Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


РАЗРАБОТКА КЛИЕНТ-СЕРВЕРНОГО МОБИЛЬНОГО ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАЛИЧИЯ СВОБОДНЫХ ПАРКОВОЧНЫХ МЕСТ

Работа №77144

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

информационные системы

Объем работы81
Год сдачи2017
Стоимость4835 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
203
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 5
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПО ПРОГНОЗИРОВАНИЮ
НАЛИЧИЯ СВОБОДНЫХ ПАРКОВОЧНЫХ МЕСТ 9
1.1 Обзор используемых датчиков контроля занятости парковочных мест .. 9
1.2 Анализ методов обнаружения автомобиля на изображении 11
1.2.1 Метод на основе обнаружения цветовых меток 11
1.2.2 Метод на основе обнаружения углов 12
1.2.3 Метод на основе выделения границ 14
1.3 Анализ методов прогнозирования наличия свободных парковочных мест16
1.3.1 ARIMA 16
1.3.2 Метод наименьших квадратов 17
1.3.3 Метод опорных векторов 18
1.3.4 Нейронная сеть 19
1.3.5 Сравнение регрессионных моделей 20
1.3.6 Анализ выживаемости 20
1.4 Анализ факторов, влияющих на наличие свободных парковочных мест21
1.5 Обзор программных средств прогнозирования наличия свободных
парковочных мест 23
1.6 Выводы по главе 25
2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ КЛИЕНТ-СЕРВЕРНОГО МОБИЛЬНОГО
ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАЛИЧИЯ СВОБОДНЫХ ПАРКОВОЧНЫХ МЕСТ 27
2.1 Компонентная схема клиент-серверного мобильного приложения для
прогнозирования наличия свободных парковочных мест 27
2.2 Анализ бизнес-процессов клиент-серверного приложения для
прогнозирования наличия свободных парковочных мест 29
2.3 Проектирование нейронной сети для прогнозирования наличия
свободных парковочных мест 31
2.3.1 Нейронная сеть 31
2.3.2 Обучение нейронной сети 32
2.4 Анализ информационных потоков в клиент-серверном мобильном приложении для прогнозирования наличия свободных парковочных мест ... 34
2.5 Проектирование подсистемы прогнозирования наличия свободных
парковочных мест 36
2.6 Проектирование подсистемы обнаружения автомобиля на изображении37
2.7 Проектирование структуры базы данных системы 37
2.7.1 Концептуальное проектирование базы данных сервера 38
2.7.2 Логическое проектирование базы данных сервера 39
2.7.3 Концептуальное проектирование базы данных приложения для
парковки 43
2.7.4 Логическое проектирование базы данных приложения для
парковки 43
2.8 Проектирование клиентского приложения 44
2.9 Проектирование серверного приложения 44
2.10 Проектирование приложения для парковки 45
2.11 Выводы по главе 46
3 РЕАЛИЗАЦИЯ КЛИЕНТ-СЕРВЕРНОГО МОБИЛЬНОГО ПРИЛОЖЕНИЯ
ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАЛИЧИЯ СВОБОДНЫХ ПАРКОВОЧНЫХ МЕСТ 47
3.1 Обоснование выбора системы управления базами данных и языка
программирования клиент-серверного мобильного приложения для прогнозирования наличия свободных парковочных мест 47
3.1.1 Обоснование выбора системы управления базами данных для
серверного приложения 47
3.1.2 Обоснование выбора языка программирования для серверного
приложения 48
3.1.3 Обоснование выбора платформы и языка программирования для
клиентского приложения 49
3.1.4 Обоснование выбора системы управления базами данных и языка
программирования для приложения для парковки 50
3.2 Программная реализация клиент-серверного мобильного приложения
для прогнозирования наличия свободных парковочных мест 50
3.2.1 Программная реализация серверного приложения 50
3.2.2 Программная реализация клиентского приложения 55
3.2.3 Программная реализация приложения для парковки 58
3.3 Реализация схемы взаимодействия между клиентским и серверным
приложениями 60
3.4 Реализация схемы взаимодействия между серверным приложением и
приложением для парковки 61
3.5 Выводы по главе 62
4 ТЕСТИРОВАНИЕ КЛИЕНТ-СЕРВЕРНОГО МОБИЛЬНОГО
ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАЛИЧИЯ СВОБОДНЫХ ПАРКОВОЧНЫХ МЕСТ 63
4.1 Организация тестирования клиент-серверного мобильного приложения
для прогнозирования наличия свободных парковочных мест 63
4.2 Результаты тестирования клиент-серверного мобильного приложения
для прогнозирования наличия свободных парковочных мест 64
4.3 Выводы по главе 66
5 РАСЧЕТ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТАННОГО КЛИЕНТ-СЕРВЕРНОГО МОБИЛЬНОГО ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАЛИЧИЯ СВОБОДНЫХ ПАРКОВОЧНЫХ МЕСТ . 67
5.1 Определение расходов на разработку клиент-серверного мобильного приложения для прогнозирования наличия свободных парковочных мест ... 67
5.2 Расчет прибыли в результате внедрения клиент-серверного мобильного
приложения для прогнозирования наличия свободных парковочных мест ... 67
5.3 Оценка эффективности капиталовложений 68
5.4 Анализ рисков применения разработанного клиент-серверного
мобильного приложения для прогнозирования наличия свободных парковочных мест 73
5.5 Выводы по главе 75
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 77
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 79

