ТЕМАТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПО СБОРУ И ОБРАБОТКЕ ДАННЫХ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ЛЮДЕЙ В ГОРОДСКОМ ТРАНСПОРТЕ

2025

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.51889/2959-5894.2025.91.3.017
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

В условиях роста городской мобильности задача точного подсчёта пассажиров становится особенно важной для планирования транспортной инфраструктуры.Целью настоящей статьи —разработка системы автоматического обнаружения и подсчёта людей в городском транспорте с использованием современных методов компьютерного зрения. В работе описаны этапы сбора и аннотирования данных, обучение модели и оценка её эффективности. В рамках исследования были поставлены задачи по сбору и аннотированию видеоданных, обучению модели и оценке её эффективности. Был создан специализированный датасет (4 047 изображений, 8 918 объектов), и модель обучена до достижения значения F1-показателя 0.90. Проведена серия экспериментов с различными алгоритмами трекинга. Результаты подтвердили высокую точность системы и её пригодность для применения в режиме реального времени. Разработанное решение может быть использовано для мониторинга пассажиропотока, оптимизации маршрутов и повышения эффективности управления городским транспортом.