Средний чек перекресток: X5 увеличила рост чистой выручки на 12,8% в третьем квартале 2019 г. – Новости ритейла и розничной торговли — Клинбиз | Клининговая компания в Нижнем Новгороде

Содержание

Операция «ПереСель»: как «Карусели» стали «Перекрестками»

Некоторые ТРК после этой рокировки фиксируют падение трафика, а покупатели скучают по ценам и ассортименту «Карусели». Но для бизнеса Х5 других вариантов не остается — формат гипермаркетов устарел, да и в портфеле ретейлера «Карусель» была проблемным активом.
В сентябре прошлого года крупнейший российский ретейлер X5Retail Group принял решение, как дальше развивать сеть гипермаркетов «Карусель». Так, 91 гипермаркет «Карусель» ждет трансформация, которая займет 2 года. 34 гипермаркета «Карусель» будут переделаны в супермаркеты «Перекресток» большого формата. Еще 20 «Каруселей» закроют к 2022 году. Оставшиеся 37 гипермаркетов пока продолжат работать под брендом «Карусель», а менеджмент протестирует различные улучшения и проанализирует перспективы возможного изменения позиционирования, продажи или закрытия.

Куда крутится «Карусель»
Нужно понимать, что «Карусель» — самый сложный формат для ретейлера.

Когда в 2019 году компания озвучила новость о трансформации, расклад сил в X5 выглядел так: за первое полугодие 2019 года гипермаркеты принесли компании около 5% выручки, в то время как «старшие братья» отработали гораздо успешнее — доля «Пятерочки» в портфеле занимает 80%, «Перекрестка» — около 15%.
Сейчас ситуация продолжает оставаться сложной для «Карусели». За первое полугодие 2020 года выручка X5 Retail Group выросла на 14,2%. Если смотреть по форматам, выручка «Пятерочки» увеличилась на 16,7%, «Перекрестка» — на 17%, выручка «Карусели» упала на 26,4%. За тот же период сопоставимые продажи в «Пятерочке» выросли на 6%, в «Перекрестке» — на 1,8%, в «Карусели» упали на 5,6%.

Гипермаркеты уже несколько лет теряют свою популярность, покупатели гораздо активнее посещают магазины у дома. Сыграла свою роль и онлайн-торговля, которая оттянула покупателей у классических гипермаркетов. «Карусель» долго искала свой формат, пробуя разные варианты, как использовать квадратные метры.

В 2017 году «Карусель» показала рынку свою новую концепцию. Ретейлер расширил зону общественного питания, часть площадей отвел под склад, сократил ассортимент. В 2019 году внутри некоторых «Каруселей» появились магазины мебели Hoff.
Как пояснял в сентябре 2019 года главный исполнительный директор Х5 Игорь Шехтерман, компания приняла решение провести трансформацию гипермаркетов из-за сложностей, с которыми сталкивается этот формат в целом. Например, из-за давления со стороны онлайн-торговли, а также желания сконцентрироваться на магазинах у дома и супермаркетах, которые более востребованы среди покупателей. «Быстрорастущий онлайн-сервис Perekrestok.ru позволяет нам предлагать эффективную альтернативу покупателям «Карусели» в части миссии «закупка впрок», — комментировал Игорь Шехтерман. — В долгосрочной перспективе мы ожидаем от трансформации положительного эффекта на рентабельность Х5 благодаря росту плотности продаж и улучшению экономики магазинов, которые будут переданы «Перекрестку».

Спустя год 21 из 34 «Каруселей» передана «Перекрестку». Закрыто 10 гипермаркетов. «Можно говорить, что план трансформации выполнен примерно на две трети», — подводят предварительные итоги в X5 Retail Group. Всего с апреля прошлого года на всех переданных площадях «Карусели» были запущены супермаркеты (в Москве, Подмосковье, Старом Осколе, Санкт-Петербурге, Ленобласти, Казани, Тюмени и пр.; площадь торгового зала варьируется от 2,2 тыс. до 3,5 тыс. м2), открытие еще одного трансформированного «Перекрестка» запланировано до конца года. По словам представителя ретейлера, покупатели позитивно воспринимают реконструкцию «Каруселей» в «Перекрестки» — NPS таких магазинов на 7 п.п. выше, чем в среднем по сети.
MarketMedia попросил игроков рынка и экспертов оценить, как проходит трансформация крупнейшего ретейлера страны и какие есть преимущества и недостатки у превращения «Каруселей» в «Перекрестки».

Пенсионеры не поняли стратегии
Для партнеров ретейлера, владельцев торговых комплексов, смена формата не прошла бесследно. Например, повлияла на поток покупателей. Некоторые игроки рынка торговой недвижимости на условиях анонимности говорят о том, что ряд торговых центров, в которых «Перекресток» открывается на месте «Карусели», теряют около 30% трафика. В некоторых объектах показатель достигает 50%. Речь идет именно о посещаемости зоны, которую раньше занимала «Карусель».

В ТРЦ «Талисман» в Ижевске «Перекресток» открылся на месте «Карусели» весной этого года. Гипермаркет занимал в 2,5 раза больше места, чем открывшийся супермаркет. За счет этого оставшуюся площадь торговый комплекс сдает другим арендаторам. Как поясняют в «Талисмане», с точки зрения арендных платежей ТРЦ выиграл — сдавать в аренду квадратные метры под «Перекресток» и новых арендаторов оказалось выгоднее, чем одной «Карусели». С другой стороны, трафик в магазине снизился из-за привлекательности магазина — в «Карусели» было больше акций и в среднем продукты дешевле, чем в «Перекрестке». Этот фактор сказался на посещаемости торгового комплекса пенсионерами, которые ходили в «Талисман» именно ради гипермаркета.

В социальных сетях торговых комплексов, где произошла замена, покупатели сетуют на высокие цены супермаркета, скучают по широкому ассортименту и разнообразию скидок в «Карусели». Некоторых расстраивает, что новый магазин не работает круглосуточно, как его предшественник.
В группе «Вконтакте» петербургского ТРК «Сити Молл» под новостью об открытии «Перекрестка» пользователи оставляют, например, такие сообщения: «Отвратительный дорогой и бесполезный магазин «Перекресток», «У «Карусели» всего много и цены недорогие», «Перекрёсток» — это самый дорогой магазин по сравнению с «Лентами», «Океями», «Каруселями» и «Пятёрочками». Очень жаль. Теперь ходить туда незачем», «Неееет. «Карусель» был самым лучшим гипермаркетом».
Волгоградский торговый комплекс ТРК «Европа Сити Молл» сменил «Карусель» на «Перекресток» в сентябре этого года. Говорить о значимых изменениях для ТРК еще рано, к тому же трафик в целом еще не до конца восстановился после введенных ограничений, связанных с пандемией.

Но в компании видят положительную динамику, а освободившиеся площади уже сдают новым арендаторам. «После открытия «Перекрестка» в обновленном формате, несмотря на непростую общую ситуацию, мы подписали договор с мини-якорем SIN SAY и находимся в процессе подписания еще с двумя крупными федеральными операторами», — рассказывает руководитель проектов департамента недвижимости компании «Тринфико», который управляет комплексом, Анжела Брылова.

