Необходимая вычислительная мощность.

Система СПРУТ принципиально отличается от существующих сегодня автоматизированных систем управления дорожным движением, например СТАРТ.

1) СПРУТ это распределённая система, то есть вся система разбита на маленькие соты небольшого размера. Вся информация обрабатывается параллельно множеством маломощных компьютеров, и на центральный компьютер поступает очень небольшой объём уже обработанной аналитической информации. Соответственно не нужны дорогие суперкомпьютеры, и чрезвычайно дорогие и ненадёжные широкополосные линии связи.

2) Чрезвычайно сложная и в ближайшее время в автоматическом режиме нерешаемая задача распознавания трёхмерных образов, заменяется значительно более простой и давно решённой задачей распознавания плоских объектов (аналогичной системе оптического распознавания текста). То есть в штатном режиме возможна работа системы СПРУТ в полностью автоматическом режиме.

3) Чрезвычайно сложная задача распознавания объектов на фоне других движущихся объектов, что всегда присутствует при существующем способе установки камер вдоль дорог, заменяется простейшей одномерной задачей (на виде сверху автомобили едут строго в один вертикальный ряд). Более того, появляется естественный статический фон (полотно дороги), а значит, задача сводится к элементарному детектору движения, который бесплатно поставляется с любой камерой. Такие программы чётко отделяют движение объектов (автомобилей) от переменных факторов (изменения освещённости, листья деревьев).

Оборудование всего транспорта дешёвыми светодиодами, установленными по габаритам крыши транспорта (как сейчас габаритные огни на автобусах и грузовиках) превращает задачу из простой в элементарную. А это позволяет в перспективе перенести это распознавание в кодеки самих видеокамер, а по сети передавать уже вычисленные координаты транспорта, имеющие минимальный объём (в тысячи раз меньший, чем видеоданные). Это позволит при использовании существующих процессоров в камерах довести разрешение видео как пространственное, так и временное до практически любых значений. То есть задача распознавания трёхмерных объектов свелась к задаче определения координат четырёх очень ярких точек, по которым точно определяются габаритные размеры транспорта, а следовательно и его траектории. Более того, так как система видит весь транспорт постоянно, то, всегда известны значения векторов скорости и ускорения для каждого транспорта. А это значит, что есть прогноз положения каждого транспорта с точностью нескольких точек. Таким образом, нерешаемая задача распознавания трёхмерных объектов, свелась к слежению за контрастной точкой, гарантированно расположенной в области из нескольких десятков точек.

4) Так как у нас есть видео всех дорог в городе 100% времени, то нет смысла распознавать номерные знаки автомобилей. Достаточно делать это один раз при въезде в город.

5) Так как сверху хорошо видна траектория автомобиля, то возможно достаточно точное прогнозирование траектории, что упрощает распознавание и позволяет создать эффективную систему контроля ошибок. Вместе с двукратным дублированием видео информации это делает систему максимально помехозащищённой.

6) Так как задача сводится к распознаванию ярких светодиодов на крышах транспорта, то не нужна высококачественная оптика. И даже в плохих погодных условиях (снег, туман) такая система будет видеть значительно лучше человека.

7) Так как система распознаёт яркие светодиоды, часть из которых может быть и инфракрасного диапазона, да ещё установлена на лампах освещения, то нет надобности в инфракрасной подсветке. За городом, при отсутствии уличного освещения, достаточно маломощной светодиодной инфракрасной подсветки для распознавания пешеходов, диких животных и других «участников» движения.

То есть в любой момент времени для каждого автомобиля известны его идентификатор, координаты, мгновенная скорость и мгновенное ускорение, то есть 100% информации о движении. Это позволяет решать транспортные задачи любой сложности и объёма.

Таким образом, для получения на радаре координат всего транспорта в городе в режиме реального времени, в принципе достаточно существующих программ детекции движения и минимальной вычислительной мощности. В перспективе все задачи определения координат можно выполнить процессорами самих видеокамер.

Докажем возможность определения координат такой системой в наиболее сложном варианте (малолитражка между грузовиками на рисунке).

Видеокамеры расположены в шахматном порядке на столбах освещения (через 30 метров на высоте 10 метров). При такой расстановке угол обзора камер равен 143 градусам (как в автомобильных видеорегистраторах). Для однозначного определения координат транспорта достаточно всегда видеть любые два из четырёх габаритных светодиодов (или углов крыши). Проблема заключается в видимости низкого автомобиля (Ока 1.4 метра) за высоким (фура 4 метра). В общем случае не видно с камеры С1 видно с камеры С2. В наихудшем случае Ока между двумя фурами. Видимость обеспечивается при дистанции в 30 сантиметров, с которой нельзя не только ездить, но и парковаться. Следовательно, при соблюдении безопасной дистанции, за чем следит система СПРУТ, предложенный вариант установки камер гарантирует постоянное нахождение всего транспорта в поле зрения системы СПРУТ даже при расположении камер только с одной стороны дороги.

В поперечном направлении, даже с запасом, хорошо видно столкновение Оки и фуры на границе первой и второй полос движения. В перспективе, для дуамобилей, оборудованных видеокамерами переднего и заднего обзора (как сейчас на видеорегистраторах), появляется возможность передавать видео или координаты невидимых с высотных камер областей через автомобильные видеокамеры, например [вайфай камера D-Link DCS-2121 5200р]. Привязку координат при этом можно осуществлять по сопоставлению штрих-кода, нанесённого на столбы освещения. Также с этих камер идеально видны номера автомобилей. Таким образом получаем полное видеопокрытие всегда, везде и в любых условиях c минимум двукратным дублированием.

С камер на столбах освещения хорошо просматривается более 10 метров тротуара и придорожной территории, что позволяет полностью отслеживать все потенциально опасные перемещения пешеходов и своевременно информировать об этом водителей.