Пробег автоэкспертов: по платным или бесплатным дорогам передвигаться быстрее и выгоднее?
Автоэксперты проверили на практике, какой логистический маршрут быстрее и выгоднее для транспортных компаний, проехав по платным и бесплатным дорогам Подмосковья. Для этого был организован тестовый пробег, в который отправились две одинаковые фуры. Обе машины стартовали из одной точки в городе Клин, а пунктом назначения стал Михневский таможенный пост Московской областной таможни
Первая команда построила свой маршрут по платным дорогам – М-11, ЦКАД и М-4. Вторая команда поехала по бесплатному альтернативному маршруту: с М-10 участники съехали на А-107 и далее следовали по Каширскому шоссе до финальной точки.
Несмотря на небольшой перепробег по сравнению с альтернативным маршрутом, поездка по платным дорогам оказалась быстрее более чем в два раза – 3 часа 10 минут против 6 часов 50 минут.
Автоэксперты проверили на практике, какой логистический маршрут быстрее и выгоднее для транспортных компаний, проехав по платным и бесплатным дорогам Подмосковья. Для этого был организован тестовый пробег, в который отправились две одинаковые фуры. Обе машины стартовали из одной точки в городе Клин, а пунктом назначения стал Михневский таможенный пост Московской областной таможни
Первая команда построила свой маршрут по платным дорогам – М-11, ЦКАД и М-4. Вторая команда поехала по бесплатному альтернативному маршруту: с М-10 участники съехали на А-107 и далее следовали по Каширскому шоссе до финальной точки.
Несмотря на небольшой перепробег по сравнению с альтернативным маршрутом, поездка по платным дорогам оказалась быстрее более чем в два раза – 3 часа 10 минут против 6 часов 50 минут.
20-21 апреля 2021 года в Калуге на конференции «ИТС регионам» руководители, представители регионов и эксперты встретятся для обсуждения результатов внедрения ИТС в агломерациях в рамках нацпроекта, вопросов обновления подвижного состава общественного транспорта, повышения качества пассажирских перевозок, создания комфортной городской среды.
Среди участников и партнеров: ФАУ «РОСДОРНИИ», группа компаний «Урбантех», ПАО «РОСТЕЛЕКОМ», ПАО «Мегафон», компания «Автодор - Платные дороги», АО «ШВАБЕ», АО «ГЛОНАСС», компании Sorb Engineering, Кластер ГЛОНАСС К-57, ЛАНИТ ИНТЕГРАЦИЯ.
Уже зарегистрировано свыше 250 участников – представителей регионов и бизнеса!
Более 20 стендов – реальных решений в области ИТС!
Уникальная возможность прокатиться на беспилотнике, а также в реальном времени посмотреть на работу перекрестка, оснащенным детекторами и контроллером с адаптивным управлением.
Мероприятие пройдет при поддержке Минтранса РФ, Правительства Калужской области, ФАУ «РОСДОРНИИ».
До встречи в Калуге!
Среди участников и партнеров: ФАУ «РОСДОРНИИ», группа компаний «Урбантех», ПАО «РОСТЕЛЕКОМ», ПАО «Мегафон», компания «Автодор - Платные дороги», АО «ШВАБЕ», АО «ГЛОНАСС», компании Sorb Engineering, Кластер ГЛОНАСС К-57, ЛАНИТ ИНТЕГРАЦИЯ.
Уже зарегистрировано свыше 250 участников – представителей регионов и бизнеса!
Более 20 стендов – реальных решений в области ИТС!
Уникальная возможность прокатиться на беспилотнике, а также в реальном времени посмотреть на работу перекрестка, оснащенным детекторами и контроллером с адаптивным управлением.
Мероприятие пройдет при поддержке Минтранса РФ, Правительства Калужской области, ФАУ «РОСДОРНИИ».
До встречи в Калуге!
ИТС под солнцем
В рамках нацпроекта «Безопасные качественные дороги» ИТС планируют внедрить в Краснодарском крае и Сочи. На эти цели до 2023 года направят по 260 млн рублей на каждый город.
