Департамент транспорта Москвы планирует расширить использование технологий Big Data
Прослушать текст
Эксперты, принявшие участие во Втором Научном совете по вопросам развития транспортной инфраструктуры, созданном по инициативе Правительства Москвы, обсудили возможности применения технологий анализа Больших Данных в развитии транспортной системы города.
В настоящее время технологии Больших Данных используются для развития интеллектуальной транспортной системы Москвы. Так, динамическая транспортная модель в режиме реального времени сообщает о дорожно-транспортной ситуации в городе. С помощью анализа Больших Данных неструктурированные данные преобразовываются в выводы, используемые для управленческих решений.
«Система агрегирует данные, полученные с датчиков ГЛОНАСС, установленных на городском транспорте, камер фото- и видеофиксации и транспортных детекторов, фиксирующих интенсивность движения и скорость автомобилей. С помощью системы можно управлять светофорами, анализировать очаги аварийности, места скопления транспортных средств, выявлять затруднения в движении пассажирского транспорта, своевременно устранять их», – сообщил в своем докладе директор «МосгортрансНИИпроект» Александр Поляков.
Также можно проанализировать то, как используются москвичами и гостями столицы транспортные карты.
«Такая информация поможет определить траектории перемещения по городу отдельных пассажиров, наиболее вероятные и часто используемые маршруты между работой и домом. Обладая такими данными можно оптимизировать работу наземного транспорта – распределить нагрузку на разные маршруты в разные периоды дня, сократить количество пересадок и улучшить транспортную доступность отдельных районов города», – уточнил Андрей Грунин, помощник проректора МГУ имени М.В. Ломоносова.
Как рассказал Максим Ликсутов, заместитель Мэра Москвы по вопросам транспорта, с помощью сотовых данных и систем слежения в департаменте транспорта получили точную картину движения каждого автобуса. По его словам, технологии Big Data позволили проанализировать террабайты статистических данных о посадках и высадках, частоте и скорости движения, нагрузке на дороги и пересадочные узлы.
В настоящее время технологии Больших Данных используются для развития интеллектуальной транспортной системы Москвы. Так, динамическая транспортная модель в режиме реального времени сообщает о дорожно-транспортной ситуации в городе. С помощью анализа Больших Данных неструктурированные данные преобразовываются в выводы, используемые для управленческих решений.
«Система агрегирует данные, полученные с датчиков ГЛОНАСС, установленных на городском транспорте, камер фото- и видеофиксации и транспортных детекторов, фиксирующих интенсивность движения и скорость автомобилей. С помощью системы можно управлять светофорами, анализировать очаги аварийности, места скопления транспортных средств, выявлять затруднения в движении пассажирского транспорта, своевременно устранять их», – сообщил в своем докладе директор «МосгортрансНИИпроект» Александр Поляков.
Также можно проанализировать то, как используются москвичами и гостями столицы транспортные карты.
«Такая информация поможет определить траектории перемещения по городу отдельных пассажиров, наиболее вероятные и часто используемые маршруты между работой и домом. Обладая такими данными можно оптимизировать работу наземного транспорта – распределить нагрузку на разные маршруты в разные периоды дня, сократить количество пересадок и улучшить транспортную доступность отдельных районов города», – уточнил Андрей Грунин, помощник проректора МГУ имени М.В. Ломоносова.
Как рассказал Максим Ликсутов, заместитель Мэра Москвы по вопросам транспорта, с помощью сотовых данных и систем слежения в департаменте транспорта получили точную картину движения каждого автобуса. По его словам, технологии Big Data позволили проанализировать террабайты статистических данных о посадках и высадках, частоте и скорости движения, нагрузке на дороги и пересадочные узлы.
Обсудить
Назад