Гипермаркет точно не вариант
По мнению управляющего компанией Trade Help, старшего консультанта проектов ЕБРР Андрея Калмыкова, ретейлер принял верное решение избавиться от гипермаркетов. Он напоминает, что в мире ретейла редчайшим торговым сетям удается успешно вести сразу три разных формата. Ирает роль и изменение потребительского поведения. «Сейчас сформировался ясный тренд, особенно это заметно после пандемии, — покупатели идут в магазины у дома и супермаркеты. Ехать в гипермаркет — значит подвергать себя риску повышенных трат, и небогатый и средний класс этого не хочет, все просели в зарплатах», — обращает внимание Андрей Калмыков.

С ним согласен и генеральный директор ГК «Реалъ» Александр Мышинский. По его словам, с точки зрения собственников компании, решение сократить менее прибыльный формат правильное. Низкие цены действительно привлекали покупателей, но даже они не помогли формату стать успешным. «В этом смысле другие гипермаркеты, «Лента» и «О’Кей», пошли другим путем, они не вступили в ценовую войну, а даже подняли цены», — приводит пример Александр Мышинский.
Но реализовать даже правильную стратегию будет непросто. «Трансформация — сложный процесс: это как «голову медведя пришивать к телу слона», — сравнивает Андрей Калмыков. По его мнению, создавать большой «Перекресток» в угоду размытия диапазонов торговых площадей формата ошибочно, в переделанном формате его настораживает большой размер на большой площади. «Итак первые результаты работы: «трансформаторы» заняты работой и получают регулярно зарплату, на этом все. Рынок с осторожностью следит за экспериментами — все-таки не каждый отважится «голову медведя пришивать на тело слона».

Сама Х5 не объявляет радужные результаты такой трансформации. Это подтверждение трудности «пришивания». Желаю топ-менеджменту Х5 прогнозировать и качественно управлять плотностью продаж с 1 м2», — заключает Андрей Калмыков.
«Трансформация всегда нелегко проходит, всегда есть риски допустить какие-то ошибки, ведь торговые объекты, созданные изначально под другой формат, переформатировать нелегко, не всегда это успешно получается, — рассуждает генеральный директор информационного агентства INFOLine Иван Федяков. — С другой стороны, в пользу X5 нужно сказать, что они создали альтернативу гипермаркетам, сервис онлайн-доставки «Перекресток Впрок», который обладает тем же ассортиментом и отвечает современным вызовам».
Эксперт не исключает, что после переформатирования какие-то магазины придется закрыть и на месте некоторых «Каруселей» не приживутся «Перекрестки». «Рынок высококонкурентный, к тому же «Перекресток» в период пандемии терял трафик, люди выбирали магазины шаговой доступности.

Этот тренд сохраняется, мы видим растущую статистику заболеваемости, поэтому вызовов и проблем у формата супермаркет много, — делает вывод Иван Федяков. — В любом случае тот формат гипермаркетов, к которому мы привыкли и который был флагманом развития ретейла 10 лет назад, свои позиции потерял и как подбитый самолет идет на пике вниз».

ТРК придется адаптироваться
Опрошенные MarketMedia брокеры, комментируя трансформацию, обращают внимание на разное позиционирование «Карусели и «Перекрестка». Руководитель департамента торговой недвижимости JLL Полина Жилкина указывает, что в этом случае речь идет не только о сокращении площади, но также и об изменении концепции и позиционирования продуктового магазина. Нужно понимать, что целевая аудитория супермаркетов «Перекресток» несколько другая, чем у «Карусели». У форматов отличается ассортиментная матрица и ценообразование. Так, гипермаркеты «Карусель» можно отнести к дискаунтерам. А учитывая бОльшую занимаемую площадь и ассортимент, целевая аудитория у них, с одной стороны, шире по охвату территории, с другой — это аудитория с более низким средним чеком. Формат «Перекрёстка» — супермаркет у дома, он рассчитан скорее на повседневный спрос, чем на закупки впрок, указывает заместитель директора департамента управления активами и инвестициями Becar Asset Management Дарья Канева.
С ней соглашается консультант по категорийному менеджменту Гульфира Крок, вероятное падение трафика после открытия «Перекрестка» на месте «Карусели» она тоже связывает с разницей форматов. «Карусель» была гипермаркетом с низкими ценами, а «Перекрестки» — это все-таки супермаркеты с большой долей товаров высокого и премиального сегмента, соответственно, это разные покупатели», — разъясняет Гульфира Крок.
Как обращают внимание в JLL, эффект замены нужно оценивать в каждом конкретном случае индивидуально. К примеру, для успешного торгового центра с ядром целевой аудитории «средний» и «средний плюс» «Перекресток» в качестве продовольственного «якоря» подходит лучше, чем демократичная «Карусель». К тому же гипермаркет занимает существенно больше ликвидных квадратных метров, которые можно использовать более эффективно. В результате повышается средний чек и конверсия с торговой галереей. «Если кто-то из собственников зафиксировал снижение трафика, это еще не значит, что пропорционально ухудшились другие маркетинговые и финансовые показатели, — предполагает Полина Жилкина. — Вполне вероятно, что «ушли» те покупатели, которые в любом случае не являлись клиентами других арендаторов и приходили в торговый центр только за продуктами в «Карусели».
Как добавляет Дарья Канева, для ретейлера понятно стремление оптимизировать занимаемую площадь и получать с нее более высокий доход. Что касается покупателей — отток в связи со сменой формата понятен, и насколько он сохранится, зависит в том числе от формата ТЦ. Быстрее «адаптируется» «Перекресток» в ТРК с целевой аудитории «средний», «средний +» и выше. Сложнее супермаркету придется в торговых комплексах, ориентированных на «эконом минус».
Замдиректора департамента торговой недвижимости Colliers International Юлия Кузнецова считает, что подводить итоги программы трансформации пока рано. Во-первых, из-за пандемии коронавируса 2020 год не будет показательным. Во-вторых, сложно сопоставить трафик, поскольку не все площади, которые раньше занимала «Карусель», заполнены арендаторами. «Перекресток» занял только часть квадратных метров, оставшиеся площади еще не заполнены арендаторами или субарендаторами, добавляет Юлия Кузнецова.

X5 Retail Group подключила столичные супермаркеты «Перекрёсток» к системе бесконтактных мобильных покупок

Ритейл Розница

26.11.2020, Чт, 11:46, Мск , Текст: Владимир Бахур

X5 Retail Group масштабировала систему бесконтактных покупок с помощью мобильных телефонов на все столичные супермаркеты «Перекрёсток». Всего к сервису «Экспресс-скан» подключено 300 супермаркетов «Перекрёсток» и 90 магазинов «Пятёрочка», до конца года число торговых точек в системе может превысить 700 не только в Москве, но и в других городах России.

Более 17 тысяч пользователей нового сервиса уже создали уникальные профили Х5 ID. Еженедельно покупки с помощью «Экспресс-скана» совершают более 4000 человек, большинство из них — регулярные. Средний чек коррелирует с аналогичным показателем покупок традиционным способом в каждой торговой сети.

