Визначення інтенсивності руху пішоходів

Інститут
1

Доброго дня,
Виникло питання з приводу визначення інтенсивності руху пішоходів на ділянці. Не зміг знайти практичних способів, що працювали б. Наскільки я розумію гугл карти закрили доступ до інформації, щодо відвідуваності у навколишніх закладах, тому визначити хоча б приблизну інтенсивність таким чином неможливо. Намагався використати ChatGPT, проте він також не міг надати інформацію через обмеження з боку гугл карт.
Підкажіть будь ласка які методи визначення інтенсивності пішохідного руху ще можна використати?

З повагою,
Демиденко Іван

2

@IvanD вітаю! Це складне питання і скажу одразу, що прямого способу встановити кількість пішоходів на перетині не існує. Можемо спробувати подумати про опосередковані. Один із них може були Google Maps API. Ось що каже про це чат:

  1. Google Places API

Мета: зібрати інформацію про місця тяжіння навколо перехрестя
• Запит: знайти кількість закладів, зупинок, офісів, кафе, входів у метро, тощо, в радіусі 100–300 м.
• Результат: чим більше точок тяжіння, тим вищий потенційний пішохідний трафік.

Інструмент: Nearby Search або Place Search

⸻

  1. Google Distance Matrix API

Мета: оцінити, чи дійсно люди ходять через це перехрестя
• Метод: задати кілька маршрутів між точками тяжіння (наприклад, між зупинками, магазинами, метро) і оцінити, чи прокладений пішохідний маршрут проходить через перехрестя.
• Результат: якщо багато пішохідних маршрутів перетинають перехрестя — висока ймовірність інтенсивного пішохідного трафіку.

⸻

  1. Google Directions API (режим “walking”)

Мета: змоделювати пішохідні потоки
• Створіть десятки маршрутів “від А до Б” у межах мікрорайону навколо перехрестя.
• Визначте, яка частина з них проходить саме через це перехрестя.
• Це дозволить зробити висновок про ймовірну інтенсивність трафіку.

⸻

  1. Google Popular Times (неофіційно)

Мета: отримати дані про активність у точках поблизу
• Через парсинг або сторонні API (наприклад, populartimes API, неофіційний) можна отримати дані про пік навантаження на заклади (наприклад, магазини, ТРЦ).
• Це непрямо показує, в які години зростає пішохідний потік у цій зоні.

⸻

Як це поєднати в оцінку?

  1. Збір POI: скільки людей може прибути до зони?
  2. Маршрути: через які пішохідні маршрути вони рухаються?
  3. Навантаження у часі: коли це відбувається?
  4. Площа тротуарів / тип вулиць (з OSM): додатковий модифікатор для точності.

⸻

Обмеження:
• Це не дає точних цифр, а лише модельну оцінку.
• Немає даних про реальні лічильники пішоходів (їх майже немає в Києві публічно).
• Google API — платні при великій кількості запитів.

Вірогідно є і інші способи, враховуючи: Redirecting... Як мінімум, аналіз кількості закладів, зупинок, входів у метро навколо перетину. Можна зробити просту модель «чим більше об’єктів - тим більше пішоходів». Ми колись це застосовували при моделюванні Вокзальної площі в Києві.