UrbanTrafficAI

Заказчик: ООО «ТраффикДэйта»
Проблема:
Органы местного самоуправления и городские перевозчики столкнулись с необходимостью повышения эффективности городского транспорта, улучшения маршрутов и расписаний. Они хотят использовать видеоаналитику для комплексного анализа пассажиропотока и дорожной инфраструктуры, но сталкиваются с двумя основными препятствиями:
 — отсутствует автоматический сбор данных о дорожном трафике и пассажиропотоке;
 — отсутствует единая методика оценки текущей ситуации и формирования стратегических решений.
Сегодня существуют точечные решения, направленные на улучшение отдельных участков транспортной сети, но комплексное решение, объединяющее анализ видео, обработку больших данных и принятие управленческих решений, отсутствует.
Ограничения и рекомендации:
Ограничений по инструментам и средствам разработки нет. Команда может воспользоваться готовыми инструментами и решениями компании ООО «ТраффикДэйта», включая их собственное программное обеспечение.
Дополнительно рекомендуется рассмотреть следующее:
Обзор открытых библиотек и фреймворков для видеоаналитики и обработки больших данных;
Курсы по анализу данных и видеоаналитике;
Участие в конференциях и семинарах по интеллектуальным транспортным системам.
Требуемые компетенции:
Обработка и анализ видео (OpenCV, TensorFlow, PyTorch);
Анализ больших данных (Pandas, NumPy, Scikit-Learn);
Проектирование ИТ-инфраструктуры (Docker, Kubernetes);
Городская транспортная инженерия (маршрутизация, организация дорожного движения).

«У нас тысячи камер, но они смотрят, а не видят. Видео есть. А информации — нет. Мы тратим месяцы на обработку одного перекрёстка. А город живёт сейчас».