Главной целью внедрения ИТС является автоматиззация процессов управления дорожным движением и повышение безопасности на дорогах.
«Уже сейчас в Краснодаре и Сочи ведется работа по установке и включению в систему «умных» светофоров и информационных табло», — уточнил замглавы Минтранса Кубани.
Светофорные контроллеры, детекторы движения транспорта, камеры фотовидеофиксации нарушений ПДД, метеостанции свяжут в единую систему управления. Система будет собирать сведения о параметрах транспортных потоков, фиксировать нарушения ПДД и другое.
Интеллектуальное видеонаблюдение и видеоаналитика позволят оперативно выявлять чрезвычайные ситуации и, соответственно, оперативнее и эффективнее реагировать на них.
Кроме всего, на Кубани планируют внедрять системы весогабаритного контроля, а также другие работать с пилотными проектами и новыми технологиями для развития цифровзиации транспортного сектора региона.
В рамках нацпроекта «Безопасные качественные дороги» ИТС планируют внедрить в Краснодарском крае и Сочи. На эти цели до 2023 года направят по 260 млн рублей на каждый город.
Главной целью внедрения ИТС является автоматиззация процессов управления дорожным движением и повышение безопасности на дорогах.
«Уже сейчас в Краснодаре и Сочи ведется работа по установке и включению в систему «умных» светофоров и информационных табло», — уточнил замглавы Минтранса Кубани.
Светофорные контроллеры, детекторы движения транспорта, камеры фотовидеофиксации нарушений ПДД, метеостанции свяжут в единую систему управления. Система будет собирать сведения о параметрах транспортных потоков, фиксировать нарушения ПДД и другое.
Интеллектуальное видеонаблюдение и видеоаналитика позволят оперативно выявлять чрезвычайные ситуации и, соответственно, оперативнее и эффективнее реагировать на них.
Кроме всего, на Кубани планируют внедрять системы весогабаритного контроля, а также другие работать с пилотными проектами и новыми технологиями для развития цифровзиации транспортного сектора региона.
Методы цифрового проектирования дорог обсудили на заседании НТС Автодора
Эксперты отметили, что цифровые методы проектирования зданий на данный момент отработаны более детально, чем для линейных пространственных инфраструктурных объектов — дорог.
BIM и InfraBIM имеют много общего в методологии развития, но находятся на разных стадиях зрелости.
Если BIM технологии применяются относительно давно в России, то InfraBIM, как пространственная информационная модель инфраструктуры, учитывающая все детали будущей дороги — полосы отвода, разделительные ограждения, дорожные знаки, пока еще не так распространена. Хотя уже есть примеры пилотного проектирования скоростных дорог.
Например, один из институтов на стадии проекта планировки территории трассы М-12 Москва — Нижний Новгород — Казань использовал InfraBIM технологии.
Результаты выполнения пилотных проектов с элементами информационного моделирования и апробация их на стадии строительства и эксплуатации автомобильных дорог позволят создать практическую основу для дальнейшего совершенствования нормативно-технической базы InfraBIM.
Но для того, чтобы такой вид проектирование в России стал повсеместным, необходимо создать общеотраслевую цифровую платформу с применением отечественного программного обеспечения по поддержке информационного моделирования на всех стадиях жизненного цикла автомобильных дорог.
Эксперты отметили, что цифровые методы проектирования зданий на данный момент отработаны более детально, чем для линейных пространственных инфраструктурных объектов — дорог.
BIM и InfraBIM имеют много общего в методологии развития, но находятся на разных стадиях зрелости.
Если BIM технологии применяются относительно давно в России, то InfraBIM, как пространственная информационная модель инфраструктуры, учитывающая все детали будущей дороги — полосы отвода, разделительные ограждения, дорожные знаки, пока еще не так распространена. Хотя уже есть примеры пилотного проектирования скоростных дорог.