Актуальность темы. Количество автомобилей в современном мире с каждым годом всё увеличивается. За последние 10 лет количество зарегистрированных автомототранспортных средств в России увеличилось более чем на 65%. К началу 2016 года в России было зарегистрировано более 56 миллионов машин [1]. Количество парковочных мест зачастую не поспевает за этим ростом. Поэтому в крупных городах всё чаще возникает проблема поиска свободных парковочных мест.
В крупных городах значительная часть трафика создается из машин, в поиске свободных парковочных мест. Согласно [2] водители, ищущие парковочные места, составляют 40% от всего трафика на дорогах. Кроме увеличения потребления своего топлива, они так же негативно влияют на потребление топлива другими машинами. Водители, ищущие парковочные места часто едут медленно, чем тормозят машины, едущие за ними. В среднем, водитель тратит 12 минут времени на поиск свободного парковочного места [3].
Решить эту проблему простым увеличением количества парковок невозможно, так как в центрах городов всё и так застроено. Альтернативой этому является полное заполнение парковок.
Водитель, в поисках парковочного места, вынужден переезжать от одной парковки к другой, так как проверить наличие мест он может только визуально. Но это не является надежным методом, так как он физически не может осмотреть всю парковку.
Большинство парковок оборудованы датчиками контроля занятости парковочных мест. На остальных парковках, без этих датчиков, возможно использования изображение с камеры видеонаблюдения для определения наличия свободных парковочных мест.
Владельцы парковок часто предоставляют доступ к данным о числе свободных мест, например, с помощью мобильных приложений. Но это является небезопасным, так как водителю приходится фокусировать своё внимание на телефоне, а не на дороге. Более того, подобное решение не позволяет планировать свою поездку. Такая информация не является особо ценной: количество свободных мест быстро меняется. Поэтому возникает задача прогнозирования заполненности парковки.
Прогнозирование заполненности парковок - это один из наиболее важных факторов, влияющих как на планирование индивидуальных поездок, так и на состояние занятости дорог. Решение водителей зачастую зависит от их предыдущего опыта и от текущей обстановки на дороге. В то же время, машины, занятые поиском свободного парковочного места, отрицательно влияют на дорожную обстановку и окружающую среду.
Информатизация всё глубже проникает в нашу жизнь: сейчас у большинства людей есть смартфоны с постоянным доступом к сети интернет. Это позволяет получать актуальную информацию в любом месте, включая автомобиль.
Цель работы: разработка клиент-серверного мобильного приложения для прогнозирования наличия свободных парковочных мест на основании истории наполненности парковки.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
• выполнить теоретические исследования на тему прогнозирования наличия свободных парковочных мест;
• изучить существующий опыт прогнозирования наличия свободных парковочных мест;
• разработать алгоритм прогнозирования;
• реализовать алгоритм в виде клиент-серверного мобильного приложения;
• провести тестирования разработанного приложения;
• рассчитать экономическую эффективность разработанного приложения;
• провести анализ рисков.
Методы исследования:
• Методы системного анализа.
• Методы статистического анализа и прогнозирования.
• Методы математического моделирования.
• Теория планирования эксперимента.
• Метод опроса.
Объектом исследования являются парковочные места.
Предмет исследования: прогнозирование количества свободных парковочных мест.
Научная новизна исследования состоит в развитии теоретико-методологических положений по прогнозированию наличия свободных парковочных мест.
Практическая ценность диссертации состоит в том, что использование разработанного приложения позволяет значительно сократить время, затрачиваемое на поиск свободных парковочных мест.
На защиту выносятся наиболее значимые результаты диссертационного исследования, составляющие научную новизну работы:
• Проведено исследование в области прогнозирования;
• Разработан алгоритм прогнозирования количества свободных парковочных мест.
• Алгоритм реализован в виде клиент-серверного мобильного приложения.
Публикации. Основные положения и результаты исследований опубликованы в 2-х печатных работах.
Структура и объем работы.
Во введении обосновывается актуальность прогнозирования заполненности парковки, сформулирована цель работы, выделены научная новизна, практическая значимость полученных результатов и основные положения, выносимые на защиту.
Первая глава представляет собой литературный обзор на тему прогнозирования заполненности парковки. Рассмотрены методы обнаружения автомобиля на статичном изображении, прогнозирования заполненности парковки. Разработана методика прогнозирования.
Вторая глава посвящена проектированию клиент-серверного мобильного приложения.
В третьей главе показана разработка приложения.
В четвертой главе проведено тестирование качества прогнозирования заполненности парковки с использованием разработанного клиент-серверного мобильного приложения.
В пятой главе рассчитана экономическая эффективность разработанного приложения, и также проведен анализ рисков.
Объем работы составляет 81 страницы машинописного текста, включая 30 рисунков и 12 таблиц. Список использованной литературы содержит 33 источника.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


