МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ КОЛИЧЕСТВА И КОНЦЕНТРАЦИИ МЕЛКОДИСПЕРСИОННЫХ ВЫБРОСОВ ВРЕДНЫХ ВЕЩЕСТВ ОТ АВТОТРАНСПОРТА НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ АЛГОРИТМОВ

Аннотация

Транспортный сектор является одним из основных источников выбросов вредных веществ в атмосферу в крупных густонаселенных городах. Твердые частицы (PM) из выхлопных газов автомобилей оказывают сильное воздействие на здоровье человека. Для анализа выбросов выхлопных газов, создаваемых потоками транспортных средств, необходимо использовать специализированные модели выбросов, поскольку невозможно оснастить большую часть дорог специальными устройствами по их измерению. Используемые в настоящее время модели выбросов могут быть неадекватны по отношению к исследуемой конструкции транспортного средства (например, к гибридным транспортным средствам) или могут быть неточными из-за используемого макромасштабирования. В этой статье представлена модель непрерывного мониторинга взвешенных частиц PM2,5 от автотранспорта в режиме реального времени при текущем состоянии дорожного трафика и метеорологических условий. Эта модель построена на основе обучения сверточной нейронной сети YOLOv4, которая обеспечивает непрерывный сбор и наполнение базы больших данных о параметрах дорожного трафика с учетом особенностей транспортной инфраструктуры. На основе больших данных производится расчет концентрации взвешенных веществ в атмосфере и их рассеивание.