Abstract

Celem rozprawy było opracowanie akustycznej metody analizy parametrów ruchu drogowego. Zasada działania akustycznej analizy ruchu drogowego zapewnia pasywną metodę monitorowania natężenia ruchu. W pracy przedstawiono wybrane metody uczenia maszynowego w kontekście analizy dźwięku (ang.Machine Hearing). Przedstawiono metodologię klasyfikacji zdarzeń w ruchu drogowym z wykorzystaniem uczenia maszynowego. Przybliżono podstawowe zagadnienia z dziedziny Inżynierii Ruchu Drogowego, skupiając się na parametrach oceny strumienia ruchu i ich metodach pomiaru w kontekście dynamicznego zarządzania ruchem. W celu realizacji badań zarejestrowano sesje nagrań fonicznych w różnych warunkach pogodowych i w różnych porach roku. W przeprowadzonych badaniach, na podstawie rejestrowanych poziomów hałasu, wyznaczano liczbę pojazdów, czasy zdarzenia i zajętości przekroju drogi w dziedzinie czasu. Na podstawie zebranych danych dokonywano statystyk dla zadanych przedziałów czasu. Klasyfikacja aktywnych ramek sygnału, pozwala na rozpoznawanie typu pojazdu i warunków meteorologicznych panujących na drodze. Przebadano skuteczność działania wybranych algorytmów, w tym uczenia głębokiego w zestawieniu z komercyjnymi urządzeniami wykorzystywanymi w ocenie ruchu drogowego, uzyskując zbliżone skuteczności. Uzyskane wyniki wskazują na możliwość wykorzystania zaproponowanej metodologii w praktycznych rozwiązaniach nadzoru ruchu drogowego.

Author (1)