Гібридна хмарна ітелектуальна траспортна IоT-система моніторингу дорожнього трафіка житлового мікрорайону
Тип публікації :
Стаття
Дата випуску :
20 грудня 2024 р.
Автор(и) :
Волощук, Людмила
Одеський національний університет імені І. І. Мечникова
Сбітнєв, Олександр
Одеський національний університет імені І. І. Мечникова
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
Журнал :
Випуск :
1 (3)
ISSN :
2788-6603
Початкова сторінка :
83
Кінцева сторінка :
96
Цитування :
[APA 7] Волощук, Л., & Сбітнєв, О. (2024). Гібридна хмарна ітелектуальна траспортна IоT-система моніторингу дорожнього трафіка житлового мікрорайону. Сучасні інформаційні технології, (1 (3)), 83–96. https://doi.org/10.17721/AIT.2024.1.10
[ДСТУ] Волощук Л., Сбітнєв О. Гібридна хмарна ітелектуальна траспортна IоT-система моніторингу дорожнього трафіка житлового мікрорайону. Сучасні інформаційні технології. 2024. № 1 (3). С. 83—96. DOI: 10.17721/AIT.2024.1.10 (дата звернення: 25.07.2026).
В с т у п . Запропоновано нову архітектуру інтелектуальної транспортної системи (ІТС), що використовує технології інтернету речей (IoT) і хмарну платформу Azure. Наукова новизна полягає у розробленні архітектури, що поєднує граничні обчислення, хмарні сервіси й алгоритми машинного навчання для адаптивного керування дорожнім рухом на основі даних у реальному часі. Розроблена архітектура дозволяє ефективно обробляти інформацію про стан транспортних потоків, здійснювати їхнє моделювання й автоматично регулювати сигнали світлофорів із метою зниження заторів. Ефективність архітектури перевірено через серію експериментів, спрямованих на розпізнавання транспортних засобів, оптимізацію керування світлофорами та моніторинг транспортної ситуації в реальному часі.
М е т о д и . Використано метод імітаційного комп’ютерного моделювання для керування інтелектуальною транспортною системою, метод навчання з підкріпленням для навчання інтелектуальної транспортної системи,метод комп’ютерного зору для розпізнавання транспортних засобів.
Р е з у л ь т а т и . Запропонована архітектура ІТС базується на IoT-технологіях і дозволяє збирати й аналізувати дані про дорожній трафік у режимі реального часу. Розроблену систему протестовано на різних ділянках міського мікрорайону з різними рівнями транспортного навантаження. Експерименти показали, що система здатна адаптивно змінювати сигнали світлофорів на основі аналізу транспортної ситуації, що дозволяє значно покращити пропускну спроможність доріг і зменшити затори.
Вис н о в к и . Результати проведених експериментів підтвердили ефективність запропонованої архітектури інтелектуальної транспортної системи. У подальших дослідженнях можливо вдосконалити систему завдяки впровадженню складніших алгоритмів штучного інтелекту для автоматизації прийняття рішень щодо керування світлофорами.
М е т о д и . Використано метод імітаційного комп’ютерного моделювання для керування інтелектуальною транспортною системою, метод навчання з підкріпленням для навчання інтелектуальної транспортної системи,метод комп’ютерного зору для розпізнавання транспортних засобів.
Р е з у л ь т а т и . Запропонована архітектура ІТС базується на IoT-технологіях і дозволяє збирати й аналізувати дані про дорожній трафік у режимі реального часу. Розроблену систему протестовано на різних ділянках міського мікрорайону з різними рівнями транспортного навантаження. Експерименти показали, що система здатна адаптивно змінювати сигнали світлофорів на основі аналізу транспортної ситуації, що дозволяє значно покращити пропускну спроможність доріг і зменшити затори.
Вис н о в к и . Результати проведених експериментів підтвердили ефективність запропонованої архітектури інтелектуальної транспортної системи. У подальших дослідженнях можливо вдосконалити систему завдяки впровадженню складніших алгоритмів штучного інтелекту для автоматизації прийняття рішень щодо керування світлофорами.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
Галузі науки і техніки (FOS) :
Інженерія та технології
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
942.36 KB
Контрольна сума :
(MD5):a2b0f59b3147e042cab5efdd85e1a696
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International