ВЕСТНИК ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА МОРСКОГО И РЕЧНОГО ФЛОТА ИМ. АДМИРАЛА С. О. МАКАРОВА

Рассмотрено два сценария использования беспилотных транспортных систем для морских пассажирских терминалов: идентификация пассажиров в терминале и отслеживание движущихся объектов. Экспериментальное исследование сценариев и разработанных подпрограмм автоматизации по идентификации пассажиров выполнено на базе лаборатории беспилотных авиационных систем Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения. Для модели пассажирского терминала в специализированной среде Gazebo выполнено моделирование полетных заданий беспилотных систем. На основе серии экспериментов установлено, что выбранный метод Histogram of Oriented Gradients демонстрирует высокий уровень точности и надежности. Отмечается, что коэффициент корреляции Мэтьюса, достигший 95,09 %, свидетельствует о высокой степени согласованности и качества бинарной классификации методов машинного обучения. При проведении испытаний метод Histogram of Oriented Gradients показал, что наряду с более низкими результатами точности получены высокие результаты чувствительности (Recall), составляющие 97,53 %. Это свидетельствует о том, что применение данного метода позволяет эффективно минимизировать количество ложноотрицательных результатов, что является особенно важным в задачах, где пропуск и потеря объекта при его идентификации могут иметь серьезные последствия. Разработанное автоматизированное решение должно иметь возможность применения для динамического мониторинга за перемещением пассажиров в терминале в режиме реального времени, а также позволять выполнять обработку потока данных с беспилотных систем в центре управления терминалом. Рассмотренная модель HOG для обработки изображений от беспилотных систем предназначена для распознавания объектов пассажиров в терминалах с использованием библиотеки OpenCV. В результате выполненного исследования наряду с эффективностью использования рассматриваемого метода доказана эффективность разработанных новых подпрограмм автоматической идентификации пассажиров и других заданных объектов, а также идентификации и отслеживания объектов в реальном времени при их интеграции в информационные системы морских пассажирских терминалов, способствующей повышению уровня безопасности и эффективности мониторинга.

Предложен новый подход для анализа входящего потока круизных и паромных судов с учетом разделения на размеры и формирования новых признаков «приоритетности» причалов. Для решения задачи многосценарного моделирования предлагается использование пуассоновского и нормального распределений. Также для расширения модели приоритетности заявок судов предлагается рассмотреть ситуацию, когда в потоке судов интервалы между судозаходами подчиняются гамма-распределениям, учитывающим последействие потока. Эталонными данными в работе выбраны известные интенсивности работы «Пассажирского порта Санкт-Петербург «Морской фасад» за навигацию. Для проверки результатов выбраны данные для максимальной месячной загрузки морского пассажирского порта. В статье представлен анализ загруженности причалов, исследованы данные по интервалам между круизными и паромными судами. Для решения задачи «многосценарного моделирования» представлена новая цифровая модель морского пассажирского порта, направленная на решение задач исследования систем «морская круизная / паромная линия - морской пассажирский порт / терминал», с учетом возможности динамического изменения параметров по интенсивностям работы. Представлено обоснование использования «оптимизационного эксперимента», приведены результаты выполнения исследования как без параметра «приоритетности», так и с учетом «приоритетности», а также результаты «прогонов» разработанной специальной цифровой модели пассажирского порта. На основе результатов многосценарного моделирования получены новые данные, доказывающие, что при введении в модель «приоритетности» круизных или паромных судов по причалам достигается эффект возрастания пропускной способности. На основе представленного моделирования подтверждается эффективность включения исследования на основе гамма-распределения. Полученные результаты многосценарного моделирования с выделением и реализацией «приоритетности» в совокупности с использованием на макроуровне регионального планирования на основе круговых диаграмм интенсивностей Circos позволяют сформировать полный набор данных для многокритериального анализа изменений в ответ на влияние внешней среды и оценки положения морского пассажирского порта в регионе моря. Представленная методика, разработанные модели по выделению «приоритетности» и результаты моделирования могут быть применены для других морских пассажирских портов и терминалов, что определяет универсальность представленного подхода.

Темой исследования является вопрос разработки имитационной модели для определения рационального варианта распределения входящего потока круизных и паромных судов в системе причалов морского пассажирского порта или терминала.

Разработка в данном исследовании нового программного инструментария, который на основе гибкости настройки интерфейса может быть применим к различным морским пассажирским терминалам с учетом возможности выполнения многосценарного моделирования, направлена на уточнение методов технологического проектирования морских пассажирских портов и терминалов.

Отмечается, что используемые детерминированные модели для расчета пропускной способности причала или необходимого количества причалов не позволяют учитывать в полной мере динамические параметры влияния внешней среды, что ограничивает их применение и формирует необходимость использования методов имитационного моделирования.

В исследовании отмечается, что наряду с основным параметром: ожидаемым годовым пассажиропотоком и количеством круизных и паромных судов, ключевым вопросом является структура потока судов.

Предложена модель приоретизации обслуживания входящих круизных и паромных судов, рассматривается возможность исследования наличия случайного потока судов, заходящих в порты, имеющих как низкий, так и высокий приоритет заявок в очереди.

На основе выполнения многосценарного моделирования в разработанном цифровом двойнике с использованием новой программы доказана возможность сформировать набор больших данных для последующего принятия решений при неопределенности стратегического развития морского пассажирского порта в регионе моря и методам привлечения новых круизных линий.