📄Работа №57920
Тема: Система мониторинга качества дорожного покрытия
Характеристики работы
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Информатика и вычислительная техника
Объем:
38 листов
Год:
2017
Просмотров:
109
4750
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 4
1. Постановка задачи 6
2. Анализ альтернативных решений 8
2.1 Алгоритмы нахождения ям на основе акселерометра 9
3. Исследование инструментов 23
3.1 Сенсор акселерометр 24
3.2 Тестирование точности сенсоров 25
3.3 Точность и погрешность GPS мобильного устройства 26
4 Разработка алгоритма определения дефектов дорожного покрытия 27
4.1 Нормализация данных акселерометра 27
4.2 Фильтр скорости 28
4.3 Пороговые фильтры 28
4.4 Сбор данных при наступлении события 29
4.5 Постобработка данных 29
4.6 Классификация данных 29
5. Разработка системы мониторинга дорожного покрытия 29
5.1 Выбор операционной системы для мобильных устройств 29
5.2 Разработка архитектуры мобильного приложения 29
5.3 Проектирование структуры экранов 29
5.4 Разработка пользовательского интерфейса 29
5.5 Работа с сенсором акселерометр 29
5.6 Работа с геолокацией 29
5.7 Архитектура сервера 29
5.8 Жизненный цикл дефектов дорожного покрытия 29
5.9 Кэширование данных в мобильном приложение 29
5.10 Проактивность пользователей 29
6. Тестирование системы мониторинга дорожного покрытия 29
Заключение
1. Постановка задачи 6
2. Анализ альтернативных решений 8
2.1 Алгоритмы нахождения ям на основе акселерометра 9
3. Исследование инструментов 23
3.1 Сенсор акселерометр 24
3.2 Тестирование точности сенсоров 25
3.3 Точность и погрешность GPS мобильного устройства 26
4 Разработка алгоритма определения дефектов дорожного покрытия 27
4.1 Нормализация данных акселерометра 27
4.2 Фильтр скорости 28
4.3 Пороговые фильтры 28
4.4 Сбор данных при наступлении события 29
4.5 Постобработка данных 29
4.6 Классификация данных 29
5. Разработка системы мониторинга дорожного покрытия 29
5.1 Выбор операционной системы для мобильных устройств 29
5.2 Разработка архитектуры мобильного приложения 29
5.3 Проектирование структуры экранов 29
5.4 Разработка пользовательского интерфейса 29
5.5 Работа с сенсором акселерометр 29
5.6 Работа с геолокацией 29
5.7 Архитектура сервера 29
5.8 Жизненный цикл дефектов дорожного покрытия 29
5.9 Кэширование данных в мобильном приложение 29
5.10 Проактивность пользователей 29
6. Тестирование системы мониторинга дорожного покрытия 29
Заключение
📖 Введение
Тема дорожной инфраструктуры - одна из самых острых проблем общественности со времен древнего Рима. Ежегодно дорожные органы выделяют огромные бюджеты на на развитие и обслуживание дорожной инфраструктуры. Но даже имея такие инвестиции, население остается неудовлетворенным результатом работ ответственных лиц. Следствием плохих дорог является - увеличение расходов на топливо и обслуживание транспортных средств, увеличение количества дорожно-транспортных происшествий, порча личного имущества(транспортные средства), дискомфорт при вождении. Важность дорожной инфраструктуры для общество можно сравнить с важностью сосудов для людей. Чтобы обеспечить качество дорожного покрытия, его следует непрерывно контролировать и при необходимости ремонтировать.
Поддержка состояния дорожного покрытия в должном состоянии является непростой задачей, так как большие нагрузки и суровые погодные условия за короткое время могут разрушить даже качество сделанные дороги. В силу своих возможностей и бюджета, дорожные службы непрерывно занимаются мониторингом качества дорожного покрытия. Такой подход имеет свои недостатки - большие расходы, данные не всегда полные и актуальные, требуется большое количество времени, появляется нужда в управление большого количества персонала.
Учитывая все перечисленные обстоятельства, очень важно иметь самую актуальную и полную информацию о проблемных участках дорог, при этом устранив недостатки традиционного подхода мониторинга дорожного покрытия. Собранные данные должны быть открыты и доступны обществу. Наконец, информация должна быть передана таким образом, который может быть понят и использован водителем.
Данная работа направлена на реализацию этих потребностей. Система состоит из мобильного устройства (смартфоны), современные мобильные устройства оснащены сенсорами, в данной работы используется сенсор акселерометр и GPS модуль. Тема данной выпускной квалификационной работы пересекается с Mobile Crowd Sensing. Преимущества МКС - мобильность и транспортируемость. . Его цель - сбор и освоение мощности и знаний толпы, чтобы решать основные проблемы, связанные с деятельностью человека, как правило, в социальных и городских научных приложениях. Мобильный crowdsensing - это методика, в которой большая группа лиц, имеющие мобильные устройства способные воспринимать данные через датчики (смартфоны, планшетные компьютеры, носимые устройства), обмениваются данными , получают информацию из окружающей среды, оценивают, сравнивают, анализируют и прогнозируют. Простыми словами, MCS - это сбор данных об окружающей среде посредством мобильной вычислительной техники. Методика успешно применяется в транспортных системах, наделенных разной степенью интеллектом, например, мониторинг дорожного движения и дорожных условий, сопоставление характеристик дорог или других элементов, представляющих интерес. Смартфоны, умные часы и фитнес браслеты и другие мобильные устройства стали широко распространены в обществе. Большинство из них содержит в себе большое количество полезных датчиков, информация из которых (гироскоп, геоданные, сотовые сети, беспроводные сети) могут использоваться в прикладных приложениях. Как пример, можно анализировать поведение пользователя, фиксирование активности, анализ групп пользователей, сборе и анализ информации из сенсоров т.п.
