Бунед Эштемиров — докторант кафедры искусственного интеллекта и информационных систем Самаркандского государственного университета. Под руководством проректора по международному сотрудничеству СамГУ профессора Акмала Ахатова проводит исследования на тему «Оценка пробок на основе видеоданных».

     Около 40 статей исследователя опубликованы в международных журналах и сборниках конференций таких стран, как США, Германия, Россия, Индия, Венгрия, Китай, Япония. В журнале, включенном в базы данных Scopus и Web of Science, опубликовано 5 статей.

     Имеет национальный сертификат владения английским языком B2. Лауреат государственной стипендии Мирзо Улугбека. Обладатель нагрудного знака «Лидер инновационных идей». Имеет более 10 сертификатов Минюста в области информационных технологий.

    - Тема алгоритмов оценки движения транспортных средств на основе данных видеоизображения очень актуальна в различных сферах, особенно в сфере транспорта, наблюдения и управления дорожным движением, - говорит Бунёд Эштемиров. - Эти алгоритмы играют решающую роль в понимании и анализе поведения транспортных средств. Оно имеет множество практических применений и последствий. Цели и задачи оценки движения транспортных средств на основе видеоданных многогранны и служат различным целям в управлении дорожным движением, городском планировании и интеллектуальных транспортных системах. Одной из основных задач является анализ и понимание потока транспортных средств. Это включает в себя оценку объема дорожного движения, скорости транспортного средства, схемы движения и уровня заторов. Оценка движения транспортных средств на основе видео помогает в обнаружении и мониторинге дорожного движения. Цель состоит в том, чтобы определить области или сегменты дорог, где движение значительно замедлено или остановлено из-за больших объемов движения, аварий или других факторов. Анализ видеоданных позволяет оценить параметры безопасности дорожного движения. Сюда входит мониторинг и анализ поведения водителей, выявление нарушений правил дорожного движения (например, проезд на красный свет, незаконный обгон) и потенциальных угроз безопасности. Целью является повышение безопасности дорожного движения путем выявления зон повышенного риска, принятия целенаправленных мер и обеспечения соблюдения правил дорожного движения. Видеооценка помогает разрабатывать интеллектуальные транспортные системы. Интегрируя анализ видеоданных с данными других датчиков, центры управления дорожным движением могут оптимизировать время сигнала светофора, более эффективно управлять дорожно-транспортными происшествиями и предоставлять автомобилистам информацию в режиме реального времени о дорожных условиях и альтернативных маршрутах. Целью является повышение общей эффективности, безопасности и устойчивости транспортных систем…

    В целом, цели и задачи оценки движения транспортных средств на основе видео состоят в том, чтобы улучшить транспортный поток, управлять заторами, повысить безопасность, включить интеллектуальные транспортные системы, предоставить информацию для планирования перевозок, а также стимулировать исследования и инновации в области транспортного машиностроения.

 

Информационная служба
Самаркандского государственного университета.