XVII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2025

Введение. Запорожская область располагается в удобной географической зоне, соединяющей Крым, Донецк и соседние регионы, что делает её важным звеном в транспортной сети. Автомобильные дороги региона выполняют функции транзитных маршрутов для грузовых и пассажирских перевозок, а также служат основой для развития экономики и туристической инфраструктуры. Однако дорожная сеть Запорожской области сталкивается с рядом системных проблем, включая высокую загруженность дорог, сезонные заторы, ухудшение состояния дорожного покрытия и отсутствие современных систем управления движением. Проект «Умные дорога» направлен на решение этих проблем путём внедрения цифровой платформы, которая объединяет мониторинг дорожного движения, персонализированную навигацию, системы помощи на дорогах и интерактивную туристическую поддержку. Основу платформы составляют современные технологии:

Python — для обработки данных;

TensorFlow — для прогнозирования трафика;

OpenCV — для анализа состояния дорожного покрытия;

Mapbox API — для визуализации маршрутов и транспортных потоков.

Такой подход позволяет управлять транспортными потоками в режиме реального времени, снижать количество заторов и повышать безопасность дорожного движения. Реализация проекта «Умная дорога» создаёт условия для цифровой трансформации транспортной инфраструктуры Запорожской области. Это не только повысит мобильность водителей и туристов, но и станет катализатором экономического роста, поддержит местные предприятия и будет способствовать развитию туристической отрасли.

Цель исследования заключается в разработке цифровой платформы для транспортной инфраструктуры, которая обеспечит интеграцию методов анализа данных, прогнозирования трафика и мониторинга дорожной ситуации, способствуя снижению загруженности и повышению безопасности движения.

Материал и методы исследования

В ходе исследования были изучены научные работы отечественных и зарубежных авторов, проанализированы данные о транспортных потоках и состоянии дорожной инфраструктуры Запорожской области, а также изучены особенности функционирования цифровых сервисов и геолокационных систем на различных платформах. Системный анализ позволил оценить возможности интеграции цифровых технологий в транспортную инфраструктуру для разработки платформы «Умная дорога».

Обоснование проекта

Запорожская область выполняет важную функцию в транспортной системе, соединяя Крым с соседними регионами. Её автомобильные дороги играют ключевую роль в обеспечении транзита грузов, пассажирских перевозок, а также в развитии экономики и туризма. Дорожная сеть активно используется как для транзитных потоков, так и для местных перевозок, обеспечивая связь между населенными пунктами и ключевыми объектами региона. Однако транспортная инфраструктура области сталкивается с рядом системных проблем, включая высокую загруженность дорог, сезонные заторы, изношенное состояние покрытия и отсутствие современных технологий управления движением. Эти факторы существенно ограничивают эффективность дорожного сообщения, увеличивают риск аварий и снижают комфорт передвижения.

Значение проекта «Умная дорога»

Проект «Умная дорога» нацелен на интеграцию цифровых технологий, обеспечивающих мониторинг, прогнозирование и управление транспортными потоками. Это решение сочетает в себе современные методы обработки данных, интерактивную навигацию, информационную поддержку водителей и туристов, а также функции поддержки бизнеса и логистики. Основой платформы являются языки программирования Python и JavaScript, библиотеки TensorFlow и OpenCV для анализа данных и визуализации, а также API, такие как Mapbox для построения маршрутов и отображения данных в реальном времени.

Проект охватывает ключевые магистрали региона, включая Е-58 и Е-105. До 80% общего движения составляют транзитные потоки, включающие перевозку грузов и пассажиров между материковыми регионами и Крымом. Локальные перевозки, составляющие около 20–25%, обслуживают внутренние маршруты региона. Летний сезон усиливает нагрузку на дороги в 1,5–2 раза из-за увеличения туристического трафика, что приводит к частым заторам и снижению средней скорости движения.

Инновационные технологии анализа данных

Для анализа транспортных потоков используются передовые технологии. Инструменты обработки данных, такие как библиотеки pandas и numpy, позволяют собирать и обрабатывать информацию с сенсоров, камер и GPS-устройств. Модели машинного обучения на базе TensorFlow используются для прогнозирования загруженности дорог с учётом сезонных изменений, времени суток и погодных условий. Интеграция Mapbox API обеспечивает наглядное отображение данных в виде тепловых карт и позволяет строить маршруты в режиме реального времени.

Состояние дорожного покрытия оценивается с помощью алгоритмов компьютерного зрения на базе OpenCV. Данные, полученные с камер, анализируются для автоматического выявления повреждений покрытия, отсутствующей разметки и других дефектов. Эта информация передаётся в дорожные службы, что позволяет оперативно планировать ремонтные работы. Дополнительно планируется использовать технологии IoT для интеграции данных о состоянии дорожной инфраструктуры с прогнозами загруженности, что повысит точность решений.

Функциональность мобильного приложения

Мобильное приложение, являющееся центральным элементом проекта, предоставляет пользователям доступ к интерактивным картам, персонализированной навигации и уведомлениям о дорожных условиях. Для туристов реализован аудиогид, основанный на технологиях Yandex Text-to-Speech. Приложение также позволяет пользователям сообщать о дорожных проблемах, что улучшает точность мониторинга и взаимодействие с системой.

Дополнительно приложение будет включать функции планирования поездок, такие как интеграция с календарём пользователя для расчёта оптимального времени выезда и отправка уведомлений о возможных задержках. Для бизнеса предусмотрена возможность управления логистическими маршрутами, включая мониторинг доставки грузов и автоматическое обновление статуса заказов.

