Identification of urban infrastructure objects using the remote satellite sensing of traffic flows on streets with irregular traffic

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The article deals with the problems of determining the intensity of traffic flows on streets and roads with irregular traffic for the purposes of design, heavy repair, reconstruction and traffic management. The impossibility of using existing monitoring methods at decentralized transport facilities and algorithms for decrypting remote satellite surveillance materials predetermined the necessity of developing a mathematical model within the framework of multifactor forecasting. During the studying of significant factors, the influence of variability in the population density and the capacity of general education facilities was investigated. Identification signs of educational institutions used in the interpretation of satellite images were obtained. The polynomial dependences of the traffic intensity on the specified characteristics were developed. The carried out correlation assessment allows us to talk about the high degree of reliability of results of analytical determination of intensity on the streets with irregular traffic.

Авторлар туралы

A. Testeshev

Industrial University of Tyumen

Email: testeshevaa@tyuiu.ru

T. Babich

Industrial University of Tyumen

Email: babichtg@tyuiu.ru

Әдебиет тізімі

  1. Сильянов, В. В. Теория транспортных потоков в проектировании дорог и организации движения / В. В. Сильянов. – Москва : Транспорт, 1977. – 303 с. – Текст : непосредственный.
  2. Тимоховец, В. Д. Совершенствование методов дистанционного мониторинга транспортных потоков для проектирования улично-дорожной сети крупных городов : специальность 05.23.11 «Проектирование и строительство дорог, аэродромов, метрополитенов, мостов и транспортных тоннелей» : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Тимоховец Вера Дмитриевна ; Тюменский индустриальный университет. – Тюмень, 2020. – 133 с. – Текст : непосредственный.
  3. Маркуц, В. М. Транспортные потоки автомобильных дорог и городских улиц : практическое приложение / В. М. Маркуц. – Тюмень, 2008. – 108 с. – Текст : непосредственный.
  4. Дрю, Д. Р. Теория транспортных потоков и управление ими / Д. Р. Дрю ; пер. с англ. Е. Г. Коваленко, Г. Д. Шермана. – Москва : Транспорт, 1972. – 424 с. – Текст : непосредственный.
  5. Тестешев, А. А. Исследование транспортных потоков на улицах с нерегулярным движением методом дистанционного спутникового мониторинга / А. А. Тестешев, Т. Г. Микеладзе. – doi: 10.15593/24111678/2019.04.06. – Текст : непосредственный // Транспорт. Транспортные сооружения. Экология. – 2019. – № 4. – С. 51–57.
  6. Бабич, Т. Г. Идентификация и оценка влияния объектов притяжения на улицах с нерегулярным движением на характеристики транспортных потоков при дистанционном спутниковом мониторинге / Т. Г. Бабич, А. А. Тестешев. – Текст : непосредственный // Архитектурно-строительный и дорожно-транспортный комплексы : проблемы, перспективы, инновации : Сборник материалов V Международной научно-практической конференции, посвященной 90-летию ФГБОУ ВО «СибАДИ», Омск, 3–4 декабря 2020 года. – Омск : Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет (СибАДИ), 2021. – С. 476–479.
  7. Landsat-8 (Ландсат-8) / Геопространственное агентство «ИННОТЕР» :. – URL : https://innoter.com/sputniki/landsat-8/. – Текст : электронный (дата обращения : 22.03.2019).
  8. Космическая съемка. Совзонд :. – URL : https://sovzond.ru/products/spatial-data/satellites/. – Текст : электронный (дата обращения : 29.01.2021).
  9. Величина и сила коэффициента корреляции. Математическая статистика для психологов :. – URL : https://statpsy.ru/correlation/velicina/. – Текст : электронный (дата обращения : 29.01.2021).
  10. Хейт, Ф. Э Математическая теория транспортных потоков / Ф. Э. Хейт ; пер. с англ. Е. Г. Коваленко. – Москва : Мир, 1966. – 286 с. – Текст : непосредственный.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

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».