izvestswsuИзвестия Юго-Западного государственного университетаProceedings of the Southwest State University2223-15602686-6757ЮЗГУ10.21869/2223-1560-2024-28-4-124-137izvestswsu-1377Research ArticleИнформатика, вычислительная техника и управлениеComputer science, computer engineering and IT managmentОнтологическая модель управления временем ожидания разрешающего сигнала светофора участниками дорожного движения в зоне пешеходного переходаOntological model for managing waiting time for traffic light signals by road users in a pedestrian crossing zonehttps://orcid.org/0000-0002-5400-6817БобырьМ. В.BobyrM. V.

Максим Владимирович Бобырь, доктор технических наук, профессор

кафедра вычислительной техники

305040; ул. 50 лет Октября, д. 94; Курск

e-mail: fregat_mn@rambler.ru

Researcher ID: G-2604-2013

Maksim V. Bobyr, Dr. of Sci. (Engineering), Professor

Computer Engineering Department

305040; 50 Let Oktyabrya str. 94; Kursk

e-mail: fregat_mn@rambler.ru

Researcher ID: G-2604-2013

maxbobyr@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-3012-0383ЕмельяновС. Г.EmelyanovS. G.

Сергей Геннадьевич Емельянов, доктор технических наук, профессор, ректор

305040; ул. 50 лет Октября, д. 94; Курск

Researcher ID: E-3511-2013

Sergey G. Emelyanov, Dr. of Sci. (Engineering), Professor, Rector

305040; 50 Let Oktyabrya str. 94; Kursk

Researcher ID: E-3511-2013

rector@swsu.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7947-1427ХраповаН. И.KhrapovaN. I.

Наталия Игоревна Храпова, аспирант

кафедра программной инженерии

305040; ул. 50 лет Октября, д. 94; Курск

Natalia I. Khrapova, Post-Graduate Student

Software Engineering Department

305040; 50 Let Oktyabrya str. 94; Kursk

KhrapovaNI@yandex.ruЮго-Западный государственный университетSouthwest State University202407042025284124137Copyright © Бобырь М.В., Емельянов С.Г., Храпова Н.И., 20252025Бобырь М.В., Емельянов С.Г., Храпова Н.И.Bobyr M.V., Emelyanov S.G., Khrapova N.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://izvestswsu.elpub.ru/jour/article/view/1377   Цель исследования

   Цель исследования. Разработка онтологической модели управления временем ожидания разрешающего сигнала светофора участниками дорожного движения в зоне пешеходного перехода с возможностью подсчёта числа пешеходов и автомобилей, находящихся на перекрёстке, и регулирования временных интервалов работы сигналов светофора в зависимости от их количества.

   Методы

   Методы. Сбор базы данных для онтологической модели производится с помощью системы технического зрения. Для определения границ объектов используется когнитивная модель принятия решения о наличии/отсутствии границ. Классификация объектов осуществляется посредством алгоритма YOLO. Подсчёт количества пешеходов и транспортных средств выполняется в математической модели подсчёта количества детектируемых объектов на изображении. Расчёт времени для регулирования продолжительности работы сигналов светофора происходит благодаря математической модели интеллектуального управления светофором. Предложенная онтологическая модель содержит несколько этапов: сбор данных, предобработка изображений, выделение границ объектов, определение классов и подклассов участников дорожного движения, подсчёт количества пешеходов и автомобилей, расчёт времени, на которое необходимо регулировать продолжительность работы сигналов интеллектуального светофора.

   Результаты

   Результаты. Создана специализированная программная модель, которая позволяет детектировать классы объектов и рассчитывать время задержки работы разрешающих сигналов для регулирования интеллектуального светофора. Номер свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программа детектирования объектов на пешеходном переходе и определения времени задержки управляющих сигналов светофора» – 2024662790. Также получен патент на изобретение «Устройство управления светофором на основе нечеткой логики» – 2827781, позволяющий генерировать управляющие сигналы для интеллектуального светофора.

   Заключение

   Заключение. Результаты экспериментальных исследований показали высокую эффективность разработанной онтологической модели управления временем ожидания разрешающего сигнала светофора участниками дорожного движения в зоне пешеходного перехода.

