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

2025

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.51889/2959-5894.2025.91.3.017
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.