Transport engineering Transport engineering Транспортное машиностроение 2782-5957 109934 10.30987/2782-5957-2025-12-48-54 Транспортные системы Transport systems Транспортные системы ADAPTIVE TRAFFIC LIGHT CONTROL ALGORITHM BASED ON THE DETECTION OF CARGO TRANSPORT АЛГОРИТМ АДАПТИВНОГО СВЕТОФОРНОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ ДЕТЕКЦИИ ГРУЗОВЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ https://orcid.org/0000-0001-7276-4315 Фадюшин Алексей Александрович Fadyushin Aleksey Aleksandrovich fadyush72@gmail.com

кандидат технических наук;

candidate of technical sciences;

 https://orcid.org/0000-0003-1624-7262 Писцов Анатолий Викторович Pistsov Anatoly Viktorovich pistsovav@tyuiu.ru Тюменский индустриальный университет Тюмень Россия Industrial University of Tyumen Tyumen Russian Federation Тюменский индустриальный университет Тюмень Россия Industrial University of Tyumen Tyumen Russian Federation 24 12 2025 24 12 2025 2025 12 48 54 01 10 2025 15 10 2025 https://naukaru.ru/en/nauka/article/109934/view

Описано применение компьютерного зрения и моделирования транспортных потоков с алгоритмом адаптивного типа управления светофорным объектов для предоставления приоритета движению грузовых транспортных средств. Цель исследования – повышение эффективности организации дорожного движения в городах нефтегазового комплекса, за счет разработки алгоритма светофорного регулирования, предоставляющего приоритет грузовым транспортным средствам. Для решения задач компьютерного зрения используется Python, фреймворк Ultralytics (YOLO), OpenCV и библиотеки для работы с данными (Pandas, NumPy); для микромоделирования транспортных потоков используется PTV Vissim с применением модуля VisVap или LISA+ для адаптивного типа светофорного регулирования. При внедрении приоритетного проезда для грузовых транспортных средств на регулируемом перекрестке параметры дорожного движения для общего транспортного потока изменяются незначительно, а для грузовых транспортных средств – изменения значительны. При увеличении интенсивности движения грузовых транспортных средств приоритетный проезд положительно влияет на параметры дорожного движения всего транспортного потока. С применением нейросетевых технологий и интеграции данных в технические средства организации дорожного движения возможно повышение средней скорости движения транспортных потоков.

The application of computer vision and traffic flow modeling with an adaptive traffic light control algorithm for prioritizing the movement of cargo transport is described. The study objective is to increase the efficiency of traffic management in the cities of the oil and gas complex by developing a traffic light control algorithm that gives priority to cargo vehicles. Python, Ultralytics framework (YOLO), OpenCV, and libraries for working with data (Pandas, NumPy) are used to solve computer vision problems. For micromodeling of traffic flows, PTV Vissim is used together with VisVap or LISA+ module for adaptive traffic light control. With the introduction of priority passage for cargo vehicles at a controlled intersection, the traffic parameters for the general traffic flow change slightly, while for cargo vehicles the changes are significant. With an increase in the traffic intensity of cargo vehicles, priority travel has a positive effect on the traffic parameters of the entire traffic flow. With the use of neural network technologies and the integration of data into technical means of traffic management, it is possible to increase the average speed of traffic flows.

 организация движение моделирование потоки объекты компьютерное зрение organization movement modeling flows objects computer vision исследование выполнено в рамках НИОКРТ «Нейросетевые технологии на транспорте в нефтегазовой отрасли (Рег. № 125040204753-1, 25.02.2025-31.12.2026)» при поддержке гранта Некоммерческой организации «Благотворительный фонд ЛУКОЙЛ» для молодых преподавателей. the paper is funded by the Research and Development Project Neural Network Technologies in Transport of Oil and Gas Industry (No. 125040204753-1 2025 Feb 25 – 2026 Dec 31) with the support of a grant from the Non-profit organization LUKOIL Charitable Foundation for young teachers.

