Магістерські роботи (ММАД)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено магістерські дисертації на здобуття ступеня магістра.
Переглянути
Перегляд Магістерські роботи (ММАД) за Автор "Касьяновський, Олег Едуардович"
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Система аналізу та моніторингу трафіку та паркувальних місць в контексті розумних міст(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Касьяновський, Олег Едуардович; Куссуль, Наталія МиколаївнаАктуальність теми. У сучасному світі міста стикаються з численними викликами, серед яких важливе місце займають транспортні проблеми та обмеженість паркувальних місць. Зростання кількості автомобілів призводить до постійного збільшення заторів, забруднення повітря та неефективного використання міського простору. У цьому контексті розумні міста (Smart Cities) стають важливою концепцією для створення стійких та комфортних умов для мешканців. Розумні міста, або Smart Cities, представляють собою інноваційну концепцію урбаністичного розвитку, яка спрямована на покращення якості життя мешканців через інтеграцію сучасних технологій у всі аспекти міського середовища. Вони об'єднують інформаційні та комунікаційні технології (ІКТ), інтернет речей (IoT), великі дані (Big Data), штучний інтелект (AI) та інші інноваційні рішення для створення стійких, ефективних та зручних міських систем. Незважаючи на наявність деяких досліджень у цій галузі, спостерігається недостатність наявних досліджень. Відсутність системи моніторингу та аналізу паркувальних місць може призводити до серйозних негативних наслідків. Зростання заторів є однією з головних проблем, оскільки хаотичне паркування та постійний пошук вільних місць збільшують кількість транспортних засобів на дорогах. Це, у свою чергу, сприяє забрудненню повітря через збільшення викидів шкідливих речовин, що погіршує екологічну ситуацію у місті. Таким чином, актуальність цієї роботи обумовлена такими факторами: зростанням популярності поняття «розумні міста» в умовах урбанізації та збільшення транспортного навантаження; відсутністю системи аналізу та моніторингу паркувальних місць, що дозволяє ефективно вирішувати проблеми з паркуванням. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконувалась згідно з планом науково-дослідних робіт кафедри математичного моделювання та аналізу даних Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». Мета і задачі дослідження. Метою даної роботи є розробка та оптимізація методів аналізу зображень для визначення наявності вільних місць для паркування. Побудувати систему, що аналізує та визначає наявность вільних місць для паркування. Для досягнення вказаної мети було розв’язано такі задачі: систематизувати існуючі методи аналізу та моніторингу паркувальних місць; розробити модель прогнозування доступності паркувальних місць; розробити математичне та програмне забезпечення для аналізу та моніторингу паркувальних місць; Об’єктом дослідження є система моніторингу паркувальних місць, яка використовує аналіз зображень для визначення наявності вільних місць для паркування. Досліджувані засоби — інструменти системи моніторингу: інструменти представлення зображень в числовій формі, математичної статистики, класичного аналізу даних, машинного та глибинного навчання, великих даних; нейронні мережі. Предметом дослідження є технології та моделі аналізу зображень для визначення наявності вільних місць для паркування. Методи дослідження. В роботі використовуються сучасні методи глибинного навчання, зокрема методи детекції об'єктів, такі як YOLO (You Only Look Once). Наукова новизна одержаних результатів складається з таких положень: створено комплексне програмне забезпечення для збору, обробки та аналізу даних про паркувальні місця, що значно підвищує ефективність управління транспортними потоками у міських умовах; розроблено та впроваджено інноваційний підхід до аналізу та моніторингу паркувальних місць на основі методів глибинного навчання, зокрема алгоритму YOLO; отримані результати дозволяють розробити рекомендації для міських адміністрацій щодо оптимізації паркувальної інфраструктури та зниження заторів, що сприяє покращенню якості життя мешканців міста. Практичне значення одержаних результатів. Побудована система дозволить ефективно аналізувати та моніторити паркувальні місця, що допоможе всім учасникам міського трафіку приймати обґрунтовані рішення. Отримані дані про поточну ситуацію з паркувальними місцями сприятимуть оптимізації транспортного руху та зниженню заторів. Особливо важливими такі дослідження є для міських служб, відповідальних за управління транспортною інфраструктурою, оскільки вони дозволять покращити планування та розподіл паркувальних ресурсів. Це, у свою чергу, допоможе уникнути неефективного використання міського простору та підвищити загальну ефективність транспортної системи міста.