ІНТЕГРАЦІЯ IОT ТА ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ТРАНСПОРТНІ СИСТЕМИ
DOI:
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2024.26.708Ключові слова:
Інтернет Речей, ІоТ, сенсори, датчики, мережа, інтелектуальна транспортна система, «Розумне» місто, ШІ, безпека, енергоресурси, аномалії, надійність, вузлиАнотація
У статті детально проаналізовано концептуальні та практичні особливості інтеграції інтелектуальних транспортних систем (ІТС) у міське середовище з акцентом на використанні технологій Інтернету речей (IoT), штучного інтелекту (ШІ) та периферійних обчислень. Розроблено концептуальну модель ІТС, яка забезпечує не лише збір та обробку сенсорних даних в режимі реального часу, а й підтримку динамічного прийняття рішень на основі аналітики великих даних. Проаналізовано багаторівневу архітектуру ІТС, що передбачає використання сучасних алгоритмів оптимізації, прогнозування та кластеризації для підвищення адаптивності управління дорожнім трафіком, мінімізації заторів та зниження викидів CO₂. Наведено приклади успішного впровадження ІТС у провідних містах світу, які демонструють позитивний вплив на збільшення пропускної здатності транспортних артерій, зменшення рівня аварійності та покращення екологічної ситуації. Особливу увагу приділено питанням забезпечення кібербезпеки, яка є критичною для стабільного та надійного функціонування ІТС. Проаналізовано потенційні загрози, пов’язані з несанкціонованим доступом до системних ресурсів, і запропоновано впровадження передових механізмів шифрування, багатофакторної автентифікації та блокчейн-технологій для забезпечення цілісності та конфіденційності даних. Окремий акцент зроблено на розробці ефективних алгоритмів виявлення аномалій, здатних вчасно реагувати на нестандартні ситуації, такі як дорожньо-транспортні пригоди або раптові зміни у транспортних потоках. Це забезпечує стійкість і гнучкість системи в умовах динамічного міського середовища. Підкреслено перспективи подальшого розвитку ІТС через глибшу інтеграцію периферійних обчислень, технологій Big Data та ШІ, що сприятиме підвищенню загальної ефективності, безпеки та адаптивності міської транспортної інфраструктури. Запропонована модель ІТС враховує енергоефективність, дозволяє прогнозувати транспортні потоки з високою точністю і гарантує екологічну сталість в умовах урбанізованого простору. У статті також наведено практичні рекомендації щодо впровадження розробленої ІТС, здатної еволюційно розвиватися та адаптуватися до змін інтенсивності руху, інфраструктурних обмежень і вимог екологічної безпеки.
Завантаження
Посилання
hang, K. & Batterman, S. (2013). Air pollution and health risks due to vehicle traffic. Sci. Total Environ., 450–451, 307–316. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2013.01.074
Nguyen, H., Nguyen, P., & Bui, V. (2022). Applications of Big Data Analytics in Traffic Management in Intelligent Transportation Systems. JOIV: International Journal on Informatics Visualization, 6, 177. https://doi.org/10.30630/joiv.6.1-2.882
Tran, D.-K, Hoang Dinh, Q., Le, V.-T., Thai, M.-D., & Do, T.-H. (2022). Real-Time Traffic Flow Prediction Using Big Data Analytics. Intelligence of Things: Technologies and Applications . ICIT 2022. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, 148. https://doi.org/10.1007/978-3-031-15063-0_38
Dmitrieva, E., Pathani, A., Pushkarna, G., Acharya, P., Rana, M., & Surekha, P. (2024). Real-Time Traffic Management in Smart Cities: Insights from the Traffic Management Simulation and Impact Analysis. BIO Web of Conferences, 86. https://doi.org/10.1051/bioconf/20248601098
Zanella, A., Bui, N., Castellani, A., Vangelista, L., & Zorzi, M. (2014). Internet of Things for Smart Cities. IEEE Internet of Things Journal, 1(1), 22–32. https://doi.org/10.1109/JIOT.2014.2306328
Bibri, S. E. (2018). Smart sustainable cities of the future. Springer.