   Purpose of research. Development of an ontological model for managing the waiting time for traffic light signals by road users in a pedestrian crossing zone, with the capability to count the number of pedestrians and vehicles at the intersection and regulate the timing intervals of traffic light signals based on their quantity.   Methods. The database for the ontological model is collected using a computer vision system. A cognitive decision-making model is used to determine object boundaries. Object classification is performed using the YOLO algorithm. The counting of pedestrians and vehicles is carried out within a mathematical model for counting detectable objects in an image. The calculation of time for regulating the duration of traffic light signals is achieved through a mathematical model of intelligent traffic light control. The proposed ontological model includes several stages: data collection, image preprocessing, object boundary detection, classification of road users into classes and subclasses, counting the number of pedestrians and vehicles, and calculating the time required to adjust the duration of intelligent traffic light signals.   Results. A specialized software model has been developed, which enables the detection of object classes and the calculation of delay times for traffic light signals to regulate an intelligent traffic light. The state registration certificate for the computer program "Program for Detecting Objects at a Pedestrian Crossing and Determining Traffic Light Signal Delay Times" is numbered 2024662790. Additionally, a patent for the invention "Traffic Light Control Device Based on Fuzzy Logic" (No. 2827781) has been obtained, allowing for the generation of control signals for an intelligent traffic light.   Conclusion. The results of experimental studies have demonstrated the high efficiency of the developed ontological model for managing the waiting time for traffic light signals by road users in a pedestrian crossing zone.

