Мультимодальная распределённая система Интернета вещей реального времени для управления городским движением (приглашённый доклад)

Дорожные заторы являются одной из растущих городских проблем и связаны с перерасходом топлива, человеческими жертвами и снижением производительности. В существующих системах управления дорожным движением используются программируемые логические контроллеры (PLC) с алгоритмами планирования по кругу (round-robin). В недавних исследованиях предложены платформы на основе Интернета вещей (IoT), использующие плотность транспортных средств на каждой полосе для управления транспортным потоком; однако такие системы характеризуются низкой точностью из-за нехватки наборов изображений экстренных транспортных средств для обучения глубоких нейронных сетей. В настоящей работе предлагается новая распределённая платформа IoT, основанная на двух наблюдениях. Во-первых, существенные структурные изменения дорог происходят редко. Это наблюдение используется при разработке нового двухэтапного детектора транспортных средств, обеспечивающего точность обнаружения 77% на наборе данных UA-DETRAC. Во-вторых, экстренные транспортные средства издают характерные звуки сирен, которые можно обнаруживать с помощью нового алгоритма акустического обнаружения на периферийном устройстве. Предлагаемая система обнаруживает экстренные транспортные средства со средней точностью 99,4%.