BG
EN
|
Научный доклад ID 1751 : 2019/1
ИЗСЛЕДВАНЕ И АНАЛИЗ НА ТРАНЗИТНИЯ ТРАФИК ПО ПЪТИЩАТА В СПЕЦИФИЧНИ ЖИЛИЩНИ ЗОНИ С ИЗПОЛЗВАНЕ НА ИНТЕГРИРАНА СИСТЕМА МОБИЛНИ LPR КАМЕРИ
Iliyan Damyanov Предмет на настоящото изследване е автомобилен транзитен трафик, преминаващ през жилищен район Мусагеница в град София, България. Изследването се извършва чрез интегрирана система от мобилни камери. Основната цел е събраната и анализирана информация да бъде използвана за подобряване на организацията и безопасността на движението, както и за намаляване на вредното въздействие и подобряване на екологичните показатели в жилищната зона, която е обект на проведеното изследване. Разработена е система за измерване и анализ на трафика, която позволява подробен анализ на трафика на кръстовищата на града, оптимизиране на трафика и интелигентни светлини системи за управление на трафика. Системата ще бъде полезна и за разпознаване на автомобила, мониторинг и сигурност.
интелигентна транспортна система интелигентни светофари транзитен трафик организация на движението и безопасност LPR камери система за измерване и анализ на трафикаintelligent transportation system intelligent traffic lights transit traffic traffIliyan Damyanov BIBLIOGRAPHY [1] W. McShane, R. Roess. Traffic engineering. Prentice-Hall. Englewood Cliffs, N.J, (1990) [2] Highway Capacity Manual. TRB, National Research Council, Washington, 2010. [3] Kerner B., Introduction to modern traffic flow theory and control, Berlin, Springer, 2009. [4] A.D. May, Traffic Flow Fundamentals, Prentice Hall, Englewood Cliffs (1990). [5] Antov A., „Transportation modelling 101“- practical guidelines, Sofia, 2017, ISBN: 978-619-188-109-3. [6] O. Thabet, Modeling and Macroscopic Simulation Of Traffic Streams on Multi-Lane Highways (Master Thesis), Cairo University, Giza, 2010. [7] R.P. Roess, E.S. Prassas, W.R. McShane, Traffic Engineering (third ed.), Pearson Prentice Hall (2004). [8] J.C. Tai, S.T. Tseng, C.P. Lin, K.T. Song, Real-time image tracking for automatic traffic monitoring and enforcement applications, Image Vis. Comput., 22 (2004), p. 485 [9] L.A. Klein, M.K. Mills, D.P. Gibson, Traffic Detector Handbook, vol. I (third ed.), Turner-Fairbank Highway Research Center, McLean, VA (2006) [10] N. E. Faouzi, L.A. Klein, Data Fusion for ITS: Techniques and Research Needs, Transportation Research Procedia, ISEHP 2016. International Symposium on Enhancing Highway Performance Vol. 15, Pages 495–512 (2016) [11] Al Kherret, A. Al Sobky, R. Mousa, Video-based detection and tracking model for traffic surveillance. Paper No. 15-1465 Presented at the 94th TRB Annual Meeting, Washington, DC, January 2015. [12] L. Mimbela, L. Klein, A Summary of Vehicle Detection and Surveillance Technologies Used in Intelligent Transportation Systems, FHWA Intelligent Transportation Systems Program Office, 2007. [13] Al Kherret, Video-Based Detection and Tracking Model for Acquiring Traffic Data (Ph.D. Dissertation), Cairo University, 2015. [14] G. Leduc, Road Traffic Data: Collection Methods and Applications, 2008. [15] http://www.hikvision.com/UploadFile/image/2... [16] Yordanov R., Miletiev R. Damyanov I., Iontchev E., Measurement and analysis of the road traffic - XXVII International Scientific Conference Electronics - ET2018, September, 2018, Sozopol, Bulgaria. [17] F. Ryan, Olariu S., On a Variant of the Mobile Observer Method, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (Volume: 18 , Issue: 2 , Feb. 2017 ), pp 441 – 449. [18] O. Czogalla, S. Naumann, ”Travel time estimation using floating car observers”, Proceedings 14th World Congress Intelligent Transportation Systems, Oct. 2007. [19] R. P. Roess, E. S. Prassas, W. R. McShane, Traffic Engineering, Englewood Cliffs, NJ, USA:Prentice-Hall, 2011. |
