Monitorowanie sytuacji drogowej w oparciu o dane z sieci GSM. promotor: dr hab. inż. Andrzej Jaszkiewicz

Podobne dokumenty
dr inż. Olga Siedlecka-Lamch 14 listopada 2011 roku Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Eksploracja danych

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2)

Analiza danych. TEMATYKA PRZEDMIOTU

Wraz z opracowaniem modelu ruchu. czerwiec 2016

Projekt i implementacja systemu wspomagania planowania w języku Prolog

Strefa pokrycia radiowego wokół stacji bazowych. Zasięg stacji bazowych Zazębianie się komórek

Weryfikacja hipotez statystycznych testy dla dwóch zbiorowości

Analiza i wizualizacja danych Data analysis and visualization

Marek Szatkowski

Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2012/2013. Forma studiów: Stacjonarne Kod kierunku: 06.

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

GPS jako narzędzie monitorowania podróży w miastach. Błażej Kmieć Michał Mokrzański

Technologie informacyjne - wykład 12 -

Michał Cydzik. Promotor: Mgr inż. Waldemar Ptasznik-Kisieliński

Finanse behawioralne; badanie skłonności poznawczych inwestorów

WYDZIAŁ MATEMATYKI KARTA PRZEDMIOTU

Wykaz tematów prac magisterskich w roku akademickim 2018/2019 kierunek: informatyka

Weryfikacja hipotez statystycznych testy t Studenta

SIEĆ NEURONOWA DO OCENY KOŃCOWEJ PRZEDSIĘWZIĘCIA (PROJEKTU)

ZAŁĄCZNIK 2 ZASADY PRZEPROWADZANIA POMIARÓW RUCHU I OBLICZANIA ŚREDNIEGO DOBOWEGO RUCHU NA DROGACH POWIATOWYCH I GMINNYCH

Poprawa systemu transportu publicznego poprzez zakup nowoczesnego taboru wraz z niezbędną infrastrukturą przez Komunikację Miejską Płock Sp. z o.o.

Czym jest OnDynamic? OnDynamic dostarcza wartościowych danych w czasie rzeczywistym, 24/7 dni w tygodniu w zakresie: czasu przejazdu,

Inteligentne Systemy Transportowe

CZYNNIKI WPŁYWAJĄCE NA ZABURZENIA POSTRZEGANIA DROGI

Hurtownie danych - opis przedmiotu

2. Lesław Gajek, Marek Kałuszka, Wnioskowanie statystyczne. Modele i metody. Dla studentów.

Zalew danych skąd się biorą dane? są generowane przez banki, ubezpieczalnie, sieci handlowe, dane eksperymentalne, Web, tekst, e_handel

ZINTEGROWANY SYSTEM ZARZĄDZANIA RUCHEM I TRANASPORTEM

Ocena wpływu obszarowego systemu sterowania ruchem na brd (doświadczenia z wdrożenia systemu w regionie Podhala)

Aplikacja na urządzenia mobilne AutoControl Mobile

Zintegrowany System Miejskiego Transportu Publicznego w Lublinie

Analiza prędkości komunikacyjnej tramwajów w centrum miast w Polsce. Wykonał: Jakub Osek

Systemy pomiarowo-diagnostyczne. Metody uczenia maszynowego wykład I dr inż. 2015/2016

Prognozowanie zanieczyszczeń atmosferycznych przy użyciu sieci neuronowych

Prof. Stanisław Jankowski

AUTOMATYCZNE ROZPOZNAWANIE PUNKTÓW KONTROLNYCH GŁOWY SŁUŻĄCYCH DO 3D MODELOWANIA JEJ ANATOMII I DYNAMIKI

Emapa Transport+ Opis produktu

Firma Sylex ma przyjemność przedstawić Państwu ofertę na zestaw Do monitorowania pojazdów systemem GPS.

Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych

Wykład 12 ( ): Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych

Ocena zagrożenia na sieci dróg na podstawie doświadczeń programu EuroRAP. Marcin Budzyński, Karol Romanowski Politechnika Gdańska

Powiat Sulęciński Bezpieczeństwo w ruchu drogowym

Jacek Oskarbski Michał Miszewski Joanna Durlik Sebastian Maciołek. Gdynia

Statystyka i opracowanie danych

TEMATYKA PRAC DYPLOMOWYCH INŻYNIERSKICH STUDIA STACJONARNE PIERWSZEGO STOPNIA ROK AKADEMICKI 2010/2011

Kształtowanie oferty przewozowej zintegrowane rozkłady jazdy. Warszawa, r.

