Применение технологии “Интернета вещей” при оптимизации движения городского наземного и электрического транспорта Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

ЮФУ. Технические науки. 2017. №5 (190).

3. Калмыков М.И., Гончаров П.С., Степанова Е.П. Непозиционный код класса вычетов в параллельных технологиях цифровой обработки сигналов // Успехи современного естествознания. РАЕ - 2014. - № 3. -С.102-107.

4. А. В. Зинкевич, К. И. Березинец Исследование функции нелинейного Биективного преобразования симметричного Шифрования ГОСТ р 34.12 - 2015// Электронное научное издание «Ученые заметки ТОГУ» 2016, Том 7, № 4, С. 789 - 796

© Киселева Ю.А., 2019

УДК 656

Д.А. Клименко

студент СПГУ, г. Санкт-Петербург, РФ Klim7niK@mail.ru

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ "ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ" ПРИ ОПТИМИЗАЦИИ ДВИЖЕНИЯ ГОРОДСКОГО НАЗЕМНОГО И ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ТРАНСПОРТА

Аннотация

В статье рассматриваются теоретические основы и методы применения технологий "Умных городов" в оптимизации движения общественного транспорта крупнейших городов Российской Федерации. Представлены статистические данные, указывающие на недостатки работы нынешних городских транспортных комплексов, способы решения данных проблем, а также методы внедрения технологий в структуру управления транспортным комплексом.

Ключевые слова:

"Умный город"; Городской пассажирский транспортный комплекс; "Интернет вещей"

D.A. Klimenko

THE USE OF TECHNOLOGY "INTERNET OF THINGS" IN OPTIMIZING THE MOVEMENT OF

URBAN LAND AND ELECTRIC TRANSPORT

Abstract

The article discusses the theoretical foundations and methods of applying the technologies of "Smart Cities" in optimizing the movement of public transport in the largest cities of the Russian Federation. The statistical data indicating the shortcomings of the current urban transport complexes, ways to solve these problems, as well as methods for introducing technologies into the management structure of the transport complex are presented.

Keywords:

"Smart City"; City passenger transport complex; "The Internet of Things".

На сегодняшний день одним из наиболее актуальных вопросов крупных городов является движение общественного транспорта. В Санкт-Петербурге и Москве люди проводят в среднем 69 и 67 минут

соответственно в общественном транспорте. А 70% пассажиров отводят на поездки более двух часов ежедневно. В среднем ожидание транспорта длится 11 мин, но примерно 34% людей ждут транспорт более 20 минут. В условиях пиковой загрузки улиц в утренние и вечерние часы любое промедление транспорта может вызвать дорожный коллапс с последующей цепной реакцией. Значит перед городскими дорожно-транспортными комплексами стоит задача в улучшении собственной работы для снижения нагрузки на дорожно-транспортную сеть и разгрузки города в целом. На данный момент в мире существует множество стратегий развития транспортной инфраструктуры, однако в данной статье мы остановимся на технологиях, не требующих постройки новых дорог, мостов или ввода новых единиц подвижного состава. Одной из наиболее прогрессивных строительных тенденций является проектирование "умных городов". Smart City представляет собой стратегию развития городов, подразумевающая использование инфокоммуникационных систем и решений "интернета вещей" (Internet of Things(IoT)). [6] Сама суть умных городов состоит в постройке центра, где будут собираться огромные потоки данных, агрегироваться и анализироваться, с дальнейшей автоматизацией процессов происходящих в городе. Из этого определения можно понять, что наиболее важным для умных городов является сбор информации о гражданах. Для этого вводят следующий термин "интернет вещей", представляющий собой систему межмашинного общения без участия человека. Для агрегирования исходных данных могут использоваться не только камеры видеонаблюдения, детекторы и датчики, но и также данные геолокации пользователей от операторов связи и IT компаний, а также данный банков, например, при оплате транспортных услуг банковскими или транспортными картами. "Интернет вещей" представляет собой несколько более широкую концепцию, включающую в себя в принципе все электронные устройства способные передавать данные, однако ввиду ограниченной информатизации населения городские комплексы могут воспользоваться только ограниченным числом данных, однако которых на данный момент уже достаточно для внесения корректив и оптимизации транспортных процессов города.

Рисунок 1 - Движение данных в "Умных городах"

При оптимизации транспортных процессов города необходимо выделить локальные цели, которых можно достичь, применяя данные технологии. Одной из таких целей может служить разгрузка транспортных узлов города где агрегируются наибольшие пассажиропотоки и потоки автотранспорта. Данными транспортными узлами могут служить станции метрополитена, ежедневно перевозящие в Санкт-

Петербурге и Москве 2,77 млн. и 9,3 млн соответственно. [2,3] Задачей системы будет отслеживание пассажиропотоков внутри станций и в районах, прилегающих к ним, для точного понимания, сколько людей сейчас ожидают транспорт, сколько и в каком количестве придут через определенный отрезок времени. На основе данных показателей можно будет изменять графики движения и маршруты движения общественного транспорта для рационализации распределения пассажиропотоков. При этом впоследствии можно автоматизировать систему, к примеру камеры видеонаблюдения и датчики зафиксировали увеличение пассажиропотока на определенной станции, после необходимого анализа данных система может отправить запрос в транспортные организации о выведении на линию или переброске с других маршрутов дополнительных единиц подвижного состава во избежание излишней загруженности дорожно-транспортной сети. С помощью аналитических систем можно создавать прогнозы, с помощью которых в дальнейшем организации смогут заранее знать пиковое величины пассажиропотоков на основании огромного количества данных.