Экологический эффект

Оптимизация маршрутов и сокращение времени ожидания в заторах позволяет снизить выбросы CO2 до 15%. Это оказывает положительное влияние на экологическую ситуацию в регионе. Дополнительно система IoT-датчиков будет использоваться для мониторинга уровня загрязнения воздуха вдоль основных магистралей, предоставляя актуальные данные для улучшения экологической обстановки.

Важной частью проекта является анализ экологических данных для выявления участков с повышенным уровнем загрязнения. Эта информация может использоваться для принятия решений о размещении зелёных насаждений вдоль дорог, которые помогут снижать уровень выбросов и улучшать качество воздуха.

Поддержка бизнеса и логистики

Проект включает подсистемы «Попутный груз» и «Попутный пассажир», которые связывают водителей с компаниями, нуждающимися в транспортировке товаров, и пассажирами, ищущими удобные маршруты для совместных поездок. Эти решения оптимизируют маршруты, снижают затраты и повышают эффективность логистики и пассажирских перевозок. Локальные предприятия, такие как кафе, заправки и гостиницы, могут размещать рекламу на платформе, увеличивая свой клиентопоток. Дополнительно сервис предоставляет информацию о загруженности гостиниц, которые сотрудничают с проектом, позволяя пользователям планировать остановки и бронирования в реальном времени.

Для поддержки бизнеса также планируется внедрение функции аналитики, которая будет помогать предприятиям прогнозировать спрос на их услуги. Например, данные о туристическом потоке могут использоваться для оптимального планирования рабочих смен в кафе или гостиницах, расположенных вдоль маршрутов. Эта аналитика также предоставит гостиницам информацию о предпочтениях клиентов, что позволит адаптировать их услуги под текущие запросы.

Сравнение с международными аналогами

Проект «Умная дорога» отличается от таких международных примеров, как Smart Highways в Нидерландах или магистраль М-4 «Дон» в России. В то время как Smart Highways делают акцент на модернизации дорожного покрытия и освещения, а М-4 фокусируется на создании платных многополосных трасс, «Умная дорога» ориентирована на цифровизацию существующей инфраструктуры. Это позволяет минимизировать затраты, сохраняя высокую эффективность.

Дополнительно стоит отметить, что система «Умная дорога» акцентируется на интеграции сервисов для туристов и проезжающих водителей, включая дальнобойщиков и автоперевозчиков, что выделяет её на фоне аналогов. Аудиогид и информация о местных достопримечательностях повышают привлекательность региона для путешественников, а для водителей грузовых автомобилей предоставляются данные о доступных зонах отдыха, заправочных станциях и пунктах технического обслуживания, что способствует повышению удобства и безопасности их маршрутов.

Этапы реализации проекта

Реализация проекта включает несколько ключевых этапов:

• Анализ интернет-покрытия и установка дополнительных ретрансляторов для обеспечения стабильной связи вдоль магистралей.

• Разработка и тестирование системы «Умная дорога» на пилотных участках Е-58 и Е-105.

• Создание партнёрств с локальными бизнесами для интеграции их услуг в платформу.

• Масштабирование системы на весь регион после успешного тестирования.

• Обучение пользователей работе с приложением через информационные кампании.

• Внедрение дополнительных сервисов, таких как прогнозирование трафика и экологический мониторинг.

Выводы. Целью данного проекта является повышение эффективности транспортной инфраструктуры Запорожской области путём внедрения современных цифровых технологий. Проект «Умная дорога» направлен на решение таких ключевых проблем, как высокая загруженность дорог, изношенность покрытия и отсутствие систем мониторинга и управления движением. Применение технологий машинного обучения, анализа данных и IoT позволяет реализовать мониторинг транспортных потоков, прогнозирование дорожной обстановки и персонализированную навигацию. Реализация проекта обеспечит снижение уровня заторов, повышение безопасности дорожного движения и улучшение экологической ситуации за счёт сокращения выбросов CO2. Кроме того, проект создаёт условия для экономического роста региона через поддержку местного бизнеса и оптимизацию логистических процессов. Перспектива масштабирования проекта подчёркивает его универсальность и актуальность в решении задач модернизации транспортной инфраструктуры.

Список литературы

1. Дорофеев В. П. Интеллектуальные транспортные системы: основы проектирования // Вестник транспортной инфраструктуры. — 2018. — № 4. — С. 45–52.

2. Иванова Е. А. Цифровизация в транспортной сфере: технологии и перспективы // Научные труды молодых исследователей. — 2021. — № 2. — С. 14–20.

3. Кузнецов А. В. Оптимизация транспортных потоков с использованием современных технологий // Транспортные системы. — 2019. — Т. 3. — № 1. — С. 65–70.

4. Прокофьев Н. И., Сидоренко Л. А. Развитие логистических систем в контексте цифровизации // Логистика и управление цепями поставок. — 2020. — № 6. — С. 98–105.

5. Smart Highway: Project Overview // Studio Roosegaarde [Электронныйресурс]. — URL: https://studioroosegaarde.net.

6. Official M-4 «Don» Project Overview [Электронныйресурс]. — URL: https://m4-don.ru.

7. Dutch Design Award: Best Innovations of the Year [Электронныйресурс]. — URL: https://www.dutchdesignawards.nl.

8. Григорьев В. Н., Матузенко Е. В. Умные технологии в транспортной логистике: перспективы и вызовы // Наука и транспорт. — 2022. — Т. 2. — № 5. — С. 40–50.

9. Econet.ru: Инновации на дорогах [Электронный ресурс]. — URL: https://econet.ru.

10. Cyberleninka: Зарубежный опыт внедрения ИТС [Электронный ресурс]. — URL: https://cyberleninka.ru.