В России разработали систему точечного распознавания шумных машин в потоке
МОСКВА, 18 марта. /ТАСС/. Специалисты Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали программу, которая позволит точечно определять в потоке транспорт, превышающий нормы шумового загрязнения. Решение может стать основой новых систем дорожного контроля, сообщили ТАСС в вузе.
От шумных дорог страдают жители ближайших домов, а также водители и пешеходы. При этом существующие меры контроля позволяют фиксировать лишь общий уровень шума транспортного потока, из-за чего правоохранителям сложно определить нарушителей. Авторы предложили записывать шум дороги и анализировать его с помощью специальной программы, которая присваивает каждой машине свою уникальную "акустическую метку".
"Если записать звук проезжающего автомобиля, а потом разложить его на частоты с помощью специального математического преобразования, получится амплитудно-частотная характеристика, уникальная для каждого транспортного средства. Она остается узнаваемой даже при смене скорости. Новая разработка даст возможность выявлять конкретных нарушителей и применять к ним предусмотренные законом меры воздействия, что позволит мотивировать водителей следить за исправностью автомобилей", - сообщили в ПНИПУ, уточнив, что подход не имеет аналогов.
Ученые намерены внедрить программу в интеллектуальные транспортные системы Пермского края. Для сбора акустических данных они установят в заданных точках узконаправленные цифровые микрофоны.
"Как именно система будет понимать, какая машина шумит, зависит от сценария. Возможны разные варианты: от точечной записи машин, на которые уже жалуются жители, до постепенного накопления системой звуковых профилей нарушителей", - отметил профессор кафедры автомобилей и технологических машин ПНИПУ Михаил Бояршинов, чьи слова приводит пресс-служба вуза.
В перспективе накопленные данные помогут не только контролировать соблюдение норм, но и лучше планировать городскую застройку, а также совершенствовать нормативную базу.