В рамках данной диссертационной работы была рассмотрена проблема поиска свободных парковочных мест. Большинство парковок имеют датчики контроля занятости мест и предоставляют эту информацию в открытом доступе. Но такая информация быстро устаревает и поэтому было предложено использовать прогнозирование числа занятых мест.
Для этого были рассмотрены типы существующих датчиков обнаружения автомобиля:
• ультразвуковые;
• индукционные;
• оптические.
Так же были рассмотрены методы обнаружения автомобиля на изображении для использования на парковках, необорудованных датчиками:
• метод на основе цветовых меток;
• метод на основе обнаружения углов;
• метод на основе выделения границ.
На тему прогнозирования числа занятых парковочных мест были рассмотрены следующие алгоритмы:
• ARIMA;
• метод наименьших квадратов;
• метод опорных векторов;
• нейронная сеть прямого распространения;
• анализ выживаемости.
Был проведен анализ существующих программных средств для прогнозирования заполненности парковки. Далее была показана необходимость разработки нового приложения для прогнозирования заполненности парковки.
Для обнаружения автомобиля на изображении был выбран метод на основе выделения границ. Для прогнозирования числа занятых мест - нейронная сеть.
После чего было осуществлено проектирование клиент-серверного мобильного приложения, состоящего из серверного приложения, приложения для парковки и мобильного приложения. Были спроектированы базы данных для серверного приложения и приложения для парковки.
Далее была выполнена программная реализация данной системы. Разработана схема передачи данных между приложениями системы. После чего было выполнено тестирование разработанного приложения с использованием данных с реальной парковки.
В конце была осуществлена оценка экономической эффективности применения разработанного приложения, а также был проведен анализ рисков. В результате чего была показана экономическая целесообразность внедрения разработанного клиент-серверного мобильного приложения.