Чаще всего с помощью «Экспресс-скана» покупают молочную продукцию (17%), бакалею (15%), кондитерские изделия (13%), соки и воду (по 11%). Овощи/фрукты и хлеб составляют по 5% потребительской корзины. «Экспресс-скан» наиболее востребован в вечерние часы-пик (18-20 часов). Также потребителям удобно пользоваться сервисом в обеденный перерыв – совершать быструю покупку в целях экономии времени. Постоянный пользователь «Экспресс-скана» в среднем тратит в магазине на три минуты меньше, чем стандартный посетитель (покупательский путь последнего занимает, как правило, 8 минут).

«Экспресс-скан» экономит и рабочее время сотрудников – каждый чек, проведенный через новый способ покупок, высвобождает минимум 1 минуту работы кассира, что позволяет сотруднику уделить больше внимания работе в зале по выкладке товаров и консультации посетителей.

«Безопасность наших покупателей – остаётся одним из наших главных приоритетов на фоне высокого роста заболеваемости. Мы видим, что бесконтактные системы самообслуживания становятся основой нового тренда, отвечающего современным потребностям наших гостей в экономии времени. Пилот сервиса «Экспресс-скан» показал высокий спрос и ценность для наших гостей, ведь в среднем, посетитель в магазине проводит не более 5 минут, делая бесконтактные покупки с помощью телефона. Это удобно, быстро, безопасно, поэтому мы приняли решение об ускоренном расширении пилота на всю Москву, а также в другие города. Уже сегодня «Экспресс-скан» доступен в каждом «Перекрёстке» столицы, новые магазины «Пятёрочка» подключаются каждый день», — сказал Антон Мироненков, управляющий директор Х5 Технологии.

«Экспресс-скан» – собственная разработка Х5, созданная для повышения безопасности посетителей магазинов, удобных и быстрых покупок без очередей и касс. Для совершения покупки достаточно отсканировать и оплатить товар с помощью мобильного телефона на выходе, минуя кассу. Ближайший подключённый к сервису магазин можно найти на интерактивной карте приложения. К «Экспресс-скану» уже подключены программы лояльности торговых сетей «Пятёрочка» и «Перекрёсток». При его использовании действуют промо-акции конкретного магазина, а также начисляются стандартные баллы за покупки.

Пилот сервиса «Экспресс-скан» был запущен в сентябре. За это время был внедрен ряд технических доработок сервиса. Пользователям оказалось важным подтверждать успешно проведенную оплату через систему внешней валидации – кассу самообслуживания, отдельно стоящий валидатор или у ассистента в зоне выхода. Также был ускорен процесс авторизации в системе.

X5 Retail Group представила операционные результаты за 4 квартал и 12 месяцев 2019 года :: Shopolog.ru

Компания X5 Retail Group объявляет предварительные консолидированные операционные результаты и чистую розничную выручку по итогам 4 кв. и 12 мес. 2019 г.

Основные результаты 2019 года

Темп роста чистой розничной выручки составил 13,3% год-к-году (г-к-г) (14,2% г-к-г включая НДС) в рублях. Данного результата удалось достичь благодаря: росту сопоставимых (LFL)(1) продаж на 4,0%;росту торговой площади на 12,0% (вклад в рост выручки +9,3%).
Рост LFL продаж оставался на высоком уровне и составил 4,0% г-к-г в 2019 г. с равным вкладом роста LFL трафика и среднего чека.
Чистая розничная выручка торговой сети «Карусель» снизилась в связи с сокращением торговых площадей на 4,7% в результате передачи трех магазинов «Перекрестку» и закрытия одного магазина в рамках трансформации сети.
Х5 добавила 1 866 магазинов в 2019 г.

Чистая розничная выручка

Средний чек и количество покупок

Развитие

Показатели онлайн-супермаркета Perekrestok.ru

Ключевые факторы, определявшие результаты 4 кв. и 12М 2019 г.

Внешняя среда

Продовольственная инфляция в 4 кв. 2019 г. снизилась до 3,5% г-к-г с 5,0% г-к-г в 3 кв. 2019 г. Замедление продовольственной инфляции в основном обусловлено ранним и обильным урожаем в 2019 году.
Рост потребительского спроса ускорился до 1,5% г-к-г в октябре-ноябре 2019 г. после замедления до 0,8% в 3 кв. 2019 г. Факторами, обусловившими ускорение, стали замедление продовольственной инфляции, а также завершение эффекта высокой базы из-за чемпионата мира по футболу 2018 года.
Индекс потребительской уверенности остался без изменений кв-к-кв на уровне
-13% в 4 кв. 2019 г.

Продажи

Рост LFL трафика был положительным в ключевых форматах X5 — «Пятерочке» и «Перекрестке» в 4 кв. 2019 г. и являлся ключевым драйвером роста LFL продаж.
Мы сезонно увеличили промо-активность во всех форматах в 4 кв. 2019 г., для стимулирования трафика и в связи с общим ростом промо-активности в секторе. В январе уровень промо остается на уровне 3 кв. 2019 г.
Темп роста чистой розничной выручки торговой сети «Пятерочка» в 4 кв. 2019 г. последовательно замедлился до 11,5% г-к-г из-за замедления темпов открытий и снижения темпов роста LFL среднего чека на фоне замедления продовольственной инфляции и проведения промо-акций. Рост LFL трафика ускорился до 1,9%. Тренд роста частоты посещений магазинов с меньшими покупками продолжился в 4 кв. 2019 г.
Темп роста чистой розничной выручки «Перекрестка» в 4 кв. 2019 г. достиг 17,2% на фоне высоких темпов роста LFL продаж и динамичного расширения сети магазинов. В сегменте супермаркетов рост LFL трафика на 3,1% г-к-г и рост LFL среднего чека на 2,7% г-к-г отражают положительный отклик потребителей на ценностное предложение формата.
Чистая розничная выручка торговой сети «Карусель» снизилась на 6,9% г-к-г, что было обусловлено изменением поведения покупателей и ростом давления со стороны «магазинов у дома», а также запуском программы трансформации сети (распродажи в магазинах, которые планируется закрыть/передать «Перекрестку»). Рост LFL продаж был отрицательным и составил (3,9)% г-к-г.

Программы лояльности

X5 продолжает развивать программы лояльности. Количество активных пользователей карт лояльности увеличилось на 8,3% г-к-г и составило 40,6 млн в трех розничных форматах X5 по состоянию на 31 декабря 2019 г. Проникновение в трафик достигло 54% в «Пятерочке», 59% в «Перекрестке» и 82% в «Карусели».

Развитие портфеля розничных магазинов

В соответствии со стратегией сбалансированного роста в 2019 г. Компания открыла меньше магазинов по сравнению с 2018 г. (1 866 магазинов в 2019 г. по сравнению с 2 310 магазинами в 2018 г.). В 4 кв. 2019 г. прирост по количеству магазинов составил 545 по сравнению с 746 магазинами в 4 кв. 2018 г.
В 2019 г. в рамках программы повышения эффективности X5 закрыла 224 «магазина у дома», 16 супермаркетов и пять гипермаркетов. В 4 кв. 2019 г. был закрыт 31 «магазин у дома».
32 магазина сети «Перекресток» были открыты после реконструкции в 2019 г. (семь в 4 кв. 2019 г.).
Три новых распределительных центра общей площадью 81,1 тыс. кв. м. были открыты в 2019 г. В 4 кв. 2019 г. Х5 открыла новый распределительный центр в Казани (36,1 тыс. кв. м) для обслуживания торговой сети «Пятерочка», заместив им другой распределительный центр в данном регионе (13,3 тыс. кв. м), который был закрыт.
Интернет-магазин Perekrestok.ru продолжает развиваться. Общее количество заказов достигло почти 1,4 млн в 2019 г. и более чем утроилось г-к-г. В 4 кв. 2019 г. количество заказов более чем удвоилось по сравнению с 4 кв. 2018, превысив 505 тыс.

