PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Systemy automatycznego wykrywania zdarzeń niepożądanych w miastach

Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Automatic incident detection systems in urban areas
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Pierwsze systemy automatycznego wykrywania incydentów pojawiały się na amerykańskich drogach już w drugiej połowie ubiegłego wieku. Obecnie obserwujemy wiele przykładów wdrożeń metod Inteligentnych Systemów Transportu w Polsce, które także stwarzają szanse na zarządzanie zdarzeniami niebezpiecznymi i ich wykrywanie zarówno na drogach zamiejskich, jak i w sieciach ulicznych obszarów zurbanizowanych. W referacie przedstawiono przegląd metod wykrywania zdarzeń niepożądanych w obszarach miejskich. Przedstawiono ponadto metodykę opracowywania modeli, które posłużą do wykrywania zdarzeń niepożądanych na skrzyżowaniach z sygnalizacją świetlną natychmiast po wystąpieniu nietypowych zaburzeń w ruchu i wstępne wyniki badań.
EN
The first automatic incident detection systems appeared on American roads in the second half of the last century. We can find many examples of implementations of methods of Intelligent Transport Systems in Poland, which also offer opportunities to manage incidents and their detection on both rural roads and street networks in urban areas. The paper presents an overview of methods for detecting incidents in urban areas. The paper presents also the methodology for developing models that will be used for the detection of incidents at intersections with traffic lights immediately after the occurrence of unusual disturbances in traffic and preliminary results of researches.
Rocznik
Tom
Strony
245--254
Opis fizyczny
Bibliogr. 30 poz., rys., tab., wykr.
Twórcy
autor
  • Politechnika Gdańska, Wydział Inżynierii Lądowej i Środowiska
  • Politechnika Gdańska, Wydział Inżynierii Lądowej i Środowiska
autor
  • Politechnika Gdańska, Wydział Inżynierii Lądowej i Środowiska
Bibliografia
  • 1. Ahmed F., Hawas Y.: A Threshold-Based Real Time Incident Detection System for Urban Traffic Networks, Procedia-Social and Behavioral Science, 48 (2012) 1713-1722, Transport Research Arena - Europa 2012.
  • 2. Button K. J., Hensher D. A. Schintler L.: Handbook of Transport Systems and Traffic Control, Pergamon 2001.
  • 3. Chang, G. L., Rochon S.: Performance Evaluation and Benefit Analysis for CHART in Year 2007. Final report, 2007. http://chartinput.umd.edu/reports/chart2007final.pdf
  • 4. Dia H., Rose G.: Development and evaluation of neural network freeway incident detection models using field data, Transportation Research Part C, 5 (5) 1997, 313-331.
  • 5. Dia H., Thomas K.: Development and evaluation of arterial incident detection models using fushion of simulated probe vehicle and loop detector data, Information Fushion, 12 (2011) 20-27.
  • 6. ERTICO: Expected Benefits of ITS, 4th World Congress of ITS, Berlin, Germany, 1997.
  • 7. Han L. D., May A. D.: Automatic detection of traffic operational problems on urban arterials, Research Report UCB-ITS-RR-89-15, Institute of Transportation Studies, Univ. of California, Berkeley, CA, 1989.
  • 8. Hristev R., Cornet A.: http://atoms.scilab.Org/toolboxes/ANN_Toolbox/0.4.2.5
  • 9. INSTITUTE OF TRANSPORTATION ENGINEERS: 1996 ITS Tour Report: Eastern North America and 1996 ITS World Congress: Volume I. 1997
  • 10. Jamroz K., Kadziński A., Szymanek A., Chruzik K., Gucma L., Skorupski J.: Integracja metod zarządzania ryzykiem w transporcie. Rozdz. 7 w pracy zbiorowej pod red. R. Krystka pt.: Zintegrowany System Bezpieczeństwa Transportu, tom 2: Uwarunkowania rozwoju integracji systemów bezpieczeństwa transportu. WKŁ Warszawa 2009.
  • 11. Kamijo S., Matsushita Y., Ikeuchi K., Sakauchi M.: Traffic monitoring and accident detection at intersections, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 1, No. 2, 2000, pp. 108-118.
