О задаче применимости синтетических данных при тестировании интеллектуальных транспортных систем

В настоящее время для обеспечения оптимальности и безопасности дорожного движения внедряют интеллектуальные транспортные системы (ИТС). Все чаще в данных системах для получения характеристик о транспортных потоках применяют искусственный интеллект. Количество сенсоров и датчиков сильно возрастает, что приводит к повышению нагрузок на ИТС. В связи с этим необходимо разрабатывать распределенные системы мониторинга с учетом масштабирования и отказоустойчивости. Однако перед внедрением в эксплуатацию необходимо проводить обширное тестирование. В полной мере провести такое тестирования на реальных данных невозможно ввиду различных факторов. В связи с этим в данной работе предлагается инструмент генерации синтетических данных о транспортных потоках с учетом особенностей предметной области. Система генерации разработана с учетом интеграции в различные системы, что позволит различным производителям ИТС ее использовать. Данный сервис удовлетворяет требованиям масштабирования, и приближены к реальным данным. В исследовании предлагается масштабируемая архитектура интеллектуальной транспортной подсистемы, отвечающей требованиям масштабирования и отказоустойчивости. В рамках данной работы собран стенд и проведено тестирование предлагаемой архитектуры посредством разработанного сервиса генерации синтетических данных о состоянии транспортного потока.