(untitled) (Computer systems and information technologies, 2025)
Предметом дослідження є природа виникнення дорожньо-транспортних пригод та підходи до їх попередження або прогнозування в реальному часі за допомогою алгоритмів комп’ютерного зору та використання одноплатних комп’ютерів: Jetson Orin Nano. Метою дослідження є створення моделі для прогнозування потенційного зіткнення транспортних засобів, яка працює в режимі реального часу. Методологія, що використовується в дослідженні, полягає в поєднанні результатів роботи моделі комп’ютерного зору TrafficCamNet_1.3 з математичними підходами для визначення можливого зіткнення транспортних засобів. Математичні методи включають в себе розрахунок проекцій руху автомобілів та використання їх для перевірки можливості зіткнення автомобілів. Постановка експериментів базується на сценаріях, розроблених за допомогою BeamNG.tech, з використанням Nvidia Jetson Orin Nano як платформи для запуску класифікації та визначення ймовірності зіткнення в реальному часі. Основними результатами даного дослідження є визначення часових проміжків, витрачених на зупинку автомобіля перед можливою аварією, також опис характеристик автомобілів та умов аварії, відсоток аварій, що відбулися під час експерименту, для визначення надійності моделі та її здатності до впровадження в реальне життя. Як висновок, це дослідження показує, що модель працює для випадків, коли автомобілі не перевищують дозволену швидкість на конкретному проміжку дороги. При дозволеній швидкості водій буде вчасно сповіщений і матиме достатньо часу, щоб зупинити автомобіль, в іншому випадку кількість часу на реакцію на загрозу значно зменшується. В якості вдосконалення моделі можна розглянути використання ансамблю моделей з різними розмірами навчальних наборів даних для ранньої класифікації автомобілів на зображенні. Результати дослідження можуть бути використані для побудови інтелектуальної програмної системи попередження дорожньо-транспортних пригод на визначених аварійно-небезпечних ділянках руху.