«В 2019 году мы реализовали нашу стратегию сбалансированного роста, увеличив чистые розничные продажи на 13,3% г-к-г благодаря росту торговых площадей на 12,0% и положительной динамике LFL продаж и трафика в наших ключевых форматах — „магазинах у дома“ и супермаркетах в каждом квартале 2019 года. 2020 год начался с положительной динамики — рост LFL трафика в январе превышает 5%.

Компания снова продемонстрировала высокий уровень роста LFL показателей и чистой розничной выручки, еще больше увеличив долю рынка и укрепив свое лидерство. Наш онлайн-бизнес более чем утроил чистую выручку.

В 2019 году мы пилотировали и запустили новые клиентоцентричные концепции магазинов в формате „магазинов у дома“ и супермаркетах. Раскатка новых концептов планируется с 2020 года, так как первые результаты заметно превышают ожидания, демонстрируя двузначный рост LFL трафика. Мы продолжили развитие новых бизнесов: Perekrestok.ru и 5Post демонстрировали положительную динамику.

Мы будем продолжать расширение сетей „Пятерочка“ и „Перекресток“ в новых концепциях, расширяя использование инструментов, основанных на больших данных, в таких областях, как ассортимент и ценообразование, и в то же время уделять основное внимание тому, чтобы наши клиенты были в центре каждого бизнес-решения.»

Главный исполнительный директор X5 Игорь Шехтерман

«Перекрёсток» оптимизирует маркетинговые коммуникации | SAS

Торговая сеть “Перекрёсток” совместно с компанией GlowByte Consulting реализовали проект по оптимизации маркетинговых коммуникаций. Решение основано на комплексе предиктивных моделей SAS, которые на 30% повышают эффективность кампаний. Это первое внедрение SAS Marketing Optimization (SAS MO) в российском ритейле с доказанной результативностью.

Уникальное решение по автоматизации основано на комплексе предиктивных моделей UpLift и моделей, прогнозирующих средний чек в рамках акции для каждой кампании. Они учитывают более 200 атрибутов по клиенту и рассчитывают будущую доходность, поэтому прогнозный результат позволяет подобрать лучшее предложение на текущий момент и увеличить эффективность коммуникации с клиентом.

Внедрение проходило в два этапа: автоматизация запуска кампаний и реализация решения, которое отправляет клиенту наиболее ценное для него предложение. Модели, ранее запускаемые по отдельности, теперь загружены в единую систему, на выходе из которой формируется оптимальный список “один клиент — одно предложение”. Основным критерием для сравнения двух сценариев была метрика прироста среднего оборота в период акции на участника.

“Это уникальный проект для российского ритейла. Идея витает давно и существуют различные инструменты для запуска подобной системы, но никто не публиковал положительные отзывы о результатах. Поскольку кампании, используемые в эксперименте, были только с предложением в рамках товарной категории, то разработанную систему можно назвать системой товарных рекомендаций. Но мы считаем, что данную систему можно расширить и масштабировать на все маркетинговые коммуникации с клиентом”, — Давыдова Дарья, ведущий бизнес-консультант практики Advanced Analytics GlowByte Consulting.

“В этом году мы поставили перед собой амбициозную цель — автоматизировать до 80% целевых маркетинговых кампаний, а также запустить более пятидесяти регулярных кампаний, отбор которых осуществляется на основе предиктивных моделей. Реализовать запуск мы планируем на базе SAS Marketing Optimization. Ожидаем, что это поможет нам автоматизировать процесс запуска и увеличить выручку от маркетинговых кампаний”, — Михайлова Екатерина, руководитель управления монетизации клиентской базы торговой сети «Перекрёсток».

Цель “Перекрёстка” ‒ внедрение системы автоматического выбора предложений для каждого клиента к концу 2019 года и запуск SAS MO на большем объёме клиентов. Также торговая сеть планирует расширять список маркетинговых предложений для выбора в системе.

Дальнейшими шагами станет добавление новых типов коммуникации в систему.

Computing Delay и LOS

Один из способов проверить существующую или планируемую схему синхронизации сигнала — это рассчитайте задержку, которую испытывают те, кто использует или кто будет использовать перекресток. Задержка среднего транспортного средства может быть напрямую связана с уровнем обслуживания. (ЛОС). Категории LOS, которые перечислены ниже, содержат информацию о развитие трафика в условиях задержки, которые они представляют. Это позволяет вам, как проектировщик или оценщик, чтобы визуализировать и понять условия транспортного потока окружают перекресток, даже если перекресток все еще присутствует на чертеже доска.

Первым шагом в анализе LOS является вычисление средней задержки на транспортное средство для различные участки перекрестка. Возможно, вас заинтересует LOS всего подход или, альтернативно, вас может интересовать LOS каждой отдельной полосы. Уравнение для средней задержки транспортного средства приведено ниже.

