🗊Презентация Умное управление транспортом в городе

Транспортная система Томска

использование Big Data*: система будет фиксировать дорожную ситуацию в различное время суток и, по мере накопления данных, формировать характерные направления и интенсивность для каждого конкретного момента времени; использование Big Data*: система будет фиксировать дорожную ситуацию в различное время суток и, по мере накопления данных, формировать характерные направления и интенсивность для каждого конкретного момента времени; *Чем больше будет собранно данных – тем меньше будет погрешность, вызванная случайными несистематическими перемещениями. гибкое управление дорожной ситуацией в зависимости от обстановки: отсутствие шаблонных неизменных интервалов; единый центр обработки данных; доступность обработанных данных для конечного потребителя-водителя: сайт* + мобильное приложение. *логичней всего – интеграция с Яндекс Пробки

прогнозирование времени перемещения из пункта А в пункт Б с высокой степенью точности с указанием оптимального маршрута с учетом меняющейся дорожной ситуации; прогнозирование времени перемещения из пункта А в пункт Б с высокой степенью точности с указанием оптимального маршрута с учетом меняющейся дорожной ситуации; синхронизация всех систем, регулирующих транспортную систему города: светофоры, стационарные радары, навигаторы/ГЛОНАС и т. д. за счет организации единого центра обработки данных; С помощью связи с метеоцентрами прогнозировать погоду в течение дня. Рассчитывать оптимальную скорость движения по данным условия, и с помощью соответствующего приложения водитель сможет использовать эту информацию. Система может обрабатывать информацию о качестве дорожного покрытия, которая поступает на круглосуточную горячую линию, что позволит водителю заранее знать и всевозможных преградах на дороге. Система связана и с полицейскими стационарными радарами, основная цель которых контролировать нарушения ПДД. С внедрением таких систем, радаров станет больше, что позволит как-то контролировать скорость водителей на пустых дорогах, например, ночью.