The object of research, development or design (in Russian) : В проекте проводятся исследования и опытно-конструкторские работы по модернизации существующих светофорных объектов мегаполисов Алматы и Астана до уровня умного светофоров с нейронным компьютерным зрением видео зрением

The object of research, development or design (in Kazakh) : Жоба Алматы мен Астананың мегаполистеріндегі қолданыстағы бағдаршам нысандарын нейрокомпьютерлік көру және бейнекөрініспен смарт бағдаршамдар деңгейіне дейін жаңғырту бойынша ғылыми-зерттеу және тәжірибелік-конструкторлық жұмыстарды жүргізеді.

Aim of work (in Russian) : Цель работы создание полупромышленного образца умного светофора с нейронным компьютерным зрением для крупных городов страны. На первом этапе в период с июля по декабрь 2023 года поставлена цель разработать программно-аппаратный комплекс умного светофора с нейрокомпьютерным видео зрением в низковольтном контуре ( 5 вольт) компьютерной управляющей системы, распознающей количество автомашин на сложных системообразующих транспортных перекрёстках Алматы и Астаны. Вспомогательными целями были защита и обсуждение авторских прав на идею, конструкцию, схемотехнику и программный код данных устройств.

Aim of work (in Kazakh) : Жұмыстың мақсаты – еліміздің ірі қалалары үшін нейрондық компьютерлік көру қабілеті бар смарт бағдаршамның жартылай өнеркәсіптік прототипін жасау. Бірінші кезеңде, яғни 2023 жылдың шілде-желтоқсан аралығында компьютерлік басқару жүйесінің төмен вольтты тізбегінде (5 вольт) нейрокомпьютерлік бейнекөрінісі бар смарт бағдаршамға арналған бағдарламалық-аппараттық кешен әзірлеу, ол компьютерлік басқару жүйесінің санын таниды. Алматы мен Астана қалаларындағы күрделі жүйе құраушы көлік қиылыстарындағы көліктер. Көмекші мақсаттар осы құрылғылардың идеясына, дизайнына, схемасына және бағдарламалық кодына авторлық құқықты қорғау және талқылау болды.

Методы исследования (на русском) : Основным методом исследования было имитационное моделирование , системный анализ существующих методов применения нейронных сетей для создание умных светофоров с видео зрением. Главной особенностью применяемых методик было создание компактной и мощной управляющей компьютерной системы видео распознавания количества транспортных средств на перекрестках как встроенной в стандартный светофор IoT системы .

Методы исследования (на казахском) : Негізгі зерттеу әдісі симуляциялық модельдеу, бейнекөрініспен смарт бағдаршамдарды жасау үшін нейрондық желілерді пайдаланудың қолданыстағы әдістерін жүйелік талдау болды. Қолданылған әдістердің негізгі ерекшелігі стандартты бағдаршамның IoT жүйесіне орнатылған қиылыстардағы көліктердің санын бейне тану үшін ықшам және қуатты компьютерлік басқару жүйесін құру болды.