Средняя задержка останова на транспортное средство:
d = [0,38C (1-g / C) 2] / [1- (g / C) (X)] + 173X2 [(X-1) + [(X-1) 2 + (16X / C) ] 1/2]
Где:
d = Средняя задержка остановки на транспортное средство для интересующей полосы или группы полос (сек)
C = длина цикла (сек)
g / C = коэффициент зеленого для полосы движения или группы полос
g = эффективное время выхода на зеленый свет для полосы или группы полос (сек)
X = соотношение V / c для группы полос
V = фактическая или расчетная скорость потока для полосы или группы полос (пик / час)
c = Пропускная способность группы полос (шт. / час)
Это уравнение предсказывает среднюю задержку остановки для каждого транспортного средства, предполагая случайное Схема прибытия приближающихся автомобилей.Первый член уравнения составляет равномерная задержка, или задержка, которая возникает, если потребность в прибытии в группе полос равномерно распределены во времени. Второй член уравнения учитывает возрастающую задержку случайных прибытий по сравнению с равномерными поступлениями, а также для дополнительной задержки из-за цикла неудачи.
Как уже упоминалось ранее, уровень обслуживания сигнальных перекрестков определяется с точки зрения средней задержки остановки на транспортное средство.Эта задержка напрямую связана с дискомфорт, разочарование водителя, расход топлива и потеря времени в пути. В В следующих параграфах описаны различные категории LOS.
Уровень обслуживания A — Операции с небольшой задержкой или задержкой менее 5,0 секунд на автомобиль. Этот LOS достигается, когда большинство встречных транспортных средств входят в сигнал во время зеленой фазы, и условия вождения идеальны во всех остальных отношениях также.
Уровень обслуживания B — Операции с задержками от 5,1 до 15,0 секунд на средство передвижения. Эта LOS подразумевает хороший прогресс, некоторые машины прибывают в красный цвет. фаза.
Уровень обслуживания C — Операции с задержками от 15,1 до 25,0 секунд на средство передвижения. Этот LOS свидетельствует о большей длине цикла и справедливом прогрессе.
Уровень обслуживания D — Операции с задержками от 25,1 до 40.0 секунд в средство передвижения. На этой прямой видимости заметна перегрузка, и могут возникнуть более длительные задержки из-за сочетание неблагоприятного прогрессирования, большой продолжительности цикла и высокого отношения V / c.
Уровень обслуживания E — Операции с задержкой от 40,1 до 60,0 секунд на средство передвижения. Большинство водителей считают, что такое LOS неприемлемо. Это происходит под условия перенасыщения пересечения (отношения V / c более 1,0), а также могут быть отнесены к к большим длинам цикла и плохой прогрессии.
Как вы теперь можете видеть, LOS освещает качественные аспекты работы сигнала.
Пересечение через соединение (IoU) для обнаружения объектов
Получите
мгновенный доступ к коду для этого руководства и всех других 400+ руководств по PyImageSearch.
Внутри вы найдете …
Доступ к централизованным репозиториям кода для все 400+ руководств на PyImageSearch
Предварительно настроенные блокноты Jupyter в Google Colab для более чем 200 руководств PyImageSearch (включая блокноты для всех новых еженедельных руководств !)
Подробные видеоуроки для всех новых сообщений в блогах — эти видео включают дополнительные комментарии, методы и советы, которые я, , не включаю в текстовые версии моих руководств
Введите адрес электронной почты ниже, чтобы получить доступ:
Я использовал часть одного из ваших руководств для решения возникшей у меня проблемы с Python и OpenCV. Боролся с этим две недели, а от других экспертов не ответили. Прочтите вашу статью я нашел …. Исправил за два часа. И это тоже было критически важно. Ваши вещи качественные!
Исмаил Томас-Бенге Старший консультант по обеспечению качества и архитектор
PyImageSearch University — Получите
мгновенный доступ к коду для этого руководства и всех других 400 руководств по PyImageSearch!
Выберите свой тарифный план ниже …
$ 4.95 / мес
49,50 $ / год (экономия 15%)
Доступ к централизованным репозиториям кода для все 400+ руководств на PyImageSearch
Простой код доступа для Все новые учебники , которые публикуются каждый понедельник
Простая загрузка в один клик для кода, моделей, наборов данных и т. Д.
$ 14.95 / мес
149 долларов.50 / год (экономия 15%)
Предварительно настроенные блокноты Jupyter в Google Colab для более 200 руководств по PyImageSearch (включая блокноты для всех новых еженедельных руководств !)
Запустите все примеры кода в своем веб-браузере. — работает в Windows, macOS и Linux.
Доступ к централизованным репозиториям кода для все 400+ руководств на PyImageSearch
Простой код доступа для Все новые учебники , которые публикуются каждый понедельник
Простая загрузка одним щелчком мыши для кода, моделей, наборов данных и т. Д.
~~$ 74,95 / мес~~
39.95 $ / мес
419,40 $ / год (экономия 15%)
Полный доступ к PyImageSearch University
4ч 19м видео по запросу
2 Свидетельства об окончании работ
Добавляются новые курсы ежемесячно
Видеоуроки для всех новых сообщений в блоге
Предварительно настроенные блокноты Jupyter в Google Colab для более чем 200 руководств PyImageSearch (включая блокноты для всех новых еженедельных руководств !)
Запустите все примеры кода в своем веб-браузере. — работает в Windows, macOS и Linux.
Доступ к централизованным репозиториям кода для все 400+ руководств на PyImageSearch
Простой код доступа для Все новые учебники , которые публикуются каждый понедельник
Простая загрузка в один клик для кода, моделей, наборов данных и т. Д.
Доступ к централизованным репозиториям кода для все 400+ руководств в блоге PyImageSearch
Простой код доступа для все новых руководств по , которые публикуются каждый понедельник в 10:00 EST
Простая загрузка в один клик для исходного кода, наборов данных, предварительно обученных моделей и т. Д.
Отменить в любое время
Легкий доступ к коду, наборам данных и предварительно обученным моделям для всех 400+ руководств в блоге PyImageSearch
Научитесь использовать Jupyter Notebooks в Google Colab для всех новых руководств по , опубликованных на PyImageSearch
Используйте предварительно настроенных сред разработки в Google Colab — больше никаких головных болей и траты времени на настройку среды разработки
Подробные видеоуроки и пошаговые инструкции для всех новых руководств и руководств
Доступ к эксклюзивным предложениям по моим книгам и курсам
Мгновенный доступ к курсам PyImageSearch University
Добавляются новые курсы ежемесячно
Я использовал часть одного из ваших руководств для решения возникшей у меня проблемы с Python и OpenCV. Боролся с этим две недели, а от других экспертов не ответили. Прочтите вашу статью я нашел …. Исправил за два часа. И это тоже было критически важно. Ваши вещи качественные!
Исмаил Томас-Бенге Старший консультант по обеспечению качества и архитектор
Вот самые длинные красные огни в среднем в Такоме.
В: На каком перекрестке в Такоме светофор с самым длинным красным светом?
A: Это простой вопрос, и мы задали его Джошуа Дикманну, городскому инженеру по дорожному движению и нашему надежному источнику здесь, в штаб-квартире Traffic Q&A.
Ответ, оказывается, немного сложен.
«Обычно места с наибольшими задержками — это самые большие и загруженные перекрестки», — сказал нам Дикманн. «Поскольку самое продолжительное время красного цвета меняется в зависимости от дня в зависимости от дорожных условий, информация, которую я предоставил ниже, является оценкой средней задержки на основе наших последних данных о трафике.