Wstępne propozycje tematów prac dyplomowych:

Definicje. Najprostszy schemat blokowy. Schemat dokładniejszy

SYSTEM WSPOMAGANIA KIEROWCY AUTOBUSU KOMUNIKACJI MIEJSKIEJ. Tomasz Gietka. Promotor pracy mgr inż. Waldemar Ptasznik-Kisieliński

ZAŁĄCZNIK ROZPORZĄDZENIA DELEGOWANEGO KOMISJI

Najprostszy schemat blokowy

SAFEWAY2SCHOOL Europejski projekt z wykorzystaniem ITS dla zwiększania bezpieczeostwa dojazdów do szkół Pilotażowe wdrożenie w Polsce

Sylabus modułu kształcenia na studiach wyższych. Nazwa Wydziału. Nazwa jednostki prowadzącej moduł Nazwa modułu kształcenia.

Testowanie hipotez statystycznych.

WPROWADZENIE DO BUDOWNICTWA KOMUNIKACYJNEGO WYKŁAD 1

WŁAŚCIWOŚCI FUNKCJE. Wysyłanie informacji tekstowych tryby pracy

Definicje. Algorytm to:

Widzenie komputerowe (computer vision)

Wykład 10 ( ). Testowanie hipotez w rodzinie rozkładów normalnych przypadek nieznanego odchylenia standardowego

Załącznik do uchwały Nr 1177 / 2017 Zarządu PKP Polskie Linie Kolejowe S.A. z dnia 05 grudnia 2017 r. STATUT SIECI KOLEJOWEJ. Warszawa, 2017.

Nie święci garnki lepią. czyli wprowadzenie do programowania

Popyt w rozwoju sieci drogowej czyli jak to jest z tym ruchem. Michał Żądło GDDKiA-DPU

Przynajmnie Kilka razy w Kilka razy w lub prawie. j raz w codziennie. miesiącu

OPRACOWANIE ZAŁOŻEŃ I REALIZACJA LABORATORYJNEGO SYMULATORA DO BADANIA MODUŁU PODPOWIEDZI

Pattern Classification

Sztuczna Inteligencja Tematy projektów Sieci Neuronowe

Wykład 7 Testowanie zgodności z rozkładem normalnym

Otwieranie danych, BIG DATA a zarządzanie miastem Przykłady z Warszawy

MODELOWANIE SIECI DYSTRYBUCYJNEJ DO OBLICZEŃ STRAT ENERGII WSPOMAGANE SYSTEMEM ZARZĄDZANIA MAJĄTKIEM SIECIOWYM

KOMUNIKAT DLA TURYSTYKI

Systemy uczące się wykład 1

21 września 2009 II Warsztaty Forum LINK w Bydgoszczy

Projekty współfinansowane ze środków europejskich. LUBLIN, luty 2012 r.

2. Graficzna prezentacja algorytmów

Wyznaczanie optymalnej trasy problem komiwojażera

METODY I TECHNIKI BADAŃ SPOŁECZNYCH

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

WYMAGANIA NA POSZCZEGÓLNE STOPNIE SZKOLNE Z ZAJĘĆ TECHNICZNYCH W KLASIE IV. Część 1. Bądź bezpieczny na drodze. Karta rowerowa.

Rysunek 1. Ogólna struktura systemu SNR. System sterowania rozjazdami tramwajowymi i priorytetami na skrzyżowaniach Strona 1 z 5

OBLICZANIE PRZEPUSTOWOŚCI WĘZŁÓW WIELOPOZIOMOWYCH wg HCM

Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych. Wykład Przedmiot statystyki

6. Zmienne losowe typu ciagłego ( ) Pole trapezu krzywoliniowego

Projekt Sieci neuronowe

System Informacji Pasażerskiej w Łodzi. Komisja Transportu Związku Miast Polskich

Budowa trasy tramwajowej do osiedla Gocław

WYMAGANIA NA POSZCZEGÓLNE OCENY TECHNIKA KLASA 4

PL B1. POLITECHNIKA LUBELSKA, Lublin, PL BUP 20/12. ANTONI JAKÓBCZAK, Lublin, PL JERZY KUKIEŁKA, Lublin, PL

Budowa ul. Umultowskiej spotkanie informacyjne

Wymagania na poszczególne oceny szkolne

Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka

Mariusz Kołkowski Dyrektor ds. rozwoju biznesu ITS Sprint S.A. ITS PRZYKŁADY PRAKTYCZNYCH REALIZACJI W POLSCE

Wymagania programowe i kryteria oceniania z techniki w klasie 4 szkoły podstawowej

Eksploracja Danych. wykład 4. Sebastian Zając. 10 maja 2017 WMP.SNŚ UKSW. Sebastian Zając (WMP.SNŚ UKSW) Eksploracja Danych 10 maja / 18

Miejskie Przedsiębiorstwo Komunikacyjne S.A. w Krakowie. Monitoring i inne działania MPK SA w Krakowie wpływające na bezpieczeństwo pasażerów

2 Pytania badawcze: 3 Wyjaśnienie pojęć z pytań badawczych: 3.1 Pytanie pierwsze. 3.2 Pytanie drugie

Wymagania rozszerzające (R) na ocenę dobrą (P+R)

Wykorzystanie nowoczesnych technologii w zarządzaniu drogami wojewódzkimi na przykładzie systemu zarządzania opartego na technologii GPS-GPRS.

Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych.

Jazda autonomiczna Delphi zgodna z zasadami sztucznej inteligencji

Eksploracja danych - wykład II

Transkrypt:

Monitorowanie sytuacji drogowej w oparciu o dane z sieci GSM promotor: dr hab. inż. Andrzej Jaszkiewicz

Plan prezentacji motywacje i cele etapy projektu: dane wejściowe wizualizacja danych model statystyczny badania empiryczne symulator ruchu drogowego przewidywanie sytuacji drogowej harmonogram prac bibliografia

Motywacje predykcja czasu podróży, wybór najbardziej optymalnej drogi, GPS mała ilośd danych vs GSM ogromna ilośd danych, poznanie charakterystyki ruchu drogowego, wypracowanie modeli statystycznych uniwersalnie opisujących ruch

Cele Stworzenie narzędzi do wizualizacji poruszających się urządzeo GSM Budowa globalnego modelu statystycznego w pełni opisującego ruch drogowy Symulator rzeczywistego ruchu drogowego Model predykcji sytuacji drogowej

analiza danych wejściowych dane wejściowe: dane pozycji GPS + momenty przełączania stacji bazowej GSM. działania wykonane na danych denormalizacja schematu bazy danych, przypisanie numeru stacji bazowej do aktualnej pozycji, odrzucenie skrajnych przypadków, błędnych danych, obliczenie dodatkowych wielkości (prędkośd względem stacji bazowej, właściciel sieci komórkowej).

wizualizacja danych cele: wizualne sprawdzenie poprawności danych, stworzenie teorii dotyczących charakterystyki zmiany przynależności urządzenia do stacji bazowej.

budowa modelu statystycznego funkcja określająca prawdopodobieostwo przynależności obiektu w danym momencie do danej stacji bazowej, parametry modelu: odległośd od najbliższych nadajników, prędkośd względem nadajników, histereza czasu przełączania, rozważenie funkcji o różnej charakterystyce, budowa globalnego modelu. wyniki: zależnośd tylko od położenia: ok. 71% zależnośd od wszystkich parametrów: ok. 84%

badania empiryczne cele: poznanie wielkości rzeczywistego problemu badanie charakteru ruchu pojazdów komunikacji miejskiej wyznaczenie wpływu ruchu pojazdów niesamochodowych na globalny model mierzone charakterystyki: określenie ilości pojazdów poruszających się na danym odcinku drogowym w jednostce czasu, ilośd pojazdów skręcających, dojeżdżających do głównej ulicy, ilośd osób w środkach komunikacji miejskiej tramwaje i autobusy

badania empiryczne skrzyżowanie 28czerwca/hetmaoska ilośd przejeżdżających osób w poszczególnych godzinach 8000 7000 6000 5000 4000 3000 samochody tramwaje z danych 2000 1000 0 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

symulator ruchu drogowego Stworzenie algorytmu potrafiącego wygenerowad ruch drogowy (położenia GPS + przynależności do stacji bazowych GSM) najdokładniej odzwierciedlającego rzeczywistośd (głównie naniesienie ruchu pojazdów komunikacji miejskiej). Symulator korzystający z wcześniej stworzonego modelu statystycznego, wniosków z badao empirycznych, rozkładów jazdy MPK.

przewidywanie sytuacji drogowej ustalenie trasy poruszania się pojazdów na podstawie sekwencji przełączeo między stacjami bazowymi, filtracja ruchu nie pochodzącego od samochodów, obliczenie średniego czasu poruszania się na poszczególnych odcinkach drogi, prezentacja wyników działania algorytmu.

Harmonogram prac do 31 marca praca nad udoskonaleniem modelu statystycznego, opracowanie wykonanych badao empirycznych od 1 kwietnia do 17 kwietnia budowa i testowanie symulatora od 18 kwietnia do 22 maja praca nad algorytmami obliczającymi stan sieci drogowej Od 23 maja do 31 maja wizualizacja wyników

Bibliografia Eksploracja danych David Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth Uczenie maszynowe i sieci neuronowe Krzysztof Krawiec, Jerzy Stefanowski. Automatyczna klasyfikacja obiektów Katarzyna Stąpor Metody i modele eksploracji danych Daniel T. Larose Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych Jacek Koronacki, Jan Mielniczuk Statystyczne systemy uczące się Jacek Koronacki, Jan Ćwik

Dziękuję za uwagę pytania???