  • 12. Karim A., Adeli H.: Incident detection algorithm using wavelet energy representation of traffic patterns, Journal of Transportation Engineering, ASCE, 128 (3) 2002, 232-242.
  • 13. Khan S., Ritchie S.: Statistical and neural classifiers to detect traffic operational problems on urban arterials, Transportation Research Part C, 6 (1998) 291-314.
  • 14. Ki Y. K.: Accident detection system using Image Processing and MDR, IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, Vol.7 No.3, 2007, pp. 35-39.
  • 15. Kruse G., Tannert R., Hasberg P.: Incident detection by MOTION for strategic control in the traffic management system Stadtinfoköln, 7th World Congress on ITS, Turin, Italy. CD-Rom, 2000.
  • 16. Krzyśko M., Wołyński W., Górecki T., Skorzybut M.: Systemy uczące się. Rozpoznawanie wzorców, analiza skupień i redukcja wymiarowości, WNT, Warszawa 2008.
  • 17. Lee J. T., Taylor W. C.: Application of a dynamic model for arterial street incident detection, ITS Journal, Vol. 5, No. 1, 1999, pp. 53-70.
  • 18. Lee S., Krammes R. A., Yen J.: Fuzzy-logic-based incident detection for signalized diamond interchanges, Transportation Research Part C, Vol. 6, No. 3, 1998, pp. 359-377.
  • 19. Lu J., Chen S., Wang W., Zuylen H.: A hybrid model of partial least squares and neural network for traffic incident detection, Expert Systems with Application, 39 (2012) 4775-4784.
  • 20. McDonald M., Keller H., Klijnhout J., Mauro V., Hall R., Spence A., Hecht C, Fakler O.: Intelligent Transport Systems in Europe. Opportunities for Future Research. World Scientific, 2006.
  • 21. Oskarbski J., Jamroz K., Zawisza M., Żarski K.: Systemy wykrywania zdarzeń niepożądanych na autostradach i drogach ekspresowych. Drogownictwo nr 4-5 (2015), 150-154.
  • 22. Oskarbski J.: Automatyzacja zarządzania zdarzeniami drogowymi. Drogownictwo 4 (2012), 153-156.
  • 23. Rau L., K., Tarko A. P.: A congestion-oriented approach to detect incidents and to estimate capacities on signalized streets, "Preprint CD-ROM, the 79th TRB Annual Meeting, Transportation Research Board, National Research Council, Washington D.C., January 2000.
  • 24. Sethi V., Bhandari N., Koppelman F. S., Schofer J. L.: Arterial incident detection using fixed detector and probe vehicle data, Transportation Research Part C, Vol. 3, No. 2, 1995, pp. 99-112.
  • 25. Sharma S., Gidde M. R.: Estimated outcome of application of Split Cycle Offset Optimization Technique (SCOOT) & Reduction of frequency of buses, International J. of Engineering Research & Management Technology, Vol. 1, Issue 5, 2014, pp. 82-90.
  • 26. Sheu J. B., Ritchie S. G.: A new methodology for incident detection and characterization on surface streets, Transportation Research Part C, Vol. 6, No. 3, 1998, pp. 315-335.
  • 27. Tang J., Wang Y., Wang H., Zhang S., Liu F.: Dynamic analysis of traffic time series at different temporal scales: A complex networks approach, Physica A, 405 (2014), 303-315.
  • 28. Thancanamootoo S., Bell M. G. H.: Automatic detection of traffic incidents on a signal-controlled road network, Research Report No. 76, Transport Operations Research Group, University of Newcastle upon Tyne,UK, 1988.
  • 29. TRANSPORTATION RESEARCH BOARD: Analytical procedures for determining the Impacts of Reliability Mitigation Strategies, SHRP2 Reliability Research, Report S2-L03-RR-1, 2013
  • 30. Zhang K., Taylor M. A. P.: Towards transferable incident detection algorithms, Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, Vol. 6, 2005, pp. 2263 - 2274.
Uwagi
PL
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-4abeaeaf-afef-4995-a979-4935440e0d7a
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.