в любой точке мира. Кроме того, южноуральские ученые «научили» искусственный интеллект прогнозировать выбросы с учетом метеорологических прогнозов.Существующие на сегодняшний день зарубежные методики, определяющие количество выбросов на дорогах, работают, опираясь на статистические данные, сообщил Шепелев.«
"Эти системы собирают информацию, а потом ее используют при расчетах. Но такой подход не позволяет управлять экологическими рисками в режиме реального времени. Дело в том, что в зависимости от изменений температуры, давления или ветра в течение дня выбросы могут кратно изменяться. Именно непрерывный анализ этой информации позволяет нам своевременно воздействовать на дорожное движение, чтобы снижать вредные для людей выбросы".
Владимир Шепелевдоцент кафедры автомобильного транспорта ЮУрГУСистема, созданная в ЮУрГУ, уже апробирована в российских городах — Перми, Челябинске, Магнитогорске, Санкт-Петербурге и сможет удачно дополнить разработки ученых из Саудовской Аравии, считают исследователи.»Наши коллеги из Саудовской Аравии создали технологию, которая позволяет автомобилям во время движения передавать вовне информацию о том, где они находятся, какой у них класс выбросов. Интеграция этой технологии с нашей платформой позволит существенно расширить возможности обеих. Дело в том, что сейчас наши камеры видят только ситуацию на перекрестке, но этого недостаточно, чтобы анализировать ситуацию на участке дорожной сети значительной продолжительности», –пояснил Владимир Шепелев.Обычные дорожные камеры, которые направлены на полосы, не могут быть использованы для интеграции с системой, так как они видят лишь номера транспортных средств, но не видят глубину очереди из автомобилей и не позволяют оценить, на какое время остановилось движение, сообщила соавтор разработки, доцент кафедры системного программирования ЮУрГУ Ольга Иванова. По ее словам, именно задержка транспортных средств в пробках или у светофоров и вызывает основной ущерб для экологии.
В России создали новое навесное оборудование для уборки аэродромов11 сентября, 09:00″Отслеживание очереди из автомобилей — очень сложная задача, поскольку автомобили могут стоять далеко от камеры, перекрывать друг друга. С помощью зарубежных коллег мы можем решить эту задачу. Мы сможем опознавать транспортные средства, определять, сколько времени они двигаются, сколько стоят и сколько формируют выбросов при движении и при простое. Такого инструмента, какой мы создадим вместе, ранее никогда не было», — отметила она.Результат работы позволит настроить светофоры таким образом, чтобы обеспечить безостановочный проезд транспортных средств от перекрестка к перекрестку. При этом приоритет будет отдан не просто тем направлениям, где скопилось больше автомобилей, но тем, где собралось больше автобусов и грузовиков, которые наносят главный ущерб воздушному бассейну улично-дорожной сети. Все эти меры призваны заметно снизить экологическое загрязнение воздуха в городах, сообщил доцент кафедры математического и компьютерного моделирования ЮУрГУ Александр Глушков.»С помощью разработок наших коллег из Саудовской Аравии мы сможем также оценить загрязнения воздуха даже при движении электромобилей. Важно отметить, что переход на электромобили ликвидирует вредные выбросы от сжигания топлива, но в воздухе останется взвешенная мелкодисперсная взвесь пыли, поднимающейся при проезде транспортных средств. Поэтому важно научиться моделировать и управлять движением потока, рассчитывая турбулентность воздуха в городской застройке, окружающей транспортные магистрали», – рассказал он.
Продлят жизнь техники. Ученые получили материалы с уникальными свойствами27 сентября 2022, 03:00Ученые планируют создать новую многокомпонентную архитектуру системы, отражающую состояние уровня загрязненности различными веществами воздуха в режиме реального времени. Они разрабатывают модели движения воздуха в городских каньонах, методики классификации ДТП с учетом их влияния на формирование заторов.В планах стоит создание цифровых паспортов самых загруженных перекрестков, оценка потенциала транспортной инфраструктуры и ее имеющихся возможностей, выделение паттернов поведения водителей, формирование моделей экологических троп для пешеходов.
