Розробка Засобів Для Аналізу Даних Для Систем ІоТ Моніторингу Стану Дорожнього Покриття

Abstract

Стаття присвячена розробці засобів для обробки даних в системах моніторингу стану дорожнього покриття та їх технічного обслуговування що базуються на технологіях Інтернет речей (ІоТ). Процеси обробки даних ускладнені необхідністю збирання надвеликої кількості даних з ІоТ пристроїв та реалізації алгоритмів їх оброблення з високою обчислювальною складністю в реальному часі.
 Для ідентифікації дорожніх нерівностей запропоновано спосіб класифікації показників лінійного прискорення акселерометра з використанням згорткових нейронних мереж CNN. Використання навченої нейронної мережі для класифікації дорожніх нерівностей дозволило на 6 % підвищити точність інформації про стан дорожнього покриття та забезпечити реалізацію аналітичних алгоритмів оброблення ІоТ даних в реальному часі. Експерименти показали, що розроблені засоби дозволяють оперативно виявляти та достовірно ідентифікувати нерівності дорожнього покриття на довільній місцевості. Запропоновані засоби можуть бути використані в системах технічного обслуговування розумними містами а також для покращення якості життя водіїв і упередження критичних ситуацій, пов’язаних з неякісними дорожнім покриттям.