Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


РАЗРАБОТКА ANDROID-ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ УЧЕТА ИНТЕНСИВНОСТИ ДВИЖЕНИЯ ТРАНСПОРТНОГО ПОТОКА

Работа №182347

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

программирование

Объем работы58
Год сдачи2025
Стоимость4600 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
12
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


АННОТАЦИЯ 3
Перечень условных обозначений 3
Введение 4
1 Выбор способа учета проезжающего транспорта 6
2 Реализация учета проезжающего транспорта 8
2.1 Анализ способов реализации трекинга 8
2.2 Выбор инструментов и технологий для реализации трекинга 10
2.3 Обучение модели 12
2.4 Окружение для запуска нейронных сетей 14
3 Полученные требования 15
4 Проектирование приложения 16
4.1 Инструменты аналитики и мониторинга 16
4.2 Инструменты разработки 16
4.3 Структура проекта 19
5 Разработка приложения 21
5.1 Навигация в приложении 21
5.2 Модель данных 22
5.3 Экран проведения измерения 23
5.4 Препроцессинг и постпроцессинг 33
5.5 Масштабирование границ распознанных объектов 35
5.6 Экран разметки грузовиков 36
5.7 Работа с отчетами 38
5.8 Работа с датчиками 40
5.9 Отправка данных на SFTP-сервер 41
5.10 Упрощенный режим проведения измерения 43
5.11 Сохранение прерванных измерений 44
5.12 Статистика разметки грузовиков пользователем 45
Заключение 47
Список использованных источников и литературы 48
Приложение А Скриншоты приложения 52
Приложение Б Генерируемые приложением отчеты 54


Современный человек ежедневно становится участником дорожного движения - будь то поездка на автомобиле, передвижение на велосипеде или прогулка по улице. Люди зависят от качества и организации транспортной инфраструктуры, зачастую не задумываясь о том, насколько сложные процессы лежат в её основе. От состояния дорог, эффективности управления потоками и своевременности ремонта напрямую зависят безопасность, комфорт и доступность передвижения. Одним из ключевых показателей, позволяющих оценить работу транспортной системы, является интенсивность движения - количество транспортных средств, проходящих через поперечное сечение дороги за определенный промежуток времени. Этот параметр используется при планировании ремонта и проектировании новых дорог, прогнозировании износа дорожного полотна, а также в системах интеллектуального управления движением.
В Российской Федерации существуют нормативные документы, регламентирующие проведение обследований дорожной сети в конкретных ситуациях. Среди них - ГОСТ 32965-2014 [1] и Приказ Минтранса России № 114 [2], определяющие порядок учета интенсивности дорожного движения, используемый, например, при подготовке обоснований проектных решений или обследовании технического состояния автомобильных дорог. Они задают периодичность наблюдений, методы фиксации и классификации транспортных средств.
Компания ООО «ИндорСофт» [3] занимается разработкой программных решений в сфере САПР и ГИС для проектирования и эксплуатации автомобильных дорог, обслуживая в основном корпоративных и государственных заказчиков (B2B и B2G сегменты). Уже существующий десктопный продукт компании - IndorIntensity [4] - позволяет рассчитывать характеристики транспортных потоков на основе собранных данных. Однако сбор этих данных все еще осуществляется вручную, что требует значительных трудозатрат.
В компании было принято решение о разработке мобильного приложения для Android, способного самостоятельно фиксировать транспортный поток, классифицировать транспортные средства, рассчитывать интенсивность движения и формировать отчеты в соответствии с нормативными документами. Подразумевается решение задачи именно кратковременного учета интенсивности движения, при котором фиксируются и анализируются потоки транспортных средств в пределах ограниченного временного интервала.
Важно отметить, что разработка данного продукта также имеет стратегическое значение для компании.
1. Она отражает попытку выйти на рынок B2C, где конечными пользователями становятся не организации, а обычные граждане.
2. Мобильное приложение может использоваться в рекламных целях - как демонстрация технологических возможностей «ИндорСофт» и способ привлечения новой аудитории через удобное и современное решение.
Таким образом, цель работы - разработать Android-приложение для автоматизации учета интенсивности движения транспортного потока. Проект реализуется с учетом нормативных требований и внутренних задач компании.
Для достижения цели были поставлены и выполнены следующие задачи:
1) выбор способа учета проезжающего транспорта;
2) реализация учета проезжающего транспорта;
3) проектирование приложения;
4) разработка приложения.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В рамках работы было успешно разработано Android-приложение, предназначенное для автоматизации учета интенсивности движения транспортного потока. Реализация проекта позволила создать современный мобильный инструмент, который повысил эффективность процесса сбора и обработки данных о проезжающем транспорте. Приложение вошло в состав продуктовой линейки компании ООО «ИндорСофт» под названием Интенсити.
Основные функции приложения включают автоматическое распознавание транспортных средств и фиксацию их пересечения поперечного сечения дороги, с последующим вычислением характеристик транспортного потока и генерацией отчетов. Для повышения доступности продукта, особенно среди пользователей с устаревшими или маломощными устройствами, в приложение был добавлен специальный режим ручной фиксации транспорта, позволяющий использовать приложение даже без поддержки ресурсоемких функций. Это решение также открывает дополнительные возможности для маркетинга и привлечения новых пользователей.
На текущем этапе приложение распространяется бесплатно по запросу, через форму обратной связи на лендинговой странице продукта. Такой подход обеспечивает гибкость в распространении и позволяет контролировать первые этапы внедрения.
В процессе работы над проектом были приобретены и успешно применены новые знания в области современных методов трекинга объектов, а также получен ценный практический опыт работы с форматами PDF и XLSX в среде Android. Кроме того, освоены принципы взаимодействия мобильных приложений с SFTP-сервером.
Разработанное приложение обладает значительным потенциалом для дальнейшего развития. В перспективе планируется расширение функциональности, улучшение точности автоматического распознавания, а также интеграция с другими решениями компании. Продукт уже продемонстрировал свою практическую ценность и может стать важным инструментом в области транспортного анализа и городской мобильности.