«Если рассматривать все транспортные средства и все направления на перекрестке, следующие пять мест имеют самую высокую среднюю задержку на одно транспортное средство в вечерние часы пик:»
Барабанная дробь, пожалуйста. ..
▪ Южная 19-я улица и Спраг-авеню, 2 минуты 35 секунд.
▪ Шестая авеню и Спраг, 2 минуты 20 секунд.
▪ Марин Вью Драйв (штатный маршрут 509) и Тейлор-Уэй, 1 минута 20 секунд.
▪ Южная 19-я улица и Перл, 1 минута 10 секунд.
▪ Сент-Хеленс / Такома-авеню и округ, 1 минута 5 секунд.
Подожди, 19-е и Спрэг?
Мы предполагали, что это Шестая улица и Спраг, где клубок улиц сливается в кошмар нерешительности, особенно когда дело доходит до поворота направо с северного Спрага на любую из этих перекрестков.* содрогается *
Дикманн чувствует нашу боль.
«Шестая улица и Спраг … это крупный пятисторонний перекресток, и транспортным средствам и пешеходам приходится преодолевать большие расстояния», — сказал он. «Из-за сложной геометрии пяти ветвей единовременно может идти только одно направление, что увеличивает время ожидания для всех направлений».
Девятнадцатое место в списке и Спраге выдвигает сам объем.
По оценкам города, во время вечернего пика по этому перекрестку проезжают 4 100 автомобилей. Мы часто бываем среди них, так как штаб-квартира TQA находится всего в нескольких кварталах от нас, и мы раздражены ожиданием, так же как и мы, желая покинуть соляную шахту в зеркале заднего вида, особенно в пятницу.
Хотя он не входит в пятерку лидеров по средней задержке, перекрестком, где ожидание может быть долгим, является Route 509 и Alexander Avenue на Tideflats.
«В этом месте время ожидания для транспортных средств, движущихся на север и юг, на проспекте Александра выше, чем в других местах города, потому что общее количество транспортных средств на этих подходах намного ниже, чем общее количество транспортных средств на SR 509, поэтому Большая часть времени зеленого сигнала отводится SR 509 », — сказал Дикманн.«Хотя это уменьшает общую задержку для большинства автомобилей, время ожидания для автомобилей на Александре выше, чем в большинстве других мест.
Там может быть облегчение.
«Штат планирует реконструкцию этого перекрестка в рамках предстоящего проекта завершения строительства SR 167 и находится в процессе разработки этих улучшений», — сказал Дикманн.
Инженеры следят за 335 сигнальными перекрестками в городе и стремятся внести улучшения, добавил он.
“… Департамент общественных работ города уже запланировал проекты на многих самых оживленных перекрестках города и планирует продолжить модернизацию сигналов по всему городу, чтобы повысить безопасность и производительность наших перекрестков для всех пользователей », — сказал Дикманн.
Это входит в пятерку лучших, перечисленных выше.
«В каждом из этих мест есть проект, который находится в стадии реализации или планируется начать в следующем году», — сказал Дикманн. «Ожидается, что ремонтные работы на всех пяти объектах будут завершены в течение следующих трех лет.”
Истории по теме из Tacoma News Tribune
Адам Линн — редактор местных новостей в News Tribune. Он проработал журналистом более 30 лет, в основном в штате Вашингтон.
Найти пересечение двух несортированных массивов
Найти пересечение двух несортированных массивов — Задача интервью
Уровень сложности: Средний
Спрошено в : Google, Facebook
Понимание проблемы
Описание проблемы: Даны два целочисленных массива A [] и B [] размера m и n соответственно.Нам нужно найти пересечение этих двух массивов. Пересечение двух массивов — это список различных чисел, которые присутствуют в обоих массивах. Цифры на перекрестке могут быть в любом порядке.
Например
Ввод: A [] = {1,4,3,2,5, 8,9}, B [] = {6,3,2,7,5}
Выход: { 3,2,5}
Ввод: A [] = {3,4,6,7,10, 12, 5}, B [] = {7,11,15, 18}
Выход: {7}
Возможные дополнительные вопросы, которые следует задать интервьюеру: —
Можете ли вы изменить массивы? ( ответ: да)
Каковы ограничения на длину и элементы массива? (Ответ : m> n , 1 <= m, n <= 10 ^ 5, -10 ^ 5 <= A [i], B [i] <= 10 ^ 5)
Может ли повторяться элементы в массиве или между массивами? ( ответ: Да, возможность существует)
Разработка эффективных решений
Мы обсуждаем четыре способа решения этой проблемы:
Грубая сила: использовать вложенные циклы
Сортировка и двоичный поиск
Сортировка и подход с двумя указателями
Использование хеш-таблицы
1. Грубая сила: используйте вложенные циклы
Для каждого элемента в A [] выполните линейный поиск в B []. Продолжайте добавлять общие элементы в список. Чтобы убедиться, что номера в списке уникальны, либо проверьте перед добавлением новых номеров в список, либо удалите дубликаты из списка после добавления всех номеров.
Псевдокод
int [] findIntersection (int A [], int B [], int m, int n) { int ans [] для (от i = 0 до m-1) { для (от j = 0 до n-1) { если (A [i] == B [j]) если (A [i] не в ans) ответдобавить (A [i]) } } вернуться ответ }
Анализ сложности
В решении есть два цикла, где внешний цикл выполняется n раз, а внутренний цикл выполняется m раз. Таким образом, в худшем случае временная сложность = O (m * n) .
Сложность пространства: наихудший случай = O (1) ( Почему? Некоторое пространство занимает список ответов. Почему это не принимается во внимание?)
Критические идеи для размышления!
Какова будет временная и пространственная сложность удаления дубликатов из массива размера n?
Как мы можем улучшить временную сложность?
2.Сортировка и двоичный поиск
В подходе грубой силы мы выбираем элементы из массива A [] и ищем их линейно в массиве B []. Мы могли бы повысить эффективность поиска элементов, если бы отсортировать B [] и применить двоичный поиск для поиска элементов. Двоичный поиск занимает O (logn) временную сложность.
Шаги решения
Объявить список ответов.
Сортировка массива B [] в порядке возрастания.
Искать каждый элемент в A [] в отсортированном массиве B []
Если элемент найден, добавить его в список ответов
Вернуть список ответов
Псевдокод
bool двоичный_поиск (int B [], int n, int K) { int low = 0, high = n пока (низкий <= высокий) { int mid = low + (высокий - низкий) / 2 если (B [середина] == K) вернуть True иначе, если (B [mid]> K) высокий = средний - 1 еще низкий = средний + 1 } вернуть ложь } int [] findIntersection (int A [], int B [], int m, int n) { int ans [] sort (B, n) для (от i = 0 до m-1) { если (binary_search (B, n, A [i])) ответдобавить (A [i]) } вернуться ответ }
Анализ сложности
Сложность времени: сортировка массива B [] + поиск всех элементов A [] в B [] = O (nlogn) + O (mlogn) = O (nlogn + mlogn)
Сложность пространства: если мы используем сортировку слиянием, то сложность пространства равна O (n), иначе, если мы используем сортировку кучи, сложность пространства равна O (1).
Критические идеи для размышлений!
Здесь мы отсортировали меньший массив. Что, если мы отсортируем больший массив для решения? Как меняется временная сложность?
Каковы были бы временные и пространственные сложности, если бы мы использовали быструю сортировку? Сравните разные алгоритмы сортировки
Какой была бы сложность пространства, если бы мы использовали рекурсивный двоичный поиск для реализации?
Подготовьте список проблем, в которых можно применить идею сортировки и двоичного поиска.
3. Сортировка и подход с двумя указателями
Если сортируются и A [], и B [], мы можем использовать подход с двумя указателями. На каждом шаге мы сравниваем один элемент A [] с одним элементом B []. Если оба равны, мы добавляем его в список, иначе идем вперед.
Шаги решения
Объявите список ответов.
Отсортируйте оба массива в порядке возрастания.
Инициализировать переменные i и j в отсортированном массиве A [] и B [] соответственно.i = 0 и j = 0