Таким образом, в данной выпускной квалификационной работы рассматривается задача использования современных мобильных устройств для мониторинга качества дорожного покрытия.
Целью данной работы является разработка сервиса для мониторинга качества дорожного покрытия.
В качестве результата работы предполагается клиент-серверное приложение, способная в режиме реального времени исследовать качество дорожного покрытия и отображать проблемные зоны на карте.
Поддержка состояния дорожного покрытия в должном состоянии является непростой задачей, так как большие нагрузки и суровые погодные условия за короткое время могут разрушить даже качество сделанные дороги. В силу своих возможностей и бюджета, дорожные службы непрерывно занимаются мониторингом качества дорожного покрытия. Такой подход имеет свои недостатки - большие расходы, данные не всегда полные и актуальные, требуется большое количество времени, появляется нужда в управление большого количества персонала.
Учитывая все перечисленные обстоятельства, очень важно иметь самую актуальную и полную информацию о проблемных участках дорог, при этом устранив недостатки традиционного подхода мониторинга дорожного покрытия. Собранные данные должны быть открыты и доступны обществу. Наконец, информация должна быть передана таким образом, который может быть понят и использован водителем.
Данная работа направлена на реализацию этих потребностей. Система состоит из мобильного устройства (смартфоны), современные мобильные устройства оснащены сенсорами, в данной работы используется сенсор акселерометр и GPS модуль. Тема данной выпускной квалификационной работы пересекается с Mobile Crowd Sensing. Преимущества МКС - мобильность и транспортируемость. . Его цель - сбор и освоение мощности и знаний толпы, чтобы решать основные проблемы, связанные с деятельностью человека, как правило, в социальных и городских научных приложениях. Мобильный crowdsensing - это методика, в которой большая группа лиц, имеющие мобильные устройства способные воспринимать данные через датчики (смартфоны, планшетные компьютеры, носимые устройства), обмениваются данными , получают информацию из окружающей среды, оценивают, сравнивают, анализируют и прогнозируют. Простыми словами, MCS - это сбор данных об окружающей среде посредством мобильной вычислительной техники. Методика успешно применяется в транспортных системах, наделенных разной степенью интеллектом, например, мониторинг дорожного движения и дорожных условий, сопоставление характеристик дорог или других элементов, представляющих интерес. Смартфоны, умные часы и фитнес браслеты и другие мобильные устройства стали широко распространены в обществе. Большинство из них содержит в себе большое количество полезных датчиков, информация из которых (гироскоп, геоданные, сотовые сети, беспроводные сети) могут использоваться в прикладных приложениях. Как пример, можно анализировать поведение пользователя, фиксирование активности, анализ групп пользователей, сборе и анализ информации из сенсоров т.п.
Таким образом, в данной выпускной квалификационной работы рассматривается задача использования современных мобильных устройств для мониторинга качества дорожного покрытия.
Целью данной работы является разработка сервиса для мониторинга качества дорожного покрытия.
В качестве результата работы предполагается клиент-серверное приложение, способная в режиме реального времени исследовать качество дорожного покрытия и отображать проблемные зоны на карте.
✅ Заключение
Разработанная система использует мобильное устройство в качестве клиента, что заставляет быть пользователей быть проактивным, проявлять энтузиазм. Стоит отметить, что современные автомобили эволюционируют и становятся нечто большим, чем просто транспорт. Они также оснащаются целым набором полезных сенсоров, мощными процессорами и некоторые даже имеют свои операционные системы. В обозримом будущем, возможно, автомобили будут иметь систему мониторинга качества дорожного покрытия по умолчанию и полностью будут работать автономно. Также, данные системы можно учитывать при планировании маршрута навигационными системами.
В данной работе была рассмотрена задача разработки системы мониторинга качества дорожного покрытия с помощью мобильного устройства. Были исследованы и проанализированы научные работы по смежным темам, изучены и протестированы используемые технологии, был разработан алгоритм нахождения ям на основе сенсора акселерометр, было разработано мобильное приложение на базе операционной системы Android, разработана серверная часть и API, было проведено множество исследований, изучены и применены на практике новые технологии.
Система показала свою эффективность во время тестирования, точность алгоритма определения дефектов дорожного покрытия приблизительно равняется 86%, что является достаточно высоким показателем.
В данной работе была рассмотрена задача разработки системы мониторинга качества дорожного покрытия с помощью мобильного устройства. Были исследованы и проанализированы научные работы по смежным темам, изучены и протестированы используемые технологии, был разработан алгоритм нахождения ям на основе сенсора акселерометр, было разработано мобильное приложение на базе операционной системы Android, разработана серверная часть и API, было проведено множество исследований, изучены и применены на практике новые технологии.
Система показала свою эффективность во время тестирования, точность алгоритма определения дефектов дорожного покрытия приблизительно равняется 86%, что является достаточно высоким показателем.
ИЛИ
Поиск аналога
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.