| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Пихтовникова, М. Т. | - |
| dc.contributor.author | Захаренко, Н. В. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2024-09-25T07:56:21Z | - |
| dc.date.available | 2024-09-25T07:56:21Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Пихтовникова, М. Т. Применение больших данных в автоматизации дорожного движения = The use of big data in traffic automation / М. Т. Пихтовникова, Н. В. Захаренко // Компьютерные системы и сети : сборник статей 60-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 22–26 апреля 2024 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2024. – С. 635–640. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/57629 | - |
| dc.description.abstract | В данной статье рассматривается сущность и значимость использования big data в сфере автоматизации дорожного движения. Обсуждаются основные принципы, технологии и преиущества применения аналитики больших данных для улучшения эффективности управления дорожным движением, повышения безопасности на дорогах и оптимизации
транспортной инфраструктуры. Продемонстрировано, как аналитика данных, алгоритмы машинного обучения и Интернет
вещей могут использоваться для прогнозирования транспортного потока, создания точных данных о дорожных заторах в режиме реального времени и перенаправления автомобилей с помощью навигации на менее загруженный маршрут. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | дорожное движение | en_US |
| dc.subject | автоматизация дорожного движения | en_US |
| dc.subject | большие данные | en_US |
| dc.title | Применение больших данных в автоматизации дорожного движения | en_US |
| dc.title.alternative | The use of big data in traffic automation | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | This article examines the essence and importance of using big data in the field of traffic automation. The main principles, technologies and advantages of using big data analytics to improve traffic management efficiency, improve road safety and optimize transport infrastructure are discussed. It demonstrates how data analytics, machine learning algorithms and the Internet of Things can be used to predict traffic flow, receive accurate traffic data in real time and redirect cars using navigation to a less busy route. | en_US |
| Appears in Collections: | Компьютерные системы и сети : материалы 60-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2024)
|
