Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47171| Název: | Розроблення інтелектуальної системи керування дорожнім рухом на основі IoT |
| Další názvy: | Development of an intelligent traffic control system based on IoT |
| Autoři: | Дудирев, Дмитро Юрійович Dudyrev, Dmytro |
| Affiliation: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, кафедра комп'ютерно-інтегрованих технологій |
| Bibliographic description (Ukraine): | Дудирев Д. Ю. Розроблення інтелектуальної системи керування дорожнім рухом на основі IoT : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 174 - автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка / наук. кер. А. А. Станько. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024. 66 с. |
| Datum vydání: | 23-pro-2024 |
| Date of entry: | 4-led-2025 |
| Nakladatel: | ТНТУ, Тернопіль |
| Country (code): | UA |
| Place of the edition/event: | Тернопільський національний технічний університет ім. І. Пулюя, Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, Кафедра комп’ютерно-інтегрованих технологій |
| Institution defense: | ЕК №22, 2024 р. |
| Supervisor: | Станько, Андрій Андрійович Stanko, Andriy |
| Committee members: | Шовкун, Олександр Павлович Shovkun, Oleksandr |
| UDC: | 004.912:656.025.5:004.738.5 |
| Klíčová slova: | 174 "Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка" автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології інтелектуальний трафік давачі інтелектуальна система дорожніх сигналів симуляція міської мобільності інтернет речей intelligent traffic simulated urban mobility intelligent traffic signal system sensors Internet of Things |
| Number of pages: | 66 |
| Abstrakt: | Кваліфікаційна робота присв’ячена розробці інтелектуальної системи керування дорожнім рухом на основі IoT. В першому розділі кваліфікаційної роботи описані відомі технічні рішення та постановка задачі. В другому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто принципові схеми роботи системи на основі машинного навчання. В третьому розділі кваліфікаційної роботи вибрано та проаналізовано компоненти системи, представлено технологічні рішення. В четвертому розділі описано математичні передумови системи, а також запропоновані оптимізовані алгоритми. В п’ятому розділі висвітлено ряд симуляції реалістичної моделі трафіку інтелектуальної системи керування дорожнім рухом. В шостому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто забезпечення безпечної роботи з обладнанням. Об’єкт дослідження: інтелектуальна система керування дорожнім рухом із застосуванням систем дорожніх сигналів, заснованих на технологіях IoT. Предмет дослідження: методи, підходи та технологічні рішення інтелектуального керування світлофорними системами в режимі реального часу. The qualification work is devoted to the development of an intelligent traffic control system based on IoT. The first chapter of the qualification work describes known technical solutions and problem statement. The second section of the qualification work describes the basic schemes of the system based on machine learning. The third section of the qualification work selects and analyzes the system components and presents technological solutions. The fourth section describes the mathematical background of the system and proposes optimized algorithms. The fifth section highlights a number of simulations of a realistic traffic model of an intelligent traffic management system. The sixth chapter of the qualification work deals with ensuring safe operation of the equipment. Object of research: intelligent traffic management system with the use of traffic signal systems based on IoT technologies. Subject of research: methods, approaches and technological solutions for intelligent control of traffic signal systems in real time. |
| Popis: | Роботу виконано на кафедрі комп’ютерно-інтегрованих технологій Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя Міністерства освіти і науки України. Захист відбудеться 23 грудня 2024 р. о 09 .00 годині на засіданні екзаменаційної комісії № 22 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя за адресою: 46001, м. Тернопіль, вул. Руська, 56, навчальний корпус №1, ауд. 403 |
