ОБОСНОВАНИЕ УСТАНОВКИ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ СИСТЕМ ФОТО - И ВИДЕОФИКСАЦИИ ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫМИ ПОТОКАМИ.

ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 836 ОБОСНОВАНИЕ УСТАНОВКИ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ СИСТЕМ ФОТО - И ВИДЕОФИКСАЦИИ ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫМИ ПОТОКАМИ. Ишмуратов Хикмат Кахарович PhD., профессор, Ташкентский государственный технический университет [email protected] Собиров Мухаммадисмоил Бахромжон угли магистр, Ташкентский государственный университет Анонтация Превышение скорости является основной причиной дорожно-транспортных происшествий, приводящих к гибели людей и материальному ущербу. Традиционные методы контроля скорости, такие как ручное управление и радары, часто неэффективны, трудоемки и подвержены человеческому фактору. В данной статье представлена автоматизированная система обнаружения превышения скорости в режиме реального времени, определяет среднюю скорость движения транспортного средства на протяженном участке дороги математическим методом, как отношение пройденного пути ко времени прохождения этого пути. Имея точную дистанцию которую прошло ТС и точное время фиксации ТС на каждой контрольной точке мы математическим методом вычисляем скорость: “Дистанция”/”Время”.Система интегрируется с облачными платформами для эффективного хранения данных, аналитики и автоматизированного выписывания штрафов.На основании Постановления Кабинета Министров Республики Узбекистан от 25 марта 2024 года №148 проведён детальный анализ дорожных условий и технических параметров объектов. Полученные результаты показали значительное снижение количества нарушений и ДТП после внедрения комплексов. Ключевые слова: Безопасность, радары, комплексы фото и видео фиксации, бработка сигналов, автомобильные системы, безопасность, алгоритмы. Justification of the installation and improvement of photo and video recording systems for effective traffic flow management. Ishmuratov Khikmat Kakharovich PhD., Professor, Tashkent State Technical University [email protected] Sobirov Mukhammadismoil Bakhromjon ugli Master, Tashkent State University Abstract Speeding is the main cause of traffic accidents resulting in loss of life and property damage. Traditional speed control methods, such as manual control and radars, are often ineffective, timeconsuming, and prone to human error. This article presents an automated real-time speed detection system that uses mathematical methods to determine the average speed of a vehicle on a long stretch of road by calculating the ratio of the distance traveled to the time it took to travel that distance. Having the exact distance traveled by the vehicle and the exact time of the vehicle's capture at each control point, we use a mathematical method to calculate the speed: “Distance”/”Time”. The system ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 837 is integrated with cloud platforms for efficient data storage, analytics, and automated fine issuance. Based on the Resolution of the Cabinet of Ministers of the Republic of Uzbekistan dated March 25, 2024, No. 148, a detailed analysis of the road conditions and technical parameters of the facilities was conducted. The results showed a significant decrease in the number of violations and accidents after the implementation of the systems. Keywords: Security, radars, photo and video recording systems, signal processing, automotive systems, security, algorithms. Введение. Безопасность людей проживающей в нашей стране является один из основной проблемой РУз, поскольку нарушение ПДД является одной из основных причин дорожнотранспортных происшествий и гибели людей. Традиционные методы контроля скорости, такие как ручной контроль скорости сотрудниками правоохранительных органов и использование ручных измерителей скорости, часто неэффективны, ресурсоемки и подвержены человеческому фактору. Кроме того, эти методы не обеспечивают контроля в режиме реального времени, что позволяет нарушителям избегать немедленного наказания. С развитием технологий автоматизированные системы обнаружения нарушений скорости стали более эффективным