Система мониторинга автомобильных дорог на базе распределенного акустического сенсора

Заказчик

Заказчик проекта — компания СМАРТС.

Это один из первых в России операторов сотовой связи, основанный в 1991 году и работавший в 16 регионах. В 2015 году компания перепрофилировалась для работы с инновационными проектами.

Направления деятельности СМАРТС сегодня:

• Построение телекоммуникационной инфраструктуры по уникальной технологии на базе волоконно-оптических линий связи.
• Создание системы управления географически распределенными центрами обработки данных.
• Реализация магистральной квантовой сети между городами.
• Внедрение системы мониторинга автомобильных дорог на базе распределенного акустического сенсора (сокращенно — системы акустического мониторинга).

Ситуация

СМАРТС впервые в мире внедряет систему акустического мониторинга на действующей автомобильной дороге протяженностью около 240 километров. Проект реализуется в Самарской области на участке трассы федерального значения M-5. Он может стать неотъемлемой частью интеллектуальной транспортной системы как региона, так и страны.

Система акустического мониторинга внедряется при поддержке Российского фонда развития информационных технологий.

Для развертывания программной части системы компании СМАРТС понадобился технологический партнер, которым стала российская ИТ-компания «Хоулмонт».

Решение

Работа по проекту стартовала в июле 2020 года. Запуск системы в полном масштабе произошел в декабре 2021 года.

В основе аппаратной части системы — распределенный акустический сенсор и оборудование когерентной рефлектометрии, которое обрабатывает сигнал в режиме онлайн за счет измерения фазы отраженного сигнала. Функцию распределенного сенсора, который регистрирует акустические колебания, выполняет проложенный в обочине дороги волоконно-оптический кабель. Он считывает вибрации, которые участники дорожного движения передают полотну автомобильной дороги.

Программная часть, в которой используется российское ПО, позволяет идентифицировать события по характерным акустическим следам. Кроме того, система визуализирует на картах дорожную обстановку в режиме реального времени, формирует различные отчеты и оповещает операторов о важных событиях.

Для обучения системы используются нейросети. Количество распознаваемых событий будет постоянно увеличиваться. Для обогащения данных, поступающих от акустических сенсоров, используются данные о движении автомобилей с комплексов фото и видео фиксации.

Возможности системы акустического мониторинга:

• Получение и хранение данных из различных источников (виброакустические комплексы, комплексы фото и видео фиксации).
• Обработка полученных данных в режиме реального времени. Система распознает определенный спектр событий: движение техники, выход пешеходов на дорогу, проведение дорожных работ, проникновение в колодцы кабельной канализации, затор, съезд транспортных средств на обочину и т. д. При помощи математических алгоритмов и нейронных сетей система будет способна в том числе выделять в общем потоке событий конкретный автомобиль и траекторию его движения.

• Формирование отчетов в различных форматах (PDF, CSV, XLSX, DOCX, JSON, XML) по запросам пользователей и других подсистем. Заранее настроены различные виды отчетов и график их формирования.

• Поддержка работы с картами и HD-снимками местности для визуализации ситуации на дороге. На картах отображаются все классифицированные транспортные средства, технические средства организации дорожного движения, а также другие объекты и события. У каждого объекта и события есть наименование, координаты, визуальный индикатор и т.д. В системе обеспечена возможность отображения большого количества объектов. Операторы могут переходить к просмотру детальной информации по представленным на карте объектам. Весь перечень объектов можно фильтровать по различным критериям или выполнить по нему полнотекстовый поиск. Также пользователям доступна навигация: переключение между разными слоями карт, изменение масштаба, фокусировка на выбранных объектах или событиях. Карта местности вместе со списком объектов и событий автоматически обновляется в режиме реального времени.

• Уведомление о событиях (например, об обрыве кабеля или вскрытии колодца) по e-mail и Telegram, настройка их параметров.
• Хранение истории событий.
• Разграничение ролей пользователей.
• Настройки и администрирование.

Основная сложность в проекте состояла в обработке, многоуровневом хранении и отображении большого количества событий, поступающих из различных источников. В сутки система обрабатывает порядка 100 миллионов событий, впоследствии это количество будет увеличиваться. Каждое событие обогащается дополнительными данными, генерируются вторичные события и оповещения, события сохраняются в архив, в систему визуализации для оперативной работы, и в OLAP для статистической обработки.

Кроме того, для отслеживания отдельного автомобиля требовалось обучить нейросеть распознаванию конкретного автомобиля и траектории его движения в общем массиве данных с высокой точностью. Для обучения использовались данные более чем за год, учитывалось влияние на сигнал погодных условий, времени года и различных помех.