| Content: | ВСТУП 6 1 АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 9 1.1 Постановка задачі для розроблення інтелектуальної системи керування дорожнім рухом 9 1.2 Огляд відомих технічних рішень 10 2 ТЕХНОЛОГІЧНА ЧАСТИНА 15 3 КОНСТРУКТОРСЬКА ЧАСТИНА 19 3.1 Побудова мережі та управління трафіком за допомогою ІСДС 19 3.2 Інтерфейс управління дорожнім рухом 20 3.3 Реалізація системи 23 4 НАУКОВО ДОСЛІДНИЦЬКА ЧАСТИНА 25 4.1 Математичні передумови 25 4.2 Запропоновані алгоритми 28 5 СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 31 5.1 Аналіз результатів експериментів 31 5.2 Симуляція 1 32 5.3 Симуляція 2 35 5.4 Симуляція 3 38 6 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 41 6.1 Питання щодо охорони праці 41 6.2 Питання щодо безпеки в надзвичайних ситуаціях 45 ВИСНОВКИ 48 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 50 ДОДАТКИ |
| URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47171 |
| Copyright owner: | © Дудирев Д.Ю., 2024 |
| References (Ukraine): | 1 The Times of India. 53,700 Vehicles Registered Across Country Every Day. Доступно: https://timesofindia.indiatimes.com/ auto/miscellaneous/53700-vehicles-registered-across-country-every-day/articleshow/53747821.cms (Доступно 2024). 2 Rahman, M.; Najaf, P.; Fields, M.G.; Thill, J.C. Traffic Congestion and its Urban Scale Factors: Empirical Evidence from American Urban Areas. Int. J. Sustain. Transp. 2022, 16, 406–421. 3 Afrin, T.; Yodo, N. A Survey of Road Traffic Congestion Measures towards a Sustainable and Resilient Transportation System. Sustainability 2020, 12, 4660. 4 Guzman, L.A.; Arellana, J.; Alvarez, V. Confronting Congestion in Urban Areas: Developing Sustainable Mobility Plans for Public and Private Organizations in Bogotá. Transp. Res. Part A Policy Pract. 2020, 134, 321–335. 5 Janahan, S.K.; Veeramanickam, M.; Arun, S.; Narayanan, K.; Anandan, R.; Parvez, S.J. IoT based Smart Traffic Signal Monitoring System using Vehicles Counts. Int. J. Eng. Technol. 2018, 7, 309–312. 6 Vishnu, V.C.M.; Rajalakshmi, M.; Nedunchezhian, R. Intelligent Traffic Video Surveillance and Accident Detection System with Dynamic Traffic Signal Control. Clust. Comput. 2018, 21, 135–147. 7 Liu, Y.; Ding, Z.; Al-Dhahir, N.; Schober, R.; Dobre, O.A.; Karagiannidis, G.K.; Fan, P. Introduction to the Issue on Signal Processing Advances for Non-Orthogonal Multiple Access in Next Generation Wireless Networks. IEEE J. Sel. Top. Signal Process. 2019, 13, 388–391. 8 Rakib, S.S. Remote Control for Wireless Control of System Including Home Gateway and Headend, Either or Both of Which Have Digital Video Recording Functionality. U.S. Patent No. 8,151,306, 3 April 2012. 9 Zhang, F.; Hu, X.; Langari, R.; Cao, D. Energy Management Strategies of Connected HEVs and PHEVs: Recent Progress and Outlook. Prog. Energy Combust. Sci. 2019, 73, 235–256. 10 Lu, K.; Du, P.; Cao, J.; Zou, Q.; He, T.; Huang, W. A Novel Traffic Signal Split Approach based on Explicit Model Predictive Control. Math. Comput. Simul. 2019, 155, 105–114. 11 Zahid, M.; Chen, Y.; Jamal, A.; Mamadou, C.Z. Freeway Short-Term Travel Speed Prediction Based on Data Collection TimeHorizons: A Fast Forest Quantile Regression Approach. Sustainability 2020, 12, 646. 12 Zahid, M.; Chen, Y.; Jamal, A.; Memon, M.Q. Short Term Traffic State Prediction via Hyperparameter Optimization Based Classifiers. Sensors 2020, 20, 685. 13 Jamal, A.; Ijaz, M.; Almosageah, M.; Al-Ahmadi, H.M.; Zahid, M.; Ullah, I.; Mamlook, R.E.A. Implementing the Maximum Likelihood Method for Critical Gap Estimation under Heterogeneous Traffic Conditions. Sustainability 2022, 14, 15888. 14 Barthélemy, J.; Verstaevel, N.; Forehead, H.I.; Perez, P. Edge-Computing Video Analytics for Real-Time Traffic Monitoring in a Smart City. Sensors 2019, 19, 2048. [PubMed] 15 Ghazal, B.; ElKhatib, K.; Chahine, K.; Kherfan, M. Smart Traffic Light Control System. In Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Electrical, Electronics, Computer Engineering and their Applications (EECEA), Beirut, Lebanon, 21–23 April 2016; pp. 140–145. 16 Mehboob, F.; Abbas, M.; Rauf, A.; Khan, S.A.; Jiang, R. Video Surveillance-Based Intelligent Traffic Management in Smart Cities. In Intelligent Video Surveillance; IntechOpen: London, UK, 2019; p. 19. 17 Muthuramalingam, S.; Bharathi, A.; Kumar, S.R.; Gayathri, N.; Sathiyaraj, R.; Balamurugan, B. IoT Based Intelligent Transportation System (IoT-ITS) for Global Perspective: A Case Study. In Internet of Things and Big Data Analytics for Smart Generation; Springer: Cham, Switzerland, 2019; pp. 279–300. 