Например, один из институтов на стадии проекта планировки территории трассы М-12 Москва — Нижний Новгород — Казань использовал InfraBIM технологии.
Результаты выполнения пилотных проектов с элементами информационного моделирования и апробация их на стадии строительства и эксплуатации автомобильных дорог позволят создать практическую основу для дальнейшего совершенствования нормативно-технической базы InfraBIM.
Но для того, чтобы такой вид проектирование в России стал повсеместным, необходимо создать общеотраслевую цифровую платформу с применением отечественного программного обеспечения по поддержке информационного моделирования на всех стадиях жизненного цикла автомобильных дорог.
Впервые в рамках проведения региональной конференции и выставки «ИТС регионам» происходит модернизация реального светофорного объекта в г. Калуга!Презентация новых функциональных возможностей завтра на конференции! Всех ждём в Калуге!
Forwarded from Владислав Шапша
Тест-драйв прошел успешно! Сегодня в ИКЦ на конференцию «Интеллектуальные транспортные системы регионам» меня привез беспилотный автомобиль StarLine.
В этом году конференция проходит в Калужской области. Тема инноваций для нашего региона близка. Самое пристальное внимание уделяется развитию транспортной системы Калужской области. В основе ее дальнейшей модернизации – цифровые, космические и навигационные технологии. Они уже активно применяются в сфере пассажирских перевозок, обеспечения безопасности движения, организации парковок, работы транспорта в коммунальном хозяйстве.
Ведущие разработчики оборудования и технологий в сфере интеллектуальных транспортных систем показали на выставке свои проекты. Обратил внимание коллег из регионального правительства на ряд из них. Они помогут нам сделать передвижение по улицам и дорогам в регионе более удобным, комфортным и безопасным.
В этом году конференция проходит в Калужской области. Тема инноваций для нашего региона близка. Самое пристальное внимание уделяется развитию транспортной системы Калужской области. В основе ее дальнейшей модернизации – цифровые, космические и навигационные технологии. Они уже активно применяются в сфере пассажирских перевозок, обеспечения безопасности движения, организации парковок, работы транспорта в коммунальном хозяйстве.
Ведущие разработчики оборудования и технологий в сфере интеллектуальных транспортных систем показали на выставке свои проекты. Обратил внимание коллег из регионального правительства на ряд из них. Они помогут нам сделать передвижение по улицам и дорогам в регионе более удобным, комфортным и безопасным.
Forwarded from Новости Минтранса РФ
Минтранс создаст центр для управления современным транспортом
https://rg.ru/2021/04/23/mintrans-sozdast-centr-dlia-upravleniia-sovremennym-transportom.html
Министерство транспорта России создаст центр для обработки данных и управления транспортными потоками. Об этом сообщил министр транспорта Виталий Савельев.
"Минтранс России создает ситуационный центр, который обеспечит обработку данных и аналитику для управления сложными системами от моделирования транспортных потоков в реальном времени до передачи управления теми или иными процессами искусственному интеллекту, например, в целях поддержания работоспособности объектов инфраструктуры ", - сказал Савельев, выступая на расширенной коллегии министерства.
Он пояснил, что центр необходим как инструмент контроля и анализа большого массива данных в транспортной отрасли.
https://rg.ru/2021/04/23/mintrans-sozdast-centr-dlia-upravleniia-sovremennym-transportom.html
Министерство транспорта России создаст центр для обработки данных и управления транспортными потоками. Об этом сообщил министр транспорта Виталий Савельев.
"Минтранс России создает ситуационный центр, который обеспечит обработку данных и аналитику для управления сложными системами от моделирования транспортных потоков в реальном времени до передачи управления теми или иными процессами искусственному интеллекту, например, в целях поддержания работоспособности объектов инфраструктуры ", - сказал Савельев, выступая на расширенной коллегии министерства.
Он пояснил, что центр необходим как инструмент контроля и анализа большого массива данных в транспортной отрасли.
