Дорожная статистика: как записи с камер ГИБДД помогают исследованиям ученых

Пермский национальный исследовательский политехнический университет — ключевой участник одного из первых пяти научно-образовательных центров мирового уровня, которые с 2019 года формируются в России при поддержке нацпроекта «Наука и университеты».

Недавно ученые из Перми сделали новый шаг к тому, чтобы российские города забыли о дорожных пробках. Инновационное исследование, которое возглавил завкафедрой автомобилей и технологических машин Михаил Бояршинов, в будущем поможет прогнозировать транспортные потоки в городах и эффективно управлять ими, регулируя работу светофоров, а также снижая число заторов и ДТП.

Для достижения цели исследователи предлагают использовать так называемый показатель Хёрста. С помощью него они намерены анализировать данные с дорожных камер видеофиксации нарушений. Разрабатывать новую систему ученым помогают специалисты Пермской дирекции дорожного движения и компании «Технологии безопасности дорожного движения».

Показатель Хёрста, или метод нормированного размаха — это сравнительно новый способ изучения случайных характеристик объектов, процессов и явлений. Сегодня он активно используется наравне с другими (в частности, с нейросетевым моделированием) в самых разных областях исследований.

Например, экономистам он полезен для прогноза стоимости финансовых активов, трендов и циклов рынка, моделирования непериодических колебаний курсов основных валют, стоимости акций и биржевых котировок, оценки экономических рисков. В физиологии и медицине показатель Хёрста применяется при анализе причин травматизма. Гидрологи используют его при изучении переменчивых водных систем, сейсмологи — для повышения надежности прогнозирования землетрясений...

При этом в транспортной отрасли, как выяснили ученые из Пермского политеха, этот коэффициент пока не слишком популярен. Не только в России, но и за рубежом его использованию в этой сфере посвящено немного научных публикаций. Полноценного же анализа свойств показателя Хёрста при обработке и анализе характеристик транспортных потоков до сих пор и вовсе не было.

«Наше исследование, по-видимому, стало первым отечественным опытом применения показателя Хёрста для анализа интенсивности транспортных потоков на улицах городов. Надеемся, оно привлечет внимание научной общественности к вопросам использования новых современных технологий анализа потоков автомобильного транспорта», — отмечают пермяки.

Пермь, разумеется, не входит в число крупнейших мегаполисов. Но это большой промышленный город с населением свыше 1 млн человек и активным автомобильным движением.

Для сбора статистики исследователи выбрали участок улицы с интенсивным односторонним движением. Она связывает центральный район Перми с ее окраинами.

«Мы первыми в России использовали данные программно-технических комплексов, фиксирующих нарушения Правил дорожного движения, для исследования транспортного потока и проанализировали его интенсивность», — рассказывает руководитель проекта Михаил Бояршинов.

Собрав данные, полученные с камер, ученые составили большой график с недельными данными об интенсивности транспортного потока (ее измеряют в автомобилях в час) на исследуемой улице. Имея такую статистику и используя показатель Хёрста, специалисты оценили, закономерно ли изменяется интенсивность потока или же распределение числа машин во времени хаотично.

Для каждого дня недели кривые на графике различались. Разброс значений трафика в течение суток был неравномерным. Особенно это заметно при сравнении утреннего потока после 6:30 утра в понедельник и в воскресенье. И все же были в графиках, соответствующих каждому дню, и некоторые схожести. Так, от полуночи до 6:30 поведение кривых различалось незначительно. Да и к концу каждого дня в течение недели средние значения интенсивности сближались, находясь в диапазоне от 393,5 до 410,8 автомобилей в час.

Когда ученые рассчитали показатель Хёрста для каждого из дней, они увидели, что результаты мало различаются между собой. В том числе это относится и к разнице между показателями для рабочих дней и выходных. Это позволило статистически доказать, что на исследуемой дороге транспортный поток изменяется не случайным образом, а следуя устойчивой тенденции.

К тому же выводу исследователи пришли, проанализировав динамику изменений показателя Хёрста в течение каждого дня. С полуночи до 3:30 утра значения изменялись в целом хаотично. В дальнейшем же в течение каждых суток показатель эволюционировал по-разному, но неизменно стабилизировался, а к концу каждого дня принимал близкие значения. И это однозначно говорит о том, что изменение интенсивности транспортного потока подчиняется определенным законам.

А если что-то изменяется не случайным образом, то этим можно управлять! Однако научиться делать это, по крайней мере, на исследуемой улице в Перми, похоже, будет не так просто. Для статистики, собранной за всю неделю, показатель Хёрста оказался чуть меньше, чем для отдельных дней. Что говорит о нестабильности динамики изменения транспортного потока, ее некоторой хаотичности. Для ученых из Пермского политеха такая противоречивость результатов означает одно: нужно продолжать исследования интенсивности транспортных потоков.

«Метод нормированного размаха может стать полезным для выявления тренда в изменении интенсивности движения автомобилей по дорогам современных мегаполисов. Этот подход может также оказаться перспективным при разработке средств прогнозирования и перспективного планирования, принятии решений о реконструкции существующей дорожной сети и проектировании новых магистралей», — считают авторы исследования.

Достижение значимых результатов по приоритетам Стратегии научно-технологического развития России и повышение привлекательности отечественной науки и образования — задачи федерального проекта «Исследовательское лидерство», который входит в нацпроект «Наука и университеты». Добиться этих целей планируется благодаря созданию мировых и региональных тематических центров, а также за счет формирования системы трансфера технологий, созданных в передовых научных институтах и вузах. Чтобы присоединиться к исследованиям в таких научно-образовательных центрах, молодым ученым до 39 лет достаточно отправить в них заявку.