18 Sahil.; Sood, S.K. Smart Vehicular Traffic Management: An Edge Cloud Centric IoT based Framework. Internet Things 2021, 14, 100140. 19 Younes, M.B.; Boukerche, A. An Efficient Dynamic Traffic Light Scheduling Algorithm Considering Emergency Vehicles for Intelligent Transportation Systems. Wirel. Netw. 2018, 24, 2451–2463. 20 Kong, F.; Zhou, Y.; Chen, G. Multimedia Data Fusion Method based on Wireless Sensor Network in Intelligent Transportation System. Multimed. Tools Appl. 2020, 79, 35195–35207. 21 Ibáñez, J.A.G.; Zeadally, S.; Contreras-Castillo, J. Sensor Technologies for Intelligent Transportation Systems. Sensors 2018, 18, 1212. 22 Prakash, O.; Aggarwal, M.; Vishvesha, A.; Kumar, B. Traffic Detection System Using Android. J. Adv. Comput. Commun. Technol. 2015, 3, 56–60. 23 Sharma, S.; Mohan, S. Cloud-Based Secured VANET with Advanced Resource Management and IoV Applications. In Connected Vehicles in the Internet of Things; Springer: Cham, Switzerland, 2020; pp. 309–325. 24 Joyce, M.J.; Erb, J.D.; Sampson, B.A.; Moen, R.A. Detection of Coarse Woody Debris using Airborne Light Detection and Ranging (LiDAR). For. Ecol. Manag. 2019, 433, 678–689. 25 Jamal, A.; Al-Ahmadi, H.M.; Butt, F.M.; Iqbal, M.; Almoshaogeh, M.; Ali, S. Metaheuristics for Traffic Control and Optimization: Current Challenges and Prospects. In Search Algorithm—Essence of Optimization; IntechOpen: London, UK, 2021. 26 Jalili, S.; Nallaperuma, S.; Keedwell, E.C.; Dawn, A.; Oakes-Ash, L. Application of Metaheuristics for Signal Optimisation in Transportation Networks: A Comprehensive Survey. Swarm Evol. Comput. 2021, 63, 100865. 27 Al-Turki, M.; Jamal, A.; Al-Ahmadi, H.M.; Al-Sughaiyer, M.A.; Zahid, M. On the Potential Impacts of Smart Traffic Control for Delay, Fuel Energy Consumption, and Emissions: An NSGA-II-Based Optimization Case Study from Dhahran, Saudi Arabia. Sustainability 2020, 12, 7394. 28 Jia, H.; Lin, Y.; Luo, Q.; Li, Y.; Miao, H. Multi-objective optimization of urban road intersection signal timing based on particle swarm optimization algorithm. Adv. Mech. Eng. 2019, 11, 1687814019842498. 29 Frank, A.; Aamri, Y.S.K.A.; Zayegh, A. IoT based Smart Traffic density Control using Image Processing. In Proceedings of the 4th MEC International Conference on Big Data and Smart City (ICBDSC), Muscat, Oman, 15–16 January 2019; pp. 1–4. 30 Al-Turjman, F.; Poncha, L.J. Intelligence, Security, and Vehicular Sensor Networks in Internet of Things (IoT)-enabled Smart-Cities: An Overview. Comput. Electr. Eng. 2020, 87, 106776. 31 Behrisch, M.; Bieker, L.; Erdmann, J.; Krajzewicz, D. SUMO—Simulation of Urban MObility: An Overview. In Proceedings of the 3rd International Conference on Advances in System Simulation (SIMUL), Barcelona, Spain, 23–28 October 2011. 32 McLyman, C.W.T. Transformer and Inductor Design Handbook, 3rd ed.; CRC Press: Boca Raton, FL, USA, 2004. 33 Pizzo, F.P. Magnetic Loop Detectors in Traffic Engineering Studies. Ph.D. Thesis, The Ohio State University, Columbus, OH, USA, 1978. 34 Westerlund, S.; Ekstam, L. Capacitor theory. IEEE Trans. Dielectr. Electr. Insul. 1994, 1, 826–839. 35 Al-Ahmadi, H.M.; Jamal, A.; Reza, I.; Assi, K.J.; Ahmed, S.A. Using Microscopic Simulation-Based Analysis to Model Driving Behavior: A Case Study of Khobar-Dammam in Saudi Arabia. Sustainability 2019, 11, 3018. 36 Микитишин А.Г., Митник М.М., Стухляк П.Д. Телекомунікаційні системи та мережі: навчальний посібник для студентів спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» – Тернопіль: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2017 – 384 с. 37 Стручок В.С. Безпека в надзвичайних ситуаціях. Методичний посібник для здобувачів освітнього ступеня «магістр» всіх спеціальностей денної та заочної (дистанційної) форм навчання / В.С.Стручок. — Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2022. — 156 с. |
| Content type: | Master Thesis |
| Vyskytuje se v kolekcích: | 151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології, 174 Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка |
Soubory připojené k záznamu:
| Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
|---|---|---|---|---|
| KRM_Dudyrev_D_2024.pdf | Кваліфікаційна робота магістра | 1,84 MB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.
Nástroje administrátora