Inteligentne znaki drogowe do adaptacyjnego sterowania ruchem pojazdów, komunikujące się w technologii V2X - Projekt - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Inteligentne znaki drogowe do adaptacyjnego sterowania ruchem pojazdów, komunikujące się w technologii V2X

Celem projektu jest opracowanie koncepcyjne, budowa i badania testowe nowego rodzaju inteligentnych znaków drogowych, które umożliwią zapobieganie najbardziej powszechnym kolizjom na drogach szybkiego ruchu, wynikającym z gwałtownego spiętrzania się pojazdów w przypadku wystąpienia potrzeby gwałtownego hamowania. W ramach projektu opracowany zostanie typoszereg produktów, obejmujących inteligentne znaki stojące, wiszące i mobilne, wyświetlające dynamicznie aktualizowaną zalecaną prędkość jazdy, określaną samoczynnie, dzięki wbudowaniu w znak drogowy modułowi elektronicznemu, umożliwiającemu wielomodalny pomiar warunków ruchu (wizyjny, akustyczny i analizę warunków meteorologicznych). W typowych warunkach użytkowania inteligentny znak będzie komunikował prędkość obliczaną w powiązaniu z informacjami otrzymywanymi z rzędu podobnych znaków rozmieszczonych wzdłuż odcinka drogi szybkiego ruchu, komunikujących się wzajemnie za pośrednictwem sieci bezprzewodowej lub opcjonalnie ustawianą w sposób zarządzany zdalnie. Jego opracowanie wymaga rozwiązania szeregu problemów badawczych i technologicznych, takich jak: skuteczna i niezależna od warunków atmosferycznych analiza ruchu drogowego dokonywana na podstawie jednoczesnej analizy kilku sposobów reprezentacji danych, metoda obliczania gradientu prędkości dla różnego typu sytuacji drogowych i topologii ruchu, stworzenie platformy samoorganizujących się i niezawodnych połączeń bezprzewodowych oraz przeprowadzenia zaplanowanych na odpowiednią skalę badań testowych prototypów, których realizacja doprowadzi do opracowania produktów zwiększających bezpieczeństwo ruchu drogowego, na które istnieje zapotrzebowanie rynkowe na całym świecie.

Informacje szczegółowe

Akronim projektu:
INZNAK
Program finansujący:
Program Operacyjny Inteligentny Rozwój
Instytucja:
Narodowe Centrum Badań i Rozwoju (NCBR) (The National Centre for Research and Development)
Porozumienie:
POIR.04.01.04-00-0089/16 z dnia 2017-02-13
Okres realizacji:
2017-07-01 - 2020-12-31
Kierownik projektu:
prof. dr hab. inż. Andrzej Czyżewski
Realizowany w:
Katedra Systemów Multimedialnych
Instytucje zewnętrzne
biorące udział w projekcie:
  • Siled Sp. z o.o. (Polska)
  • Akademia Górniczo Hutnicza (Polska)
  • Microsystem Sp. z o.o. (Polska)
Typ zgłoszenia:
Fundusze Europejskie [w tym Fundusze Strukturalne]
Pochodzenie:
Projekt krajowy
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

Filtry

wszystkich: 22

  • Kategoria

  • Rok

  • Opcje

wyczyść Filtry wybranego katalogu niedostępne

Katalog Projektów

Rok 2022

Rok 2020

Rok 2019

  • Akustyczna analiza natężenia ruchu drogowego dla systemów zarządzania ruchem
    Publikacja

    - Rok 2019

    W pracy przybliżono wybrane zagadnienia z dziedziny zarządzania transportem drogowym w Polsce i na świecie. W tym kontekście pzredstawiono potrzeby rynkowe, wymagania jak i możliwości w zakresie pozyskiwania informacji o aktualnym stanie sieci drogowych. Zaproponowano akustyczną metodę nadzorowania ruchu drogowego i jej możliwości w kontekście systemów zarządzania ruchem. Przedstawiono schemat akwizycji sygnału wraz z danymi odniesienia....

  • Application of autoencoder to traffic noise analysis

    The aim of an autoencoder neural network is to transform the input data into a lower-dimensional code and then to reconstruct the output from this code representation. Applications of autoencoders to classifying sound events in the road traffic have not been found in the literature. The presented research aims to determine whether such an unsupervised learning method may be used for deploying classification algorithms applied to...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Automatic labeling of traffic sound recordings using autoencoder-derived features
    Publikacja

    An approach to detection of events occurring in road traffic using autoencoders is presented. Extensions of existing algorithms of acoustic road events detection employing Mel Frequency Cepstral Coefficients combined with classifiers based on k nearest neighbors, Support Vector Machines, and random forests are used. In our research, the acoustic signal gathered from the microphone placed near the road is split into frames and converted...

  • Development of Intelligent Road Signs with V2X Interface for Adaptive Traffic Controlling
    Publikacja

    - Rok 2019

    The objective of this paper is to present a practical project of intelligent road signs, under which a series of new products for the regulation of traffic is being created. The engineering part of the project, described in this paper, was preceded by a series of experimental studies, the results of which were described in another paper accepted for publication at the MTS-ITS conference 2019, entitled "Comparative study on the effectiveness...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Estimating Traffic Intensity Employing Passive Acoustic Radar and Enhanced Microwave Doppler Radar Sensor

    Innovative road signs that can autonomously display the speed limit in cases where the trac situation requires it are under development. The autonomous road sign contains many types of sensors, of which the subject of interest in this article is the Doppler sensor that we have improved and the constructed and calibrated acoustic probe. An algorithm for performing vehicle detection and tracking, as well as vehicle speed measurement,...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Localization of sound sources with dual acoustic vector sensor
    Publikacja

    - Rok 2019

    The aim of the work is to estimate the position of sound sources. The proposed method uses a setup of two acoustic vector sensors (AVS). The intersection of azimuth rays from each AVS should indicate the position of a source. In practice, the result of position estimation using this method is an area rather than a point. This is a result of inaccuracy of the individual sensors, but more importantly, of the influence of a source...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Style Transfer for Detecting Vehicles with Thermal Camera
    Publikacja

    In this work we focus on nighttime vehicle detection for intelligent traffic monitoring from the thermal camera. To train a Convolutional Neural Network (CNN) detector we create a stylized version of COCO (Common Objects in Context) dataset using Style Transfer technique that imitates images obtained from thermal cameras. This new dataset is further used for fine-tuning of the model and as a result detection accuracy on images...

  • Vehicle detector training with minimal supervision
    Publikacja

    Recently many efficient object detectors based on convolutional neural networks (CNN) have been developed and they achieved impressive performance on many computer vision tasks. However, in order to achieve practical results, CNNs require really large annotated datasets for training. While many such databases are available, many of them can only be used for research purposes. Also some problems exist where such datasets are not...

Rok 2018

  • An application of acoustic sensors for the monitoring of road traffic
    Publikacja

    Assessment of road traffic parameters for the developed intelligent speed limit setting decision system constitutes the subject addressed in the paper. Current traffic conditions providing vital data source for the calculation of the locally fitted speed limits are assessed employing an economical embedded platform placed at the roadside. The use of the developed platform employing a low-powered processing unit with a set of microphones,...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Counting and tracking vehicles using acoustic vector sensors

    A method is presented for counting vehicles and for determining their movement direction by means of acoustic vector sensor application. The assumptions of the method employing spatial distribution of sound intensity determined with the help of an integrated 3D intensity probe are discussed. The intensity probe developed by the authors was used for the experiments. The mode of operation of the algorithm is presented in conjunction...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

wyświetlono 688 razy