онтологическая модельинтеллектуальный светофоруправление пешеходным переходомдетектирование контуровклассификация объектовCannyYOLOontological modelintelligent traffic lightpedestrian crossing controlcontour detectionobject classificationCannyYOLOРабота выполнена при поддержке Госзадания Минобрнауки России по теме «Исследование алгоритмов, моделей и методов повышения эффективности функционирования сложных технических систем» (соглашение № 0851-2020-0032)The work was supported by the State Assignment of the Ministry of Education and Science of the Russian Federation on the topic "Research of algorithms, models and methods for improving the efficiency of complex technical systems" (Agreement No. 0851-2020-0032)ReferencesСлободчикова Н. А., Плюта К. В. Безопасность пешеходных переходов // Вестник науки и образования Северо-Запада России. 2019. Т. 5, № 3. С. 91-99.Slobodchikova N. A., Pluta K. V. Pedestrian crossing safety. Vestnik nauki i obrazovaniya Severo-Zapada Rossii = Bulletin of Science and Education of the North-West of Russia. 2019; 5(3): 91-99 (In Russ.).Волков В. С., Набатникова Е. А., Лебедев Е. Г. Некоторые вопросы безопасности движения на нерегулируемых пешеходных переходах в городе // Евразийский союз ученых. 2020. № 12-5(81). С. 26-32.Volkov V. S., Nabatnikova E. A., Lebedev E. G. Some issues of traffic safety at un-regulated pedestrian crossings in the city. Evraziiskii soyuz uchenykh = Eurasian Union of Scientists. 2020; (12-5): 26-32 (In Russ.).Павленко П. Ф. Автоматическая система раннего оповещения водителей о наличии пешеходов на пешеходном переходе (Безопасный пешеходный переход) // Проблемы автоматики и управления. 2013. № 2(25). С. 48-53.Pavlenko P. F. Automatic early warning system for drivers about the presence of pedestrians at a pedestrian crossing (Safe pedestrian crossing). Problemy avtomatiki i upravleniya = Automation and control problems. 2013; (2): 48-53 (In Russ.).Бобырь М. В., Храпова Н. И., Ламонов М. А. Система управления интеллектуальным светофором на основе нечеткой логики // Известия Юго-Западного государственного университета. 2021; 25(4): 162-176. doi: 10.21869/2223-1560-2021-25-4-162-176.Bobyr M.V., Khrapova N. I., Lamonov M. A. Smart Traffic Light Control System Based on Fuzzy Logic. Izvestiya Yugo-Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta = Proceedings of the Southwest State University. 2021; 25(4): 162-176 (In Russ.). doi: 10.21869/2223-1560-2021-25-4-162-176.Кузнецов Т. А. Оптимизация движения транспортного потока на регулируемом перекрестке с использованием имитационного моделирования // Политехнический молодежный журнал. 2022. № 7(72).Kuznetsov T. A. Optimization of traffic flow at a controlled intersection using simulation modeling. Politekhnicheskii molodezhnyi zhurnal = Polytechnic Youth Journal. 2022; (7). (In Russ.).Амиров М. Ш., Амиров С. М. Единая транспортная система. Второе издание, стереотипное. М.: Общество с ограниченной ответственностью "Издательство "КноРус", 2023. 178 с.Amirov M. S., Amirov S. M. Unified transport system. Moscow: KnoRus; 2023. 178 p. (In Russ.).Стрижко М. А., Червинский В. В. Система интеллектуального управления транспортными потоками на перекрестках со светофорным регулированием // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2024. Т. 20, № 2. С. 48-55.Strizhko M. A., Chervinsky V. V. Intelligent traffic flow management system at intersections with traffic light regulation. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta = Bulletin of the Voronezh State Technical University. 2024; 20(2): 48-55 (In Russ.).Пегат А. Нечеткое моделирование и управление : [пер. с англ.]. 4-е изд., электрон. М. : Лаборатория знаний, 2020. 801 с.Pegat A. Fuzzy modeling and control. Moscow: Laboratoriya znanii; 2020. 801 p. (In Russ.).Бобырь М. В., Храпова Н. И. Двухуровневая информационно-аналитическая система управления интеллектуальным светофором // Электронные библиотеки. 2024. Т. 27, № 5. С. 696-717.Bobyr M. V., Khrapova N. I. Two-level information and analytical control system for intelligent traffic lights. Elektronnye biblioteki = Electronic libraries. 2024; 27(5): 696-717. (In Russ.).Бобырь М. В., Милостная Н. А., Храпова Н. И. О подходе к детектированию движения пешеходов методом гистограмм направленных градиентов // Электронные библиотеки. 2024. Т. 27, № 4. С. 429-447.Bobyr M. V., Milostnaya N. A., Khrapova N. I. On the approach to detecting pedestrian movement by the method of histograms of directional gradients. Elektronnye biblioteki = Electronic libraries. 2024; 27(4): 429-447. (In Russ.).Бобырь М. В., Храпова Н. И. Информационно-аналитическая система детектирования движения объектов на пешеходном переходе // Онтология проектирования. 2024. Т. 14, № 4(54). С. 531-541.Bobyr M. V., Khrapova N. I. Information and analytical system for detecting the movement of objects at a pedestrian crossing. Ontologiya proektirovaniya = The ontology of design. 2024; 14(4): 531-541. (In Russ.).Кочегуров А. И., Дубинин Д. В., Герингер В. Модифицированная оценка Прэтта-Яскорского в обобщенном показателе качества алгоритмов контурного детектирования // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2021. Т. 332, № 9. С. 168-177.Kochegurov A. I., Dubinin D. V., Geringer V. I. Modified Pratt-Yasorsky estimation in a generalized indicator of the quality of contour detection algorithms. Izvestiya Tomskogo politekhnicheskogo universiteta. Inzhiniring georesursov = Proceedings of Tomsk Polytechnic University. Georesource engineering. 2021; 332(9): 168-177. (In Russ.).Geringer V., Dubinin D., Kochegurov A. The results of a complex analysis of the modified Pratt-Yaskorskiy performance metrics based on the two-dimensional markov-renewal-process // Lecture Notes in Computer Science. 2016. Vol. 9875. P. 187-196.Geringer V., Dubinin D., Kochegurov A. The results of a complex analysis of the modified Pratt-Yaskorskiy performance metrics based on the two-dimensional markov-renewal-process. Lecture Notes in Computer Science. 2016; 9875: 187-196.Нечетко-логические методы в задаче детектирования границ объектов / М. В. Бобырь, А. Е. Архипов, С. В. Горбачев [и др.] // Информатика и автоматизация. 2022. Т. 21, № 2. С. 376-404.Bobyr M. V., Arkhipov A. E., Gorbachev S. V., et al. Fuzzy logic methods in the problem of detecting object boundaries. Informatika i avtomatizatsiya = Informatics and Automation. 2022; 21(2): 376-404. (In Russ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.