Запустить цикл, пока i и », а не « или »?)
Если A [i] == B [j ], добавьте A [i] в список и увеличьте i и j.
Если A [i]
Если A [i]> B [j], увеличьте j на 1
5. Вернуть список ответов.
Визуализация решения
Псевдокод
int [] findIntersection (int A [], int B [], int m, int n) { int ans [] sort (A, m) sort (B, n) я = 0, j = 0 в то время как (я
Анализ сложности
Сложность времени: Сортировка массива A [] + Сортировка массива B [] + Использование подхода с двумя указателями = O (mlogm) + O (nlogn) + O (n + m) = O (mlogm + nlogn)
Сложность пространства: если используется mergeSort, то O (m), иначе в heapSort, O (1)
Критические идеи для размышления!
Почему мы увеличиваем указатели, когда A [i]> B [j] или A [i]
Работает ли этот алгоритм нормально при повторении элементов? Как обеспечить уникальность элементов в списке ответов?
Временная сложность цикла while составляет O (m + n) - Почему?
Почему идея двух указателей идеально подходит для отсортированного массива?
Подготовьте список проблем, в котором вы можете применить идею двух указателей для решения.
4. Использование хеш-таблицы Мы создадим хеш-таблицу меньшего массива, чтобы наш поиск стал быстрее и все элементы появлялись только один раз. Теперь для каждого элемента большего массива мы выполним операцию поиска этого элемента в хеш-таблице. Операция поиска в хеш-таблице в среднем составляет O (1). Этапы решения Создайте хеш-таблицу размером n Добавьте все элементы массива B [] в хеш-таблицу Для каждого элемента A [] найдите этот элемент в хеш-таблице .Если найден, добавьте элемент в список ответов Вернуть список ответов Визуализация решения Псевдокод int findIntersection (int A [], int B [], int m, int n) { int ans [] Возьмите HashTable H размера n для (от i = 0 до n-1) { H.insert (B [i]) } для (от i = 0 до m-1) { если (H. Search (A [i]) верно) ans.add (A [i]) } вернуться ответ } Анализ сложности Сложность времени = Вставка n элементов A [] в хеш-таблицу + Временная сложность поиска m элементов B [] в хеш-таблице = m * O (1) + n * O (1)) = O (m + n) Сложность пространства = O (n), для хранения вспомогательной хеш-таблицы Критические идеи для размышления! Нужно ли изменять алгоритм, если элементы повторяются? Есть ли возможность повторения элементов в списке ответов? Каковы изменения временной и пространственной сложности, если хэш-таблица создается для большего массива вместо меньшего массива? Что более эффективно? Какова наихудшая временная сложность поиска элемента в хеш-таблице? Какие еще структуры данных могут помочь эффективно решить эту проблему? Полезен ли самобалансирующийся BST? Сравнение различных решений Предлагаемые задачи для решения Найти пересечение трех отсортированных массивов Найти объединение двух отсортированных массивов Найти пересечение двух связанных списков Объединить два отсортированных массива Дан массив целых чисел, и число K, выведите все пары в массиве, сумма которых равна K. Дан несортированный массив целых чисел, найдите длину самой длинной последовательной последовательности Удачного кодирования! Наслаждайтесь алгоритмами! Онлайн-курс по структуре данных и алгоритмам AfterAcademy - Открыт прием показателей для оценки вашей модели семантической сегментации | Экин Тиу Давайте сначала вычислим IoU корабля. Мы предполагаем, что общая площадь изображения составляет 100 (100 пикселей). Во-первых, давайте подумаем о перекрытии кораблей.Мы можем притвориться, что перемещаем предсказанную сегментацию (слева) прямо над наземной истиной (справа) и посмотрим, есть ли перекрывающиеся пиксели корабля. Поскольку отсутствуют пиксели, классифицируемые моделью как корабли, существует 0 перекрывающихся пикселей корабля. Union состоит из всех пикселей, классифицируемых как корабли из и изображений, за вычетом перекрытия / пересечения. В этом случае есть 5 пикселей (это произвольный выбор числа), которые классифицируются как общее количество кораблей. Вычтите перекрытие / пересечение, равное 0, чтобы получить 5 как площадь объединения.После выполнения расчетов мы узнаем, что IoU составляет всего 47,5%! См. Расчет ниже. Вот подробный расчет: Корабли: Площадь перекрытия = 0, Площадь объединения = (5 + 0) -0 = 5 Площадь перекрытия / Площадь объединения = 0% Теперь о черный фон, делаем то же самое. Фон: Площадь перекрытия = 95, Площадь объединения = (95 + 100) –95 = 100 Площадь перекрытия / Площадь объединения = 95% Среднее значение IoU = (Корабли + Фон) / 2 = (0% + 95%) / 2 = 47.5% Вау. Это намного ниже рассчитанной нами точности в 95%. Очевидно, что 47,5 - это гораздо лучший показатель успешности нашей сегментации или, что более уместно, ее отсутствия. Вот отличная реализация Keras, которую я использовал в своих проектах: из бэкэнда импорта keras как Kdef iou_coef (y_true, y_pred, smooth = 1): пересечение = K. sum (K.abs (y_true * y_pred) , ось = [1,2,3]) union = K.sum (y_true, [1,2,3]) + K.sum (y_pred, [1,2,3]) - пересечение iou = K.mean ((пересечение + сглаживание) / (объединение + сглаживание), ось = 0) return iou И y_true, и y_pred равны m x r x c x n где m - количество изображений , r - количество строк, c - количество столбцов, а n - количество классов. Проще говоря, коэффициент кубика равен 2 * Площадь перекрытия, деленная на общее количество пикселей в обоих изображениях. (См. Объяснение области объединения в разделе 2). Иллюстрация коэффициента игральной кости.2xOverlap / Общее количество пикселей Итак, для того же сценария, который используется в 1 и 2, мы должны выполнить следующие вычисления: Общее количество пикселей для обоих изображений вместе = 200 Корабли: Площадь перекрытия = 0 ( 2 * Площадь перекрытия) / (общее количество пикселей в сумме) = 0/200 = 0 Фон: Площадь перекрытия = 95 (2 * Площадь перекрытия) / (общее количество пикселей в сочетании) = 95 * 2/200 = 0,95 Игральные кости = (Корабли + Фон) / 2 = (0% + 95%) / 2 = 47. 5% В этом случае мы получили то же значение, что и IoU, но это не всегда так. Коэффициент Dice очень похож на IoU. Они положительно коррелированы, то есть если один говорит, что модель A лучше, чем модель B при сегментации изображения, то другой скажет то же самое. Как и IoU, они оба находятся в диапазоне от 0 до 1, где 1 означает наибольшее сходство между предсказанным и истинным. Чтобы лучше понять различия между ними, я рекомендую прочитать следующий ответ Stack Exchange: Вот реализация для Dice Coefficient с теми же условиями ввода, указанными в разделе 2: def dice_coef (y_true, y_pred, smooth = 1 ): пересечение = K.sum (y_true * y_pred, axis = [1,2,3]) union = K.sum (y_true, axis = [1,2,3]) + K.sum (y_pred, axis = [1,2,3] ]) dice = K.mean ((2. * Пересечение + сглаживание) / (объединение + сглаживание), ось = 0) return dice В заключение, наиболее часто используемые метрики для семантической сегментации - это IoU и Dice Коэффициент. Я включил реализации кода в Keras и более подробно расскажу о них в следующей статье. Как некоторые из вас, возможно, заметили, я намеренно исключил обсуждения и объяснения относительно истинных положительных, истинных отрицательных, ложных и ложно отрицательных результатов.