Development of a web service to optimize the work of the traffic management center operator

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In this article, the authors describe the development of a web service to optimize the work of the operator of the Traffic Management Center (using the example of Krasnodar), which automatically detects traffic situations that reduce intensity and promptly transmits a signal to the operator, offering options for actions in a specific situation, predicting congestion situations before they occur, depending on the time of day.

The authors have developed a web service that automates the work of a data center operator, allowing, with the help of an intelligent assistant, to make recommendations to the operator on preventing congestion on public roads.

The goal is to optimize the work of the data center operator to improve the quality of public road use.

Purpose. Optimizing the work of the traffic management center operator to improve the quality of use of public roads.

Method and methodology. The article used the methods of field research, modeling of traffic flows.

Results. Accounting and analysis of the current work of the data center operator was carried out, methods of automating the operator's work, calculation of the optimal traffic light cycle and consequences of redirection of traffic flows were studied.

Scope of application of the results: research activities to improve the capacity of public roads when automating the work of the traffic control center operator and digitalizing document flow processes.

About the authors

Tatyana V. Konovalova

Kuban State Technological University

Author for correspondence.
Email: tan_kon@mail.ru

PhD in Economics, Associate Professor, Head of the Department of "Transport Processes and Technological Complexes"

Russian Federation, 2, Moskovskaya Str., Krasnodar, 350072, Russian Federation

Aleksandr A. Izyumskiy

Kuban State Technological University

Email: kopidd@mail.ru

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Department of "Transport Processes and Technological Complexes"

Russian Federation, 2, Moskovskaya Str., Krasnodar, 350072, Russian Federation

Ivan S. Senin

Kuban State Technological University

Email: senin.ivan@inbox.ru

Senior Lecturer of the Department of "Transport Processes and Technological Complexes"

2, Moskovskaya Str., Krasnodar, 350072, Russian Federation

Kirill V. Tyrgalov

Kuban State Technological University

Email: tyrgalovk@gmail.com

Student of the Department of "Transport Processes and Technological Complexes"

Russian Federation, 2, Moskovskaya Str., Krasnodar, 350072, Russian Federation

Victoria S. Ivina

Kuban State Technological University

Email: Vikochka_iv@mail.ru

Student of the Department of "Transport Processes and Technological Complexes"

Russian Federation, 2, Moskovskaya Str., Krasnodar, 350072, Russian Federation

References

  1. Konovalova, T. V., Areshkina, A. E., Kotsuba, S. V., & Nadiryan, S. L. (2021). Analysis of route network in Krasnodar. Science. Technology. Technologies (Polytechnical Bulletin), (3), 46–50. EDN: https://elibrary.ru/ATRHYP
  2. Nadiryan, S. L. (2024). Optimization methodology for calculating the number of vehicles serving regular passenger transport routes. Unpublished doctoral dissertation. 140 p. EDN: https://elibrary.ru/KLNFNI
  3. Konovalova, T. V., Kotenkova, I. N., & Nadiryan, S. L. (2018). Methods for assessing the effectiveness of road traffic organization. Tutorial, pp. 112–116. EDN: https://elibrary.ru/PKUDTW
  4. Derkach, T. V., & Izyumsky, A. A. (2016). Safety assessment of road junctions selected at different levels. Scientific Works of Kuban State Technical University, (8), 160–166. EDN: https://elibrary.ru/WISRVN
  5. Dryuchin, D. A., Konovalova, T. V., Lebedev, E. A., Nadiryan, S. L., & Rassokha, V. I. (2024). Optimizing the number of vehicles serving regular routes in urban agglomerations. Monograph. Krasnodar: IzdDom-Yug. 178 p.
  6. Konovalova, T. V., Nadiryan, S. L., & Senin, I. S. (2015). Features of informational support for transport companies to improve traffic safety. Scientific Works of Kuban State Technical University, (2), 96–103. EDN: https://elibrary.ru/TJYMEV
  7. Konovalova, T. V., Shevtcov, Yu. D., Nadiryan, S. L., Mironova, M. P., & Zhuravlev, M. M. (2022). Improving the efficiency of transport logistics processes through optimization of vehicle management systems. International Journal of Advanced Studies, 12(4), 7–26. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2022-12-4-7-26 EDN: https://elibrary.ru/GDCOML
  8. Yakunin, N. N., Dryuchin, D. A., & Hasanov, I. Kh. (2021). Progressive technologies in transport systems. In Progressive Technologies in Transport Systems Conference (pp. 484–487). EDN: https://elibrary.ru/IBMSKX
  9. Vorobyov, A. L., Rassokha, V. I., & Lukeyanov, V. A. (2016). Efficiency assessment of road accident handling procedure using SWOT-analysis. Intellect. Innovation. Investment, (7), 112–116. EDN: https://elibrary.ru/XRHAFR
  10. Dryuchin, D. A., Konovalova, T. V., Lebedev, E. A., Nadiryan, S. L., & Rassokha, V. I. (2024). Analysis of organizational and technological solutions aimed at improving the efficiency of urban transport systems. Science. Technology. Technologies (Polytechnical Bulletin), (2), 37–40. EDN: https://elibrary.ru/PZPHLR
  11. Izyumsky, A. A., Paramukhin, N. P., & Nadiryan, S. L. (2016). Principles of building the Krasnodar regional ATCS. Bulletin of Donetsk Academy of Automobile Transport, (4), 10–15. EDN: https://elibrary.ru/ZRIVSZ
  12. Konovalova, T. V., Senin, I. S., Nadiryan, S. L., & Kotenkova, I. N. (2023). Analysis of transport problems in large and largest cities. International Journal of Advanced Studies, (13), 126–136. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2023-13-1-126-136 EDN: https://elibrary.ru/NDTHLQ
  13. Kotenkova, I. N., Senin, I. S., & Belenkov, G. I. (2024). Solution of parking space organization problems in big cities. In Mechanics, Equipment, Materials and Technologies: Proceedings of the VI International Scientific and Practical Conference (December 21–22, 2023, Krasnodar) (pp. 418–426). Krasnodar: PrintTerra. EDN: https://elibrary.ru/EKBOKL
  14. Kotenkova, I. N., Nadiryan, S. L., & Dzhangiryan, D. E. (2024). Assessment of the transport component of urban planning policies in large cities. Scientific Works of Kuban State Technical University, (1), 28–34. https://doi.org/10.26297/2312-9409.2024.1.4 EDN: https://elibrary.ru/ZVCANZ
  15. Konovalova, T. V., Nadiryan, S. L., & Plaksunova, V. M. (2023). Scientific research in modeling transport flows. Science. Technology. Technologies (Polytechnical Bulletin), (3), 33–36. EDN: https://elibrary.ru/PZOYTB

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Konovalova T.V., Izyumskiy A.A., Senin I.S., Tyrgalov K.V., Ivina V.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».