Волощук, ЛюдмилаЛюдмилаВолощукСбітнєв, ОлександрОлександрСбітнєв2026-03-132026-03-132024-12-20Волощук, Л., & Сбітнєв, О. (2024). Гібридна хмарна ітелектуальна траспортна IоT-система моніторингу дорожнього трафіка житлового мікрорайону. Сучасні інформаційні технології, (1), 83–96. https://doi.org/10.17721/AIT.2024.1.10УДК 656.11:004.4210.17721/AIT.2024.1.10https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/12512B a c k g r o u n d . This paper presents a new architecture for an intelligent transportation system (ITS) that leverages Internet of Things (IoT) technologies and the Azure cloud platform. The scientific novelty lies in the development of an architecture that integrates edge computing, cloud services, and machine learning algorithms for adaptive traffic management based on real-time data. The proposed architecture efficiently processes traffic flow information, performs modeling, and automatically adjusts traffic signals to reduce congestion. The effectiveness of the architecture has been validated through a series of experiments focused on vehicle recognition, traffic signal optimization, and real-time monitoring of the traffic situation. M e t h o d s . The methods used include computer simulation modeling for managing the intelligent transportation system, reinforcement learning for training the system, and computer vision techniques for vehicle recognition. R e s u l t s . The proposed ITS architecture is based on IoT technologies, enabling real-time data collection and analysis of road traffic. The developed system was tested in various urban areas with different levels of traffic load. The experiments demonstrated that t he system can adaptively adjust traffic signals based on traffic analysis, significantly improving road capacity and reducing congestion. C o n c l u s i o n s . The results of the experiments confirmed the effectiveness of the proposed intelligent transportation system architecture. Future research may focus on enhancing the system by incorporating more advanced artificial intelligence algorithms for automating traffic signal management decisions.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.ukintelligent transportation systemcloud platformtransportation system optimizationIoT system architecture design.інтелектуальна транспортна системахмарна платформаоптимізація транспортної системипроєктування архітектури IoT-системи.Стаття