В Московской области искусственный интеллект теперь помогает регулировать пассажиропотоки на остановках. Технология, недавно внедрённая в систему "Безопасный регион", уже доказала свою эффективность: нейросеть обнаружила более 34 тысяч очередей и помогла устранить 19 проблемных участков. Проект объединяет цифровые технологии, транспортное планирование и аналитику больших данных, создавая новый уровень комфорта для жителей.
Система основана на анализе видеопотока, поступающего с 114 камер, установленных на 119 остановках общественного транспорта Подмосковья. Искусственный интеллект не просто считает людей, а оценивает плотность потока, фиксирует пиковые часы и отправляет данные в аналитический центр.
"Робот просматривает и анализирует кадры с камер системы, фиксирует количество людей на остановках и автоматически передает данные в аналитическую систему ЦУР. Если в одном и том же месте регулярно возникают серьезные очереди, то ответственный перевозчик принимает меры", — говорится в сообщении пресс-службы Министерства государственного управления, информационных технологий и связи Московской области.
Точность распознавания очередей, по данным ведомства, достигает 95%. Это позволяет минимизировать человеческий фактор и оперативно реагировать на перегруженные участки.
Главная задача проекта — сделать ожидание транспорта предсказуемым и безопасным. Искусственный интеллект помогает властям не просто наблюдать за ситуацией, а предотвращать проблемы. Например, если система замечает, что на конкретной остановке регулярно собирается много людей, маршруты и расписание автобусов корректируются.
Подобный подход помогает решить сразу несколько задач: уменьшить время ожидания, повысить качество обслуживания и безопасность пассажиров.
Нейросеть использует методы компьютерного зрения и машинного обучения. Алгоритм анализирует не только количество людей, но и динамику их перемещения. При необходимости система автоматически отправляет уведомление перевозчику.
Сегодня такой подход особенно важен для крупных пригородных направлений — например, междугородних маршрутов до Москвы и транспортных узлов, где пассажиропотоки особенно интенсивны.
| Показатель | Раньше | Сейчас |
| Мониторинг остановок | Проверки вручную | Анализ видеопотока в реальном времени |
| Реакция на жалобы | После обращения пассажиров | Автоматическое выявление проблем |
| Корректировка маршрута | Несколько недель | Несколько часов |
| Точность данных | Субъективная | До 95% |
Цифровизация общественного транспорта превращает наблюдение в систему мгновенного анализа, где решения принимаются не по догадкам, а по фактам.
Проект развивается в рамках программы цифровизации Московской области. На его основе создаётся база данных пассажиропотоков, которая помогает прогнозировать загрузку маршрутов и планировать работу общественного транспорта.
Искусственный интеллект способен работать круглосуточно, анализируя тысячи кадров без перерыва. Это снимает нагрузку с операторов и повышает точность данных.
Ошибка: игнорировать данные о регулярных очередях.
Последствие: увеличение времени ожидания, рост числа жалоб.
Альтернатива: использовать аналитику ИИ для точной корректировки маршрутов.
Ошибка: полагаться только на ручной контроль.
Последствие: потеря актуальности информации.
Альтернатива: перейти к автоматическому мониторингу через камеры.
Ошибка: не учитывать сезонность.
Последствие: перегруженность маршрутов в часы пик.
Альтернатива: системы прогнозирования спроса на основе ИИ.
В будущем подобные системы могут применяться и в других сферах. Например, для мониторинга посетителей в торговых центрах, управления потоками на стадионах, в парках и даже в медучреждениях. Алгоритмы уже учатся анализировать настроение толпы и прогнозировать поведение в различных ситуациях.
В результате ИИ становится не просто помощником, а полноценным инструментом планирования городской среды.
| Плюсы | Минусы |
| Высокая точность анализа | Требуются инвестиции в оборудование |
| Быстрая реакция на проблемы | Зависимость от качества связи |
| Снижение нагрузки на персонал | Необходимость защиты персональных данных |
| Улучшение расписания и маршрутов | Потребность в обучении операторов |
Как ИИ определяет, что это очередь, а не просто группа людей?
Алгоритм анализирует не только количество, но и конфигурацию группы: плотность, направление движения, интервалы между людьми.
Сколько стоит внедрение такой системы?
Стоимость зависит от числа камер, уровня аналитики и инфраструктуры. Средний пилотный проект обходится в несколько миллионов рублей.
Можно ли использовать такую систему в небольших городах?
Да. Алгоритмы масштабируются под любую инфраструктуру — достаточно камер наблюдения и доступа к аналитическому серверу.
Миф: искусственный интеллект заменит диспетчеров.
Правда: система не подменяет человека, а помогает быстрее реагировать на данные.
Миф: камеры фиксируют лица пассажиров.
Правда: анализ идёт по силуэтам и контурам, без персональной идентификации.
Миф: алгоритмы ошибаются слишком часто.
Правда: точность превышает 90%, и система постоянно обучается.
Автоматизация общественного транспорта началась с систем подсчёта пассажиров в салонах автобусов. Затем появились электронные табло, онлайн-расписания, а теперь — интеллектуальные камеры. Каждый этап приближал транспортную инфраструктуру к умным городам.