Титов, И.В. Грузовой автомобильный транспорт в России: состояние и перспективы развития / И. В. Титов, И. И. Батищев // Транспорт Российской Федерации. Журнал о науке, практике, экономике. 2011. №5(36). С. 44-48. Titov IV, Batishchev II. Freight automobile transport in Russia: state and prospects of development. Transport of the Russian Federation. 2011;5(36):44-48. Шамлицкий Я.И., Охота А.С., Мироненко С.Н. Сравнение адаптивного и жесткого алгоритмов управления дорожным движением на базе имитационной модели в среде AnyLogic // Программные продукты и системы. 2018. Т. 31. № 2. С. 403–408. DOI: 10.15827/0236-235x.122.403-408 Shamlichky YaI, Okhota AS, Mironenko SN. Comparison of the adaptive and rigid algorithms of traffic control based on a simulation model in AnyLogic. Software and Systems. 2018;31(2):403-408. DOI: 10.15827/0236-235x.122.403-408 Modeling the Operation of Signal-Controlled Intersections with Different Lane Occupancy / Morozov V.; Shepelev V.; Kostyrchenko V. // Mathematics 2022, 10, 4829. DOI:10.3390/math10244829. Morozov V, Shepelev V, Kostyrchenko V. Modeling the operation of signal-controlled intersections with different lane occupancy. Mathematics. 2022;10:4829. DOI:10.3390/math10244829. Захаров, Д. А. Анализ эффективности способов активного приоритета автобусам при проезде регулируемых перекрестков / Д. А. Захаров, А. В. Писцов // Транспорт Урала. 2023. № 4(79). С. 90-95. – DOI 10.20291/1815-9400-2023-4-90-95. Zakharov DA, Pistsov AV. Analysis of the effectiveness of active priority methods for buses when passing through controlled intersections. Transport of the Urals. 2023;4(79):90-95. DOI 10.20291/1815-9400-2023-4-90-95. Choosing the optimal method to provide public transportation priority / Pistsov A., Zakharov D. // International Journal of Transport Development and Integration, 6 (3), pp. 298-312, 2022. DOI:. 10.2495/TDI-V6-N3-298-312 Pistsov AV, Zakharov DA. Choosing the optimal method to provide public transportation priority. International Journal of Transport Development and Integration. 2022;6(3):298-312. DOI:. 10.2495/TDI-V6-N3-298-312 Фадина О. С., Шепелев В. Д., Альметова З. В., Горяев Н. К. Повышение пропускной способности регулируемых перекрестков на основе синергии компьютерного зрения и адаптивного регулирования скорости // Транспортное машиностроение. 2025. №. 1. С. 28-39. DOI: 10.30987/2782-5957-2025-1-28-39 Fadina OS, Shepelev VD, Almetova ZV, Goryachev GN. Increasing the traffic capacity of signaled crossings based on computer vision synergy and adaptive speed control. Transport Engineering. 2025;1:28-39. DOI: 10.30987/2782-5957-2025-1-28-39 Studying Spatial Unevenness of Transport Demand in Cities Using Machine Learning Methods / Chainikov D., Zakharov D., Kozin E., Pistsov A. // Appl. Sci. 2024, 14(8), 3220. DOI:10.3390/app14083220 Chainikov D, Zakharov D, Kozin E, Pistsov A. Studying spatial unevenness of transport demand in cities using machine learning methods. Appl. Sci. 2024;14(8):3220. DOI:10.3390/app14083220 Чебыкин И.А. Автоматизация мониторинга дорожного движения с помощью компьютерного зрения // Мир транспорта. 2020. Т. 18. № 6. С. 74–87. DOI: 10.30932/1992-3252-2020-18-6-74-87 Chebykin IA. Automating road traffic monitoring using computer vision. World of Transport and Transportation Journal. 2020;18(6):74-87. DOI: 10.30932/1992-3252-2020-18-6-74-87 Якимов М.Р., Арепьева А.А. Транспортное планирование: Особенности моделирования транспортных потоков в крупных российских городах: монография / М.Р. Якимов, А.А. Арепьева. Москва: Логос, 2016. 280 с. Yakimov MR, Arepyeva AA. Transport planning: features of modeling traffic flows in large Russian cities: monograph. Moscow: Logos; 2016. Федеральный закон от 29.12.2017 № 443-фз «Об организации дорожного движения в Российской Федерации и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» // собрание законодательства РФ. - 01.01.2018. - № 1.- ст. 27. Russian Government, Federal Law No. 443-fz "On the Organization of Traffic in the Russian Federation and on Amendments to Certain Legislative Acts of the Russian Federation". 2018 Jan 01.