Хотя они и важны, я считаю, что они затрудняют четкое концептуальное понимание этих показателей, которое я пытался подчеркнуть в этой статье. Я надеюсь, что эта статья дает более полное представление о каждой метрике, чтобы у вас было более глубокое понимание во время реализации или при чтении литературы. Измерения через прямое пересечение [База знаний по орбите] Это документация заархивированного выпуска. Документацию по текущей версии см. В Базе знаний. На этой странице описывается концепция и способы измерения через прямое пересечение с использованием двух изображений. Дополнительную информацию, относящуюся к измерениям мобильных карт в Orbit Desktop и Orbit WebClient, см. Не устанавливайте флажок «Использовать облако точек» в окне измерений. Принцип прямого пересечения Трехмерная координата, измеренная через прямое пересечение, является результатом пересечения двух трехмерных линий измерения.Если 3D-пересечения нет, Orbit будет использовать их XY 2D-пересечение. Координата Z будет средним значением обоих значений Z для данной координаты XY. Другими словами, координата XYZ будет в середине сегмента, определяемого пересечением обеих линий трехмерных измерений с нормалью их двухмерного пересечения. Следовательно, измерение координат с помощью прямого пересечения требует измерения соответствующей позиции (пикселя) в двух видах. Дополнительная информация об измерениях прямого пересечения: Триангуляция в Википедии. Как измерить Открыть 2 Просмотры Для правильного выполнения измерения прямого пересечения оба использованных вида нельзя закрыть или заменить на новое положение изображения при выполнении измерения. Перед началом измерения необходимо сначала открыть оба вида. Измерьте перпендикуляр Чтобы избежать непредвиденных результатов измерения из-за незначительной ошибки щелчка пользователем, выполняйте измерения как можно перпендикулярно. Чем меньше угол измерения отличается от 90 градусов, тем меньше может быть влияние незначительной ошибки щелчка при измерении оператором на абсолютную координату результата измерения. Чем меньше угол XY между обеими линиями измерения, тем больше возможная абсолютная ошибка измерения из-за ошибки щелчка пользователем на один пиксель. Последовательность измеренных координат Одно измерение может состоять из нескольких координат. Последовательность измеренных координат в обоих видах должна быть одинаковой. Это может быть либо (а) завершением всего измерения сначала на одном виде и повторением того же измерения на втором виде, либо (б) измерением координаты за координатой в обоих видах. Ошибка измерения Отображаемая ошибка - это наибольшая индивидуальная ошибка из всех измеренных координат. Ошибка единственной координаты - это среднее значение кратчайшего расстояния между обеими прямыми линиями трехмерного измерения и вычисленной координатой результата трехмерного измерения. Визуализируйте лучи измерения триангуляции При выполнении измерения на основе прямого пересечения эпиполярные линии, представляющие измерение, выполненное в первом виде, все время отображаются в виде зеленых линий.Эти эпиполярные линии упрощают выполнение точных триангуляционных измерений. Последнее изменение :: 25.03.2019 11:36 Схема перекрестка, основанная на характеристиках, под эстакадой для разнородного движения Дорожные агентства Индии и других развивающихся стран рассматривают эстакады для уменьшения повторяющихся заторов на перекрестках. Такие страны, как США, Франция, Германия и др., Еще в 1950-х и 1960-х годах рассматривали эстакады или путепроводы как один из планов смягчения последствий для перегруженных артерий [2]. Однако с увеличением рабочей скорости и объема трафика эта схема стала устаревшей для высокоскоростных коридоров в этих странах. Исследования показали, что соседние сигнальные перекрестки вдоль коридора снижают выгоды, ожидаемые от эстакады [2]. Как правило, установленное ограничение скорости на основных магистралях и скоростных автомагистралях Индии варьируется от 80 до 120 км / ч [22–24]. Кроме того, движение в странах с низким и средним уровнем доходов включает как низкоскоростные, так и высокоскоростные транспортные средства различных размеров.Это неоднородность в составе трафика, которая удерживает рабочую скорость на низком уровне. В этих странах планы улучшения автомобильных коридоров реализуются поэтапно в зависимости от наличия средств. Часто на выделение средств на прилегающие перекрестки после строительства эстакады уходят десятилетия. В этих ситуациях строительство эстакад на одном перекрестке за раз обеспечивает временное и локализованное облегчение, которое распространяется по коридору с построением последующих эстакад. Размер перекрестка под эстакадой зависит от ширины перекрестка или второстепенной дороги. Большинство магистралей в индийских мегаполисах - это автомагистрали, разделенные срединно с тремя-четырьмя полосами движения в каждом направлении. Магистрали обычно строятся в виде автомагистралей с закрытым участком с тротуаром шириной около 2 м с каждой стороны, а средняя ширина варьируется от 2 до 4 м без карманов для разворота на перекрестке. В целом ширина полосы отвода колеблется от 30 до 50 м.Таким образом, размер перекрестка двух пересекающихся артерий с шестиполосным эстакадом вдоль главной артерии варьируется от 30 × 50 м до 50 × 60 м. С другой стороны, перекресток занимает меньшую площадь, если перекресток относится к более низкой категории, а количество полос на эстакаде равно двум в каждом направлении. Общая длина эстакады может варьироваться от 350 до 750 м. Типичная схема перекрестка под эстакадой показана на рис. 1. Рис. 1 Типовая схема перекрестка под эстакадой эстакады используются для непрерывного сквозного движения в ее направлении. Все повороты и сквозные движения на перекрестке контролируются на перекрестках под ним. Следовательно, в зависимости от интенсивности движения на выезде или въезде на магистраль с эстакадой, для соединения магистрали с перекрестком используется двух- или четырехполосный съезд. Основные движения от съезда - поворот налево и поворот направо на перекрестке. Очень немногие транспортные средства, в основном транзитные автобусы, могут проезжать прямо через рампу, пересекая перекресток, чтобы подобрать и высадить пассажиров, которым требуется пересадка на перекрестке.Транспортные средства с перекрестка могут проехать, повернуть налево или повернуть направо на перекрестке. В Индии и других странах с низким и средним уровнем дохода существует большое разнообразие транспортных средств, таких как двухколесные, трехколесные, мини-грузовики, грузовики среднего размера, легковые автомобили, мини-автобусы, автобусы обычного размера и т. Д., Использующие объект шоссе. Каждый из этих автомобилей занимает отдельную площадь и имеет отличные рабочие характеристики. Подъезд к перекрестку мог иметь размеченные полосы; однако транспортные средства редко следуют разметке полосы движения при остановке на красный свет светофора.Они стараются втиснуться везде, где есть свободное место. Водители двухколесных транспортных средств проскакивают через остановленные четырехколесные автомобили и присоединяются к очереди. Когда сигнал становится зеленым, сначала рассеиваются двухколесные автомобили, а за ними - другие автомобили. Перекресток под эстакадой обычно сигнализируется, когда перекресток является магистральным или имеет интенсивное движение. При малом объеме движения и менее важных перекрестках он остается без сигнала. Если сигнализируется, все движения управляются разделенными фазами (т.е.е., есть одна фаза для каждого направления), что в сумме приводит к четырем фазам. Движение левого поворота (учитывая правила левостороннего движения в Индии) обычно имеет перекрывающиеся фазы. Типичная фазовая диаграмма показана на рис. 2. В этих местах ожидается большой поворотный объем, и, следовательно, одновременный поворот направо или сквозное движение недопустимы. No related posts.