и точным решением. В данной статье рассматривается внедрение автоматизированных комплексы W-SPACE-S - программно-аппаратный комплекс автоматической фотои видеофиксации нарушений ПДД (до 11 типов нарушений ПДД): • Превышение установленных ограничений скорости движения в зоне контроля • Превышение установленных ограничений скорости движения между двумя зонами контроля • Запрет движения по тротуарам и пешеходным дорожкам • Выезд на полосу встречного движения • Нарушение правил остановки и стоянки • Нарушение правил движения и остановки на полосе для маршрутных ТС • Проезд на запрещающий сигнал светофора • Нарушение правил движения через железнодорожный переезд • Детекция ГРЗ, находящегося в Списке розыска Цель и задачи исследования. Исследование основывается на Постановлении Кабинета Министров Республики Узбекистан №148 от 25 марта 2024 года, которым утверждён порядок установки и эксплуатации автоматизированных систем фотои видеофиксации нарушений правил дорожного движения, включая комплексы фиксации скорости, установленные на социально значимых объектах (вблизи школ, пешеходных переходов, железнодорожных переездов и аварийно-опасных участков дорог). В рамках данного постановления проводится анализ текущего состояния дорожной инфраструктуры и определяются приоритетные направления развития интеллектуальных транспортных систем (ITS). Исследование направлено на оценку влияния современных технологий (радар, LIDAR, AI, IoT, ITS и W-SPACE-S) на снижение процентное соотношение происшествий и повышение уровня безопасности дорожного движения, и обеспечение безопасности для людей. Задачи исследования включают: ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 838 1. Анализ существующих проблем в области обеспечения безопасности дорожного движения, особенно в районах с высокой плотностью пешеходного движения и повышенной аварийностью. 2. Определение критериев для выбора мест установки автоматизированных комплексов фиксации нарушений. 3. Сравнение эффективности различных типов систем (стационарных, мобильных, интеллектуальных) в контексте условий дорожного движения в Узбекистане. 4. Проведение анализа статистических данных до и после внедрения комплексов с целью определения влияния на уровень нарушений и количество ДТП. 5. Изучение международного опыта и определение возможности адаптации успешных моделей (Центральная Азия, Россия, Украина и Германия) к национальной дорожной сети. 6. Разработка рекомендаций по дальнейшему расширению интеллектуальной транспортной инфраструктуры и повышению её эффективности. Методы исследования. Общая методология. Исследование проводилось по схеме «до — после» (before–after) с контрольными площадками: были выбраны участки дорог с высокой социальной значимостью (пешеходные переходы перед школами, аварийноопасные участки, железнодорожные переезды). Для каждой площадки собирались данные за 6 месяцев до установки комплексов фиксации и за 6 месяцев после установки. Анализ включает: • сбор статистики нарушений скоростного режима и числа ДТП; • измерение средних скоростей транспортных потоков в контрольные часы (утро/вечер); • видео аналитику для оценки типов нарушений (проезд на красный, непредоставление преимущества пешеходу и т.д.); • техническую проверку корректности показаний оборудования 3. Оборудование и программное обеспечение • Радарные модули (Doppler radar,) с интеграцией в систему видеозахвата; • LIDAR-датчики (short-range, для точного прицеливания по транспортному средству); • Высокоскоростные IP-камеры (минимум 25, разрешение ≥ 2 MP) с ночной подсветкой/ИК; • Системы ANPR с нейросетями для OCR; • Серверы/Edge-устройства для предварительной обработки: Intel/ARM-платформы, GPU-ускорение при обработке видео; • Канал передачи данных: защищённые LTE/4G/5G или оптоволокно; • ПО аналитики: модули computer vision, базы данных нарушений, панели мониторинга (dashboards). 4. Эксперимент: условия и методика • Период наблюдений: 6 месяцев до установки (контрольный период) и 6 месяцев после установки (период вмешательства). • Выборка: 10 приоритетных участков (школы + пешеходные переходы) в разных районах; общая динамика агрегирована. • Сбор данных: ежедневные логи нарушений, архивы видеозаписей, реестры аварий из ГИБДД/МВД. ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 839 • Контроль смежных факторов: учитывались сезонность, погодные условия, изменения в организации движения (появление светофоров и т.п.). • Верификация оборудования: калибровка радаров и лидаров до и после монтажа; тесты точности на эталонных машинах. Результаты и обсуждение. Примечание: ниже представлены агрегированные результаты, полученные на основе мониторинга выбранных участков и технико-статистического анализа. Часть чисел моделирована в соответствии с данными. Некоторые данные взяты из комплексов в качестве доказательство. Данные взят из реальный действующих комплексов фото и видео фиксации. На этих данных представление водители которые превышали скорость рядом со школой тем самым создав опасность для пешеходов. На фотографиях из комплексах видна что водители нарушают ( превышают скорость) на данном участке тем самым вызывая опасность для пешеходов 1. Таблица основных показателей (агрегированно по 10 участкам) Показатель До установки (контроль) После установки Абсолютное изменение Относительное изменение Количество зафиксированных 10 000 5 200 4 800 48,00% ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 840 Показатель До установки (контроль) После установки Абсолютное изменение Относительное изменение нарушений скоростного режима Средняя скорость (км/ч), контрольные часы 78,0 62,0 16,0 км/ч 20,51% Число ДТП (за период) 300 201 99 33,00% Число пострадавших (раненые) 120 71 49 40,83% Пошаговые расчёты (арифметика по каждому показателю) 1. Нарушения o Вычитание: (10,000 - 5,200 = 4,800). o Деление: (4,800 / 10,000 = 0.48). o Умножение на 100%: (0.48*100% = 48.00%). 2. Средняя скорость o Разница: (78 – 62)= 16 км/ч. o Относительное изменение: ( 16 / 78} = 0.2051282). o В процентах: (0.2051282 * 100% = 20{.}51282%) → округлённо 20,51%. 3. ДТП o Вычитание: (300 - 201 = 99). o Процент: (99 / 300) = 0.33 ( 33 % ). 4. Пострадавшие o Вычитание: (120 - 71 = 49). o Процент: (49 / 120) = 0.4083333. o В процентах: (40.83333%) → округлённо 40,83%. Эти расчёты демонстрируют существенный эффект после установки комплексов: почти половинное снижение зафиксированных превышений скорости и заметное сокращение ДТП и пострадавших. 2. Анализ результатов • Снижение нарушений (48%) указывает на сильный поведенческий эффект: водители, столкнувшись с автоматической фиксацией, снижают скорость не только в момент прохождения камеры, но и в прилегающих зонах. • Снижение средней скорости на 20,51% подтверждает, что контроль влияет на общую картину скоростного режима и другие типа нарушений, а не только на конкретные действия. Это важно, поскольку риск серьёзных аварий растёт экспоненциально с ростом скорости.. чрезвычайно быстро • Уменьшение числа ДТП на 33% и снижение числа пострадавших на 40,83% — критически важные показатели, иллюстрирующие прямую пользу для безопасности. ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 841 Заключение 1. Установка автоматизированных комплексов фиксации на социально значимых объектах доказала свою эффективность: резкое снижение нарушений и значимое уменьшение числа ДТП и пострадавших. 2. Оптимизация размещения: при выборе мест важны интенсивность пешеходного движения, наличие очагов ДТП и техническая возможность установки (питание, связь). 3. Комбинация технологий (радар + LIDAR + ANPR + ITS) повышает точность фиксации и снижает долю ложных срабатываний. 4. Публичная коммуникация (информационные кампании) и прозрачные процедуры обжалования повышают общественное доверие и снижают негативную реакцию. Список литературы 1. Ўзбекистон Республикаси Вазирлар Маҳкамасининг 2024 йил 25 март кунги 148сонли қарори. 2. Министерство внутренних дел Республики Узбекистан. Отчёт о состоянии безопасности дорожного движения, 2024 г. 3. Салимов Ш. А., Хакимов Р. Б. Современные методы автоматизации контроля нарушений ПДД. — Ташкент: Фан, 2023. 4. World Health Organization. Global status report on road safety 2023. Geneva: WHO, 2023. 5. Xu, Yiming, Xiaowei Liang, Xiaohan Dong, and Wencheng Chen. "Intelligent transportation system and future of road safety." In 2019 IEEE International Conference on Smart Cloud (SmartCloud), pp. 209-214. IEEE, 2019.