INRIX Global Traffic Scorecard. (2023). INRIX Research. https://inrix.com/scorecard
Ambient (outdoor) air quality and health. Fact sheet. (2024). World Health Organization. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ambient-(outdoor)-air-quality-and-health
Bibri, S., & Krogstie, J. (2017). Smart Sustainable Cities of the Future: An Extensive Interdisciplinary Literature Review. Sustainable Cities and Society, 31. https://doi.org/10.1016/j.scs.2017.02.016
GrowSmarter. (2024). https://grow-smarter.eu/home/
Amsterdam Smart City. (2024). https://amsterdamsmartcity.com/
Smart Nation Singapore. (2024). https://www.smartnation.gov.sg/
Smart Dubai. (2024). https://www.smartdubai.ae/
MK:Smart. (2024). https://www.mksmart.org/
Smart Kalasatama. (2024). https://fiksukalasatama.fi/en/
Tokyo Smart City. (2024). Tokyo Metropolitan Government. https://www.metro.tokyo.lg.jp/
Cervero, R. (2014). Transport Infrastructure and the Environment in the Global South: Sustainable Mobility and Urbanism. Jurnal Perencanaan Wilayah dan Kota, 25, 174–191. https://doi.org/10.5614/jpwk.2015.25.3.1
Ferrández-Pastor, F. J., et al. (2018). Developing ubiquitous smart cities sensor network platform. Sensors, 18(12), 4127. https://doi.org/10.3390/s16071141
Bretherton, R. D. (1990). SCOOT Urban Traffic Control System. IFAC Proceedings, 23(2), 237–239. https://doi.org/10.1016/S1474-6670(17)52676-2
Goswami, S. & Kumar, A. (2022). Traffic Flow Prediction Using Deep Learning Techniques. https://doi.org/10.1007/978-3-031-10551-7_15
Shi, W., Cao, J., Zhang, Q., Li, Y., & Xu, L. (2016). Edge Computing: Vision and Challenges. IEEE Internet of Things Journal, 3, 1–1. https://doi.org/10.1109/JIOT.2016.2579198
Barthélemy, J., Verstaevel, N., Forehead, H., & Perez, P. (2019). Edge-Computing Video Analytics for Real-Time Traffic Monitoring in a Smart City. Sensors, 19(9), 2048. https://doi.org/10.3390/s19092048
Gupta, S., Hamzin, A., & Degbelo, A. (2018). A low-cost open hardware system for collecting traffic data using Wi-Fi signal strength. Sensors, 18(11), 3623. https://doi.org/10.3390/s18113623
Yousuf, S., & Thakur, A. (2023). A Review Intelligent Transport System. Zeitschrift fur celtische Philologie, 10, 2017–2045.
Biswas, A., & Wang, H.-C. (2023). Autonomous Vehicles Enabled by the Integration of IoT, Edge Intelligence, 5G, and Blockchain. Sensors, 23(4), 1963. https://doi.org/10.3390/s23041963
L.A. Department of Transportation Report. (n. d.). https://ladot.lacity.gov/annual-report-yr-23
Environmental Protection Agency (EPA) (2024). Quarterly Greenhouse Gas Emissions Indicator Report 2024 Quarter 2. (2024). https://www.epa.ie/publications/monitoring--assessment/climate-change/air-emissions/quarterly-greenhouse-gas-emissions-indicator-report-2024-quarter-2.php
Oslo Annual Report. (2023). https://www.norfund.no/annualreport-2023/this-is-norfund/responsible-investor/climate-and-environment/
Rodrigue, J.-P., Comtois, C., & Slack, B. (2016). The Geography of Transport Systems. https://doi.org/10.4324/9781315618159
Akhil, J., Samreen, S., Aluvalu, R., & Reddy, K. (2018). Cyber Physical Systems for Smart Cities Development. International Journal of Engineering and Technology(UAE), 7, 36–38. https://doi.org/10.14419/ijet.v7i4.6.20229
Aluko, S. (2024). Cybersecurity and defense in intelligent transportation systems. World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences, 13, 871–879. https://doi.org/10.30574/wjaets.2024.13.1.0469
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Надія Довженко, Наталія Мазур, Юлія Костюк, Світлана Рзаєва
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.