1. ГОСТ 32965 - 2014. Дороги автомобильные общего пользования. Методы учета интенсивности движения транспортного потока. - М.: Стандартинформ, 2016. - 28 с.
2. Приказ Минтранса России №114 // Официальный интернет-портал правовой
информации - [Б. м.], 2019. - URL:
http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201906180043 (дата обращения
05.05.2025).
3. ИндорСофт // ООО «ИндорСофт» - [Б. м.], 2025. - URL: https://www.indorsoft.ru (дата обращения 05.05.2025).
4. IndorIntensity // ООО «ИндорСофт» - [Б. м.], 2025. - URL:
https://indorsoft.ru/products/intensity (дата обращения 05.05.2025).
5. YOLO // Ultralytics - [Б. м.], 2025. - URL: https://docs.ultralytics.com/ru (дата обращения 05.05.2025).
6. Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-
Yang Fu, Alexander C. Berg. SSD // arXiv - [Б. м.], 2016. - URL:
https://arxiv.org/abs/1512.02325 (дата обращения 05.05.2025).
7. Multi-Object Tracking // Papers With Code - [Б. м.], 2025. - URL:
https://paperswithcode.com/task/multi-object-tracking (дата обращения 05.05.2025).
8. Tracking-by-Detection // Quantzig - [Б. м.], 2024. - URL:
https://www.quantzig.com/blog/method-of-tracking-by-detection (дата обращения 05.05.2025).
9. Mingxing Tan, Ruoming Pang, Quoc V. Le. EfficientDet // arXiv - [Б. м.], 2020. - URL: https://arxiv.org/abs/1911.09070 (дата обращения 05.05.2025).
10. Bharti Munjal, Abdul Rafey Aftab, Sikandar Amin, Meltem D. Brandlmaier, Federico Tombari, Fabio Galasso. Joint Detection and Tracking // arXiv - [Б. м.], 2020. - URL: https://arxiv.org/abs/2005.10905 (дата обращения 05.05.2025).
11. Guy-Richard KayombyaSeyed Hesameddin Najafi ShoushtariDheeraj AhujaYanghai Tsin. Feature-Based Tracking // Google Patents - [Б. м.], 2014. - URL: https://patents.google.com/patent/US20140369557A1/en (дата обращения 05.05.2025).
12. Gaudenz Boesch. Optical Flow // viso.ai - [Б. м.], 2024. - URL: https://viso.ai/deep- learning/optical- flow/#:~:text=Optical%20flow%20quantifies%20the%20motion,understand%20scene%20dyna mics%20and%20movement (дата обращения 05.05.2025).
13. Chenxu Luo, Xiaodong Yang, Alan Yuille. 3D Tracking // arXiv - [Б. м.], 2021. - URL: https://arxiv.org/abs/2108.10312 (дата обращения 05.05.2025).
14. LiteRT // Google AI for Developers - [Б. м.], 2025. - URL:
https://ai.google.dev/edge/litert (дата обращения 05.05.2025).
15. Alex Bewley, Zongyuan Ge, Lionel Ott, Fabio Ramos, Ben Upcroft. Simple Online and Realtime Tracking // arXiv - [Б. м.], 2017. - URL: https://arxiv.org/abs/1602.00763 (дата обращения 06.05.2025).
...37


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