Реализация данных проектов возможна при создании мощных городских центров управления, создания единых инфокоммуникационных сетей и алгоритмов для обработки данных, однако уже на данный момент муниципальные власти могут объединить некоторые правительственные проекты с наработками и программами современных IT компаний.

Одной из данных разработок является Аппаратно-программный комплекс технических средств «Безопасный город». [5] На данный момент проект реализуется в большинстве крупных городов России, таких как Москва, Санкт-Петербург и Сочи. Данный комплекс представляет собой совокупность функциональных и технических требований к аппаратно-программным средствам, нормативно-правовых актов и регламентов межведомственного взаимодействия, направленных на противодействие угрозам безопасности среды обитания, общественной безопасности и правопорядку, охрану общественного порядка и собственности, формирующих вместе с действующими федеральными системами обеспечения безопасности интеллектуальную многоуровневую систему управления безопасностью субъекта Российской Федерации в целом и муниципального образования в частности, за счет прогнозирования, реагирования, мониторинга и предупреждения возможных угроз, а также контроля устранения последствий чрезвычайных ситуаций. На данный момент только в Санкт-Петербурге задействовано более 20 тысяч камер видеонаблюдения датчиков, а также интегрированных сторонних систем наблюдения, с помощью которых ведется мониторинг и предупреждение возможных угроз. Данная система работает на основе интеллектуальной платформы Physical Security Information Management (Управление Информацией о Физической безопасности). [4] Платформа предназначена для интеграции нескольких несоединенных приложений и устройств безопасности и управления ими с помощью одного комплексного пользовательского интерфейса. Она собирает и сопоставляет события из существующих различных устройств безопасности и информационных систем (видео, контроль доступа, датчики, аналитика, сетей, строительство систем, и т. д.) и расширяет возможности по выявлению и упреждающему урегулированию ситуаций. Интеграция PSIM обеспечивает многочисленные организационные преимущества, включая усиление контроля, улучшение осведомленности о ситуации и управленческой отчетности. В конечном счете, эти решения позволяют организациям сократить расходы за счет повышения эффективности и повысить безопасность за счет повышения уровня интеллекта. Несмотря на то что данная разработка изначально планировалась как средство повышения безопасности городского пространства, алгоритмы которые программы используют, например, для отслеживания больших скученностей людей или ДТП можно использовать как базу для разработки программ для подсчета количества граждан, передвигающихся по улицам города, а развернутая сеть камер видеонаблюдения и датчиков также послужит базой для получения информации о передвижениях людей и транспорта.

ISSN 2410-6070 ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА №6 / 2019

Да-|-ые -ü.vfip о-шымои*« ■¡Е-ыид-атср и тд-|

Центр (агрегация, обработка, хранение, анализ данных)

ДТП ГУПы

Рисунок 2 - Схема движения данных при оптимизации транспорта

Интеграция данного проекта с городскими-транспортными комплексами позволит уже на данный момент отслеживать пассажиропотоки и оптимизировать движения транспорта.

Также одним из проектов данной направленности можно назвать Яндекс. Навигатор. Сервис собирает данные о координатах местонахождении водителей, скорости и направлении их передвижения, и на основе этих данных строит карту пробок.

В данной работе автором предложена интеграция данных технологий в единую сеть, которая позволит наиболее эффективно отслеживать пассажирские потоки их направление и интенсивность, с последующей передачей в управляющие органы транспортных предприятий для рационализации движения транспорта. Список использованной литературы:

1. Аналитика Индекс Общественного Транспорта-2082 // [Электронный ресурс] / Режим доступа: https: //moovitapp.com

2. Пассажиропоток Петербургского метрополитена// [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://ru.wikipedia.org

3. Пассажиропоток в общественном транспорте Москвы// [Электронный ресурс]/Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/

4. Physical security information management // [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://en.wikipedia.org/wiki/

5. АПК Безопасный город // [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.apkbg.ru/index.php/home б.Что такое Интернет вещей: примеры, IoT - технологии // [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://strij .tech

©Клименко Д.А., 2019

УДК 654.1

А.А. Любовощин

Сотрудник, Академия ФСО России, г. Орел, РФ Эл.почта: 111222-2001@mail.ru К.И. Евдокимов Сотрудник, Академия ФСО России, г. Орел, РФ Эл.почта: КтИ. evdokimov.94@bk.ru

АНАЛИЗ УКВ ОБОРУДОВАНИЯ В СЕТЯХ РАДИОСВЯЗИ

Аннотация

В статье проводится краткий обзор существующего оборудования ультракоротковолновой