Новые технологии для создания цифровых двойников объектов ДТИ
Компания «Цифровые дороги» представила программно-аппаратный комплекс для создания цифровых двойников и контроля состояния объектов дорожно-транспортной инфраструктуры «Автодискавери», позволяющее транспортным властям регионов иметь актуальные данные о состоянии объектов ДТИ.
Мобильные лаборатории проводят автоматизированную оцифровку объектов ДТИ при проезде через город для сбора достоверной информации – с точными измерениями координат и параметров объектов, панорамными фото. Параметры объектов структурируются и заносятся в базу в автоматическом режиме.
Создание эталонного цифрового двойника ДТИ станет необходимой базой для решения многих задач: подготовки проектной документации, транспортного планирования и моделирования, повышения качества планирования ремонтных работ, закупок, обоснования бюджетных средств. Также система даст возможность интеграции и обмена данными с внешними региональными и федеральными информационными системами.
Компания «Цифровые дороги» представила программно-аппаратный комплекс для создания цифровых двойников и контроля состояния объектов дорожно-транспортной инфраструктуры «Автодискавери», позволяющее транспортным властям регионов иметь актуальные данные о состоянии объектов ДТИ.
Мобильные лаборатории проводят автоматизированную оцифровку объектов ДТИ при проезде через город для сбора достоверной информации – с точными измерениями координат и параметров объектов, панорамными фото. Параметры объектов структурируются и заносятся в базу в автоматическом режиме.
Создание эталонного цифрового двойника ДТИ станет необходимой базой для решения многих задач: подготовки проектной документации, транспортного планирования и моделирования, повышения качества планирования ремонтных работ, закупок, обоснования бюджетных средств. Также система даст возможность интеграции и обмена данными с внешними региональными и федеральными информационными системами.
«Ростелеком» представил умный комплекс для контроля дорожной инфраструктуры
«Ростелеком» представил на выставке «ИТС регионам» собственное решение — систему контроля объектов дорожного хозяйства (ОДХ) и инфраструктуры. Новинка была продемонстрирована на примере мобильного комплекса для мониторинга состояния таких объектов с помощью технологии искусственных нейронных сетей (ИНС).
Основной задачей системы является автоматическое выявление неисправного состояния объектов дорожной инфраструктуры и прилегающей территории. Для контроля ОДХ комплекс может быть установлен на общественном транспорте или автомобильной технике городских служб. Программно-аппаратный комплекс состоит из камер видеонаблюдения и модуля искусственной нейронной сети. Двигаясь по маршруту, мобильный комплекс в режиме реального времени обрабатывает видео со всех камер и фиксирует нарушения. Информация отправляется в ситуационный центр (ЦОД) по сети сотовой связи без потери данных. Она содержит в себе фотоснимки объекта с указанием типа нарушения, дату и время, данные о геолокации. В ЦОДе эти материалы проходят пост-обработку и фильтрацию для удобства применения.
«Мы представили нашу умную систему в связи актуальностью проблем, с которыми она позволяет справляться. Вопрос контроля состояния объектов дорожной инфраструктуры всегда остается острым и требует все новых решений. Продукт позволит в режиме онлайн аккумулировать информацию о ситуации на дорогах региона и выявлять отклонения в состоянии объектов дорожного хозяйства. Система контроля ОДХ не упустит ни одного объекта, проанализирует соответствие норме каждого из них и при необходимости уведомит пользователя», - прокомментировала Наталия Каляцкая, директор Калужского филиала ПАО «Ростелеком».
Система мониторинга автоматически фиксирует отклонения в состоянии дорожного покрытия, бордюров, дорожных знаков, светофоров, опор освещения и других заданных заказчиком объектов. С помощью мобильного комплекса определяются загрязнения, наличия краски, наклеек и надписей на информационных указателях, фиксируются заполненные урны.