Obtained results and novelty (in Russian) : Впервые создан прототип встроенной компьютерной системы умного светофора с видео зрением на базе одноплатном компьютеров Raspberry Pi4, который реализует идею оснащен библиотеками нейронных сетей видео зрения в среде Python 2 и библиотеками доступа к пинам GPIO. Это позволяет компактно электрически совместить программную среду микроконтроллера с светофором. Разработанная оригинальная светотехника совмещения модернизированным светофорным контроллером ДК 2 с новым микроконтроллера LOGO8! 230RCE, что впервые позволило применить видео зрение как интеллектуальный датчик для подсчета количества машин на перекрестке при зарождающихся заторных явлении.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Алғаш рет идеяны жүзеге асыратын және Python 2-де бейне көру нейрондық желілерінің кітапханаларымен жабдықталған Raspberry Pi4 бір тақталы компьютерлерінің негізінде бейнекөрінісі бар смарт бағдаршамға арналған ендірілген компьютерлік жүйенің прототипі жасалды. GPIO түйреуіштеріне қол жеткізуге арналған орта мен кітапханалар. Бұл микроконтроллердің бағдарламалық ортасын бағдаршаммен ықшам электрлік біріктіруге мүмкіндік береді. Жаңартылған DK 2 бағдаршам контроллерін жаңа LOGO8! 230RCE микроконтроллерімен біріктіретін түпнұсқа жарықтандыру технологиясы әзірленді! 230RCE, ол алғаш рет басталған кептеліс кезінде қиылыстағы көліктердің санын санау үшін бейне көруді интеллектуалды сенсор ретінде пайдалануға мүмкіндік берді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Прототип светофора с нейронным компьютерным зрением, созданный на базе одноплатного мини ПК Raspberry Pi4 , имеет оригинальные конструктивные показатели по компактности и вычислительной производительности. Объем оперативной памяти в 8 Гбайт и тактовой частотой 1.2 Ггц при ВЗУ до 512 Мбайт позволяют решать сложные задачи межмашинного М2М взаимодействия с применением специализированных решение транспортных задач нейронных сетей YOLO версии 8n. Данный подход защищён авторским сиятельством Казпатента №39772 от 19 октября 2023года. Применение на практике умных светофоров с видео зрением позволяет повысить мобильность автотранспорта и снизить уровень вредных выбросов за счет динамического изменения фаз работы светофоров по алгоритму «Зеленая волна». Умные светофоры с видео зрением автоматизируют ручной труд дорожных полицейских-регулировщиков и повышают качество организации дорожного движения.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Raspberry Pi4 бір тақталы шағын ДК негізінде жасалған нейрондық компьютерлік көру қабілеті бар бағдаршамның прототипі жинақылығы мен есептеу өнімділігі бойынша өзіндік дизайн сипаттамаларына ие. ЖЖҚ сыйымдылығы 8 ГБ және 512 МБ дейінгі жад сыйымдылығымен 1,2 ГГц тактілік жиілігі YOLO 8n нұсқасының мамандандырылған көліктік есептерді шешуші нейрондық желілерін пайдалана отырып, M2M машинасының өзара әрекеттесуінің күрделі мәселелерін шешуге мүмкіндік береді. Бұл тәсіл Қазпатенттің 2023 жылғы 19 қазандағы № 39772 авторлық құқығымен қорғалған. Бейнекөрініспен смарт бағдаршамдарды іс жүзінде қолдану «Жасыл толқын» алгоритмі бойынша бағдаршамдардың жұмыс фазаларын динамикалық түрде өзгерту арқылы көлік құралдарының қозғалғыштығын арттыруға және зиянды шығарындылар деңгейін төмендетуге мүмкіндік береді. Бейнекөрінісі бар смарт бағдаршамдар жол полициясы қызметкерлерінің қол еңбегін автоматтандырып, жол қозғалысын басқару сапасын арттырады.

Level of implementation (in Russian) : На первом этапе полученные результаты применяются в учебном процессе для студентов, магистрантов и докторантов специальностей «Интеллектуальные системы управления», «Автоматизация и интернет вещей».

Level of implementation (in Kazakh) : Бірінші кезеңде алынған нәтижелер «Интеллектуалды басқару жүйелері», «Автоматтандыру және заттардың интернеті» мамандықтары бойынша студенттерге, магистранттарға және докторанттарға оқу процесінде пайдаланылады.

Efficiency (in Russian) : Проект направлен на повышение эффективности управления транспортным потоком, сокращение заторов, улучшение безопасности и энергосбережение через интеграцию инновационных технологий в систему светофорного регулирования.

Efficiency (in Kazakh) : Жоба бағдаршамдарды басқару жүйесіне инновациялық технологияларды біріктіру арқылы көлік ағынын басқару тиімділігін арттыруға, кептелістерді азайтуға, қауіпсіздікті жақсартуға және энергияны үнемдеуге бағытталған.

Field of application (in Russian) : Автоматизированные системы управления дорожным движением, транспортным потоком с применением компьютерных светофоров-регуляторов для дорожной инфраструктуры больших городов

Field of application (in Kazakh) : Автоматтандырылған қозғалысты басқару жүйесі, ірі қалалардың жол инфрақұрылымы үшін компьютерлік бағдаршам-реттегіштерді пайдаланатын көлік ағыны