Интернета вещей

Центр управления движением в Берлине
В Европе успешность системного подхода к транспортному обслуживанию города доказал берлинский центр управления движением, который отвечает за регистрацию и оценку дорожной ситуации в городе. Все виды транспорта – от велосипедов до скоростных поездов – интегрированы в единую систему управления городским трафиком. Для предиктивного анализа на уровне отдельного участка дорожной инфраструктуры используется информация о количестве и составе транспортных средств в определенные моменты времени и даже поведенческие факторы: часто ли водители перестраиваются, следуют ли указаниям знаков и табло, соблюдают ли правила парковки, как ведут себя пешеходы на переходах и т.д.
Система информации и связи VICS в Японии
Основу аналитической системы транспорта Японии составляет VICS – система информации и связи, разработанная еще в 1995 г. На ее базе работают навигационные системы автомобилей, получающие сведения о пробках, ДТП, ремонтных работах и объездных путях в режиме онлайн. Вдоль дорог в японских городах установлены датчики, которые передают данные в информационный центр дорожного движения, туда же поступают сообщения от мобильных устройств автомобилистов и пешеходов. Обратный поток информации об актуальном состоянии трафика, работах и оптимальных маршрутах объезда передается на навигационные системы транспортных средств и через мобильные приложения. В рамках реализации стратегии развития умного транспорта в Японии намечены разработка и внедрение инновационных технологий в сфере автономного вождения.
Умная транспортная система Москвы
Интеллектуальная транспортная система Москвы – одна из важнейших составляющих концепции Smart City. В Москве установлены более 2 тыс. светофоров, 3,5 тыс. детекторов мониторинга дорожного движения и 2 тыс. – видеонаблюдения. Все данные обрабатываются в центре организации дорожного движения. Умная транспортная система Москвы состоит из двух моделей – статической и динамической. Статическая прогнозирует варианты изменения дорожной обстановки на длительный период, динамическая отвечает за управление светофорами, анализ и предотвращение очагов аварийности, мониторит работу мобильных комплексов фото-и видеофиксации и т.д. Динамическая модель использует данные датчиков ГЛОНАСС, камер, транспортных детекторов. С внедрением интеллектуальной транспортной системы и ее центрального элемента – предиктивной аналитики – с 2011 г. количество аварий на дорогах Москвы уменьшилось почти вдвое, а средняя скорость увеличилась на 13%, при том что машин стало намного больше.

https://www.bezpeka-shop.com/upload/articles/smart-road/4.jpg

https://www.bezpeka-shop.com/blog/obzor/umnye-tekhnologii-uluchshayut-transport-v-gorodakh/
https://www.google.com/search?q=%D1%8B%D1%8C%D1%84%D0%BA%D0%B5+%D0%B5%D1%83%D1%87%D1%82%D1%89%D0%B4%D1%89%D0%BF%D1%88%D1%88+%D0%BC+%D0%B5%D0%BA%D1%84%D1%82%D1%8B%D0%B7%D1%89%D0%BA%D0%B5%D1%82%D1%89%D0%BD+%D1%8B%D1%88%D1%8B%D0%B5%D1%83%D1%8C%D1%88&rlz=1C1GCEA_enUZ987UZ987&oq=%D1%8B%D1%8C%D1%84%D0%BA%D0%B5+%D0%B5%D1%83%D1%87%D1%82%D1%89%D0%B4%D1%89%D0%BF%D1%88%D1%88+%D0%BC+%D0%B5%D0%BA%D1%84%D1%82%D1%8B%D0%B7%D1%89%D0%BA%D0%B5%D1%82%D1%89%D0%BD+%D1%8B%D1%88%D1%8B%D0%B5%D1%83%D1%8C%D1%88&aqs=chrome..69i57.7046j0j7&sourceid=chrome&ie=UTF-8
https://ru.euronews.com/next/2019/10/29/sc-02-japon-well-aging-summit-master
https://www.mir-nayka.com/jour/article/view/1086/898