«Автоматизация контроля в сфере дорожного хозяйства региона, в отличие от ручного процесса анализа, позволяет охватить значительно больше объектов и определить их соответствие стандартам и актуальным нормативам. Технологии машинного зрения и искусственного интеллекта дают возможность провести однозначную оценку ОДХ, предоставляя обширную базу актуальных данных. Представленная система контроля будет полезна в любой сфере, где необходимы инвентаризация объектов, сравнение их с эталоном и определение отклонений. Наличие открытого модуля интеграции позволяет применять комплекс в сочетании с другими информационными системами города», - рассказал Александр Яресько, директор продуктового центра компетенций МРФ «Центр» ПАО «Ростелеком».
«Ростелеком» представил на выставке «ИТС регионам» собственное решение — систему контроля объектов дорожного хозяйства (ОДХ) и инфраструктуры. Новинка была продемонстрирована на примере мобильного комплекса для мониторинга состояния таких объектов с помощью технологии искусственных нейронных сетей (ИНС).
Основной задачей системы является автоматическое выявление неисправного состояния объектов дорожной инфраструктуры и прилегающей территории. Для контроля ОДХ комплекс может быть установлен на общественном транспорте или автомобильной технике городских служб. Программно-аппаратный комплекс состоит из камер видеонаблюдения и модуля искусственной нейронной сети. Двигаясь по маршруту, мобильный комплекс в режиме реального времени обрабатывает видео со всех камер и фиксирует нарушения. Информация отправляется в ситуационный центр (ЦОД) по сети сотовой связи без потери данных. Она содержит в себе фотоснимки объекта с указанием типа нарушения, дату и время, данные о геолокации. В ЦОДе эти материалы проходят пост-обработку и фильтрацию для удобства применения.
«Мы представили нашу умную систему в связи актуальностью проблем, с которыми она позволяет справляться. Вопрос контроля состояния объектов дорожной инфраструктуры всегда остается острым и требует все новых решений. Продукт позволит в режиме онлайн аккумулировать информацию о ситуации на дорогах региона и выявлять отклонения в состоянии объектов дорожного хозяйства. Система контроля ОДХ не упустит ни одного объекта, проанализирует соответствие норме каждого из них и при необходимости уведомит пользователя», - прокомментировала Наталия Каляцкая, директор Калужского филиала ПАО «Ростелеком».
Система мониторинга автоматически фиксирует отклонения в состоянии дорожного покрытия, бордюров, дорожных знаков, светофоров, опор освещения и других заданных заказчиком объектов. С помощью мобильного комплекса определяются загрязнения, наличия краски, наклеек и надписей на информационных указателях, фиксируются заполненные урны.
«Автоматизация контроля в сфере дорожного хозяйства региона, в отличие от ручного процесса анализа, позволяет охватить значительно больше объектов и определить их соответствие стандартам и актуальным нормативам. Технологии машинного зрения и искусственного интеллекта дают возможность провести однозначную оценку ОДХ, предоставляя обширную базу актуальных данных. Представленная система контроля будет полезна в любой сфере, где необходимы инвентаризация объектов, сравнение их с эталоном и определение отклонений. Наличие открытого модуля интеграции позволяет применять комплекс в сочетании с другими информационными системами города», - рассказал Александр Яресько, директор продуктового центра компетенций МРФ «Центр» ПАО «Ростелеком».
Теперь искусственный интеллект может шагнуть и в муниципальный транспорт
Онлайн-кондуктор RDetector стал официальным российским программным продуктом и получил поддержку от Фонда Содействия Инновациям. Это может дать мощный толчок к улучшению качества пассажироперевозок в муниципальном транспорте.
Отечественная компания Nord Clan разработала сервис RDetector для контроля количества пассажиров. Продукт до сих пор имел спрос преимущественно среди частных перевозчиков. Теперь RDetector получил подтверждение на соответствие всем стандартам и его могут использовать в работе государственные органы и компании с государственным участием. Приказ о включении сервиса в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных (реестр отечественного ПО) Минцифры России подписало 15 марта 2021 года.
Напомним, что RDetector изначально был создан для конкретной цели — подсчет пассажиров в автобусе. Но для других видов транспорта (маршрутки, поезда, трамваи, паромы, метро) он также вполне применим. Уникальность сервиса заключается в том, что он использует алгоритмы компьютерного зрения и даже в загруженные часы сохраняет 98% точность результатов.