1. Число автомобилей в России превысило 56 млн. [Электронный ресурс]. - https://ria.ru/society/20160220/1377940767.html.
2. Giuffre T., Siniscalchi S. M., & Tesoriere G. A Novel Architecture of Parking Management for Smart Cities, Procedia - Social and Behavioral Sciences, 2012. - P.16-28.
3. Le Fauconnier, A., & Gantelet, E. The time looking for a parking space: strategies, associated nuisances and stakes of parking management in France, Paper presented at the Proceedings of the European Transport Conference (ETC) 2006, Strasbourg, France, 2006.
4. Al-Kharusi H., Al-Bahadly I. Intelligent Parking Management System Based on Image Processing, World Journal of Engineering and Technology, 2014. - P.55¬67.
5. Kuehni, Rolf G. Color Space and Its Divisions: Color Order from Antiquity to the present, New York: Wiley, 2003.
6. E. R. Davies. Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities. — Morgan Kaufmann, 2004.
7. Nicalos True. Vacant Parking Space Detection in Static Images, University of California, San Diego, 2007.
8. Gonzales R. C. and Wintz P. A. Digital Image Processing. — Longman Higher Education, 2001.
9. Eli Fatsi. Parking Space Detection with OpenCV and a Raspberry Pi, Code, 2014.
10. Zhou, P., Ye, W., & Wang, Q. An Improved Canny Algorithm for Edge Detection. Journal of Computational Information Systems, 2011. - P.1516-1523.
11. Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия / Н. Дрейпер, Г. Смит. - 3-е изд. - М.: «Диалектика», 2007. - С. 912.
12. Xiao Chen. Parking Occupancy Prediction and Pattern Analysis, Journal of the Transportation Research Board, 2014.
13. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы эконометрики. Том 2. - М.: Юнити-Дана, 2001. - 432 с.
14. J. Lu, F. Valois, M. Dohler, and M.-Y. Wu. Optimized data aggregation in wsns using adaptive arma, in Sensor Technologies and Applications (SENSORCOMM), 2010 Fourth International Conference on. IEEE, 2010. - P.115-120.
15. Линник Ю. В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений. - 2-е изд. - М., 1962.
16. Владимир Вьюгин. Математические основы машинного обучения и прогнозирования. - МЦМНО, 2014. - 304 с.
17. Tofallis. A Better Measure of Relative Prediction Accuracy for Model Selection and Model Estimation, Journal of the Operational Research Society, 2015. - P.1352-1362.
18. Al-Kharusi H., Al-Bahadly I. Predicting Parking Lot Occupancy Using Prediction Instrument Development For Complex Domains, University of Twente, 2016. - P.26.
19. Науменко, Е.Ю. Определение вариантов емкости и занятости парковок / Е.Ю. Науменко // Инженерный вестник Дона №6, - 2011. - 16 т.
20. Eleni I. Vlahogianni, Konstantinos Kepaptsoglou, Vassileios Tsetsos, Matthew G. Karlaftis. A Real-Time Parking Prediction System for Smart Cities, Journal of Intelligent Transportation Systems, 2015.
21. Christoph Pflugler, Thomas Koh, Maximilian Schreieck, Manuel Wiesche1 and Helmut Krcmar. Predicting the Availability of Parking Spaces with Publicly Available Data, Lecture Notes in Informatics (LNI), Gesellschaft fur Informatik, 2016. - P.361-374.
22. Liu Chang. Development of Prediction Model for Real-Time Parking Availability for On-Street Paid Parking, Master's Thesis, University of Pittsburgh, 2016.
23. BMW’s Dynamic Parking Prediction finds parking spots for you. [Электронный ресурс]. - http://www.digitaltrends.com/cars/bmw-dynamic-parking- prediction-news-pictures-specs.
24. Malakooti, B. Operations and Production Systems with Multiple Objectivesd John Wiley & Sons, 2013.
25. Галушкин А. И. Синтез многослойных систем распознавания образов. - М.: «Энергия», 1974.
26. Горбань А. Н. Обучение нейронных сетей. — М.: СП ПараГраф, 1990.
27. Когаловский М.Р. Энциклопедия технологий баз данных. — М.:
Финансы и статистика, 2002. — 800 с.
28. Кузнецов С. Д. Основы баз данных. — 2-е изд. — М.: Интернет- Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. — 484 с.
29. Smartphone OS Market Share, 2016 Q3. [Электронный ресурс]. -
http://www.idc.com/promo/smartphone-market-share/os.
30. Parking Lot ounts. [Электронный ресурс]. -
https://data.smgov.net/Transportation/Parking-Lot-Counts/ng8m-khuz.
31. Weather API. [Электронный ресурс]. - https://openweathermap.org/api.
32. Parking Data API. [Электронный ресурс]. - https://parking.api.smgov.net.
33. Количество автомобилей в Челнах приближается к 180 тысячам. [Электронный ресурс]. - http://chelny-biz.ru/news/182419/.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