Кроме того, этот программный продукт может использоваться в любых помещениях, где требуется учитывать численность потока людей. Таким образом можно подсчитать, например, посетителей салона красоты, кафе, аптеки, автосалона, продуктового магазина. При этом поступающие со всех торговых точек данные будут аккумулироваться в единой системе и отображаться в режиме реального времени. Также RDetector может пригодиться на производстве для подсчета любых предметов на конвейере и т.д.
Официальное признание и поддержка программы RDetector на государственном уровне — это новый шаг к более активному внедрению возможностей искусственного интеллекта в повседневную практику. Также это способствует появлению новых функций и расширению областей применения данного сервиса.
Онлайн-кондуктор RDetector стал официальным российским программным продуктом и получил поддержку от Фонда Содействия Инновациям. Это может дать мощный толчок к улучшению качества пассажироперевозок в муниципальном транспорте.
Отечественная компания Nord Clan разработала сервис RDetector для контроля количества пассажиров. Продукт до сих пор имел спрос преимущественно среди частных перевозчиков. Теперь RDetector получил подтверждение на соответствие всем стандартам и его могут использовать в работе государственные органы и компании с государственным участием. Приказ о включении сервиса в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных (реестр отечественного ПО) Минцифры России подписало 15 марта 2021 года.
Напомним, что RDetector изначально был создан для конкретной цели — подсчет пассажиров в автобусе. Но для других видов транспорта (маршрутки, поезда, трамваи, паромы, метро) он также вполне применим. Уникальность сервиса заключается в том, что он использует алгоритмы компьютерного зрения и даже в загруженные часы сохраняет 98% точность результатов.
Кроме того, этот программный продукт может использоваться в любых помещениях, где требуется учитывать численность потока людей. Таким образом можно подсчитать, например, посетителей салона красоты, кафе, аптеки, автосалона, продуктового магазина. При этом поступающие со всех торговых точек данные будут аккумулироваться в единой системе и отображаться в режиме реального времени. Также RDetector может пригодиться на производстве для подсчета любых предметов на конвейере и т.д.
Официальное признание и поддержка программы RDetector на государственном уровне — это новый шаг к более активному внедрению возможностей искусственного интеллекта в повседневную практику. Также это способствует появлению новых функций и расширению областей применения данного сервиса.
Эксперты обсудили актуальные проблемы безопасности дорожного движения
Дискуссия была посвящена повышению уровня БДД, вопросам нормативного регулирования и перспективным технологическим решениям. Отдельное внимание было уделено закреплению понятия «средней скорости» и «контролируемого участка» на законодательном уровне, а также снижению нештрафуемого порога.
Сегодня вопросы нормативного регулирования в сфере безопасности дорожного движения стоят наиболее остро, это касается не только регламентации установки комплексов фотовидеофиксации, но и введения понятия контроля «средней скорости» в законодательство. Участники отметили непосредственное влияние участков контроля «средней скорости» на безопасность дорожного движения.
В качестве показательного примера был приведен опыт Московской области и Республики Татарстан , где участки контроля «средней скорости» подтвердили свою высокую эффективность.
Дискуссия была посвящена повышению уровня БДД, вопросам нормативного регулирования и перспективным технологическим решениям. Отдельное внимание было уделено закреплению понятия «средней скорости» и «контролируемого участка» на законодательном уровне, а также снижению нештрафуемого порога.
Сегодня вопросы нормативного регулирования в сфере безопасности дорожного движения стоят наиболее остро, это касается не только регламентации установки комплексов фотовидеофиксации, но и введения понятия контроля «средней скорости» в законодательство. Участники отметили непосредственное влияние участков контроля «средней скорости» на безопасность дорожного движения.
В качестве показательного примера был приведен опыт Московской области и Республики Татарстан , где участки контроля «средней скорости» подтвердили свою высокую эффективность.