Intelligent City Traffic Management and Public Transportation System And Intelligent Assistant for Public Transport Management
Abstract
Intelligent Transportation System in case of cities is controlling traffic congestion and regulating the traffic flow. This paper presents three modules that will help in managing city traffic issues and ultimately gives advanced development in transportation system. First module- Congestion Detection and Management will provide user real time information about congestion on the road towards his destination, second module – Intelligent Public Transport System will provide user real time public transport information(local buses), and the third module- Signal Synchronization will help in controlling congestion at signals, with real time adjustments of signal timers according to the congestion. All the information that user is getting about the traffic or public transportation will be provided on userrsquo;s day to.day device that is mobile (through Android application/SMS). Moreover, communication can also be done via Website for Clients having internet access. And all these modules will be fully automated without any human intervention at server-side
This paper describes the architecture of a computer system conceived as an intelligent assistant for public transport management. The goal of the system is to help operators of a control center in making strategic decisions about how to solve problems of a fleet of buses in an urban network. The system uses artificial intelligence techniques to simulate the decision processes. In particular, a complex knowledge model has been designed by using advanced knowledge engineering methods that integrates three main tasks: diagnosis, prediction and planning. Finally, the paper describes two particular applications developed following this architecture for the cities of Torino (Italy) and Vitoria (Spain).
Keywords: Intelligent Transportation Systems, Intelligent Public Transport System, Traffic Signal Synchronization Techniques.
This paper describes the architecture of a computer system conceived as an intelligent assistant for public transport management. The goal of the system is to help operators of a control center in making strategic decisions about how to solve problems of a fleet of buses in an urban network. The system uses artificial intelligence techniques to simulate the decision processes. In particular, a complex knowledge model has been designed by using advanced knowledge engineering methods that integrates three main tasks: diagnosis, prediction and planning. Finally, the paper describes two particular applications developed following this architecture for the cities of Torino (Italy) and Vitoria (Spain).
- Introduction
This paper mainly focuses on the concept of Intelligent Transportation System (ITS), covering domains like evolutionary computing and intelligent systems, mobile computing and applications, image processing, internet service and applications, GPS and location based applications, web technologies, internet services and applications Generally during peak hours, there are a huge number of vehicles running on the road and we find very high density of vehicles at traffic junctions. Hence everyone has to wait for many turns to pass through that junction. Generally at office or School timings people are in hurry to reach their workplaces on the time. And if they have to wait for long times at signals, they start doing invalid moves like breaking signals , breaking traffic rules etc. and thus traffic situations become more and more critical to handle. The goal of ITS is to improve the transportation system to make it more effective, efficient and safe.
The problem of management of a fleet of vehicles has been recently facilitated by the current telecommunication and information technology. In this field, a new generation of information systems have been proposed for a wide range of services in public transport and fleet management [1], [2]. In particular, the recent advances of this technology allow operators in a control center to monitor the location and state of each particular vehicle, in order to apply on real time global transport strategies. This is especially useful to quickly react in the presence of incidents produced by unexpected situations such as vehicles with malfunctions, road blocked in the transport network, etc. In this context, advanced computer systems can help operators in improving their answer [3]. The development of this type of systems requires formulating advanced models that capture the different facets of the strategic knowledge for public transport management. In order to provide an integrated solution for this problem, we describe in this paper the architecture of a computer system that follows the idea of intelligent assistant [4]. An intelligent assistant is a concept derived from artificial intelligence that identifies a kind of systems whose role is to assist the user in decision-making processes. This type of systems emphasizes that the operator is the final responsible of decisions, so the system is not designed to substitute the operator but, on the contrary, its goal is to provide services for assistance such as: information filtering and interpretation to identify significant data, what if analysis, justification of conclusions, etc.
A typical public transport management scenario is composed of a fleet of buses that in real time send information about their location and state to a control center (figure 1). The goal of the public transport operators at the control center is to give to the passengers an adequate service in order to: (1) guarantee as much as possible the normal service according to the initial planning, (2) respect the timetable of drivers, (3) guarantee the security of the service, and (3) avoid discomfort of passengers and drivers. The information available eve
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智能城市交通管理与公共交通系统和智能助手公共交通管理
摘要
城市智能交通系统是控制交通挤塞，调节交通流量。这本文提出了三个有助于城市管理的模块交通问题，并最终给予先进的发展。运输系统。第一模块-拥塞检测和管理将为用户提供有关的实时信息通往目的地的路上拥挤不堪，第二模块——智能公交系统将为用户提供实时服务公共交通资讯(本地巴士)和第三个模态同步将有助控制交通挤塞信号，具有实时调整信号定时器的功能交通拥堵。用户获取的所有信息当天将提供交通或公共交通工具至移动设备(通过Android应用程序/SMS)。此外，沟通也可以通过网站进行有互联网接入的客户端。所有这些模块都是完整的自动化，无需任何人为干预的服务器端。
关键词:智能交通系统，智能公共交通系统，交通信号同步技术。
描述了所设想的计算机系统的体系结构担任公共交通管理智能助理。的目标系统是帮助控制中心的操作员做出战略决策关于如何解决城市网络中的公交车队问题。的系统采用人工智能技术模拟决策过程。特别地，利用该方法设计了一个复杂的知识模型先进的知识工程方法，集成三个主要任务:诊断、预测和计划。最后，本文详细介绍了两个方面按照此架构为意大利都灵市开发的应用程序
和维多利亚(西班牙)。
- 介绍
本文主要研究的是智能交通系统(ITS)，涉及多个领域像进化计算和智能系统，移动计算和应用，图像处理，互联网服务和应用，基于GPS和定位应用程序、web技术、internet服务和应用程序一般在高峰时间，有一个巨大的在路上行驶的车辆的数量，我们发现非常高交通路口的车辆密度。因此每个人都必须要等好几个转弯才能通过那个十字路口。一般在办公室或学校的时间，人们都急于到达他们的准时上班。如果他们要等很长时间在信号出现的时候，它们开始做一些无效的动作，比如中断信号、违反交通规则等，造成交通状况变得越来越处理的关键。它的目标是改进使交通系统更加高效、高效和安全。
管理车队的问题，最近已由目前的电信和信息技术。在这个领域，新一代
的信息系统已被提议用于广泛的公共服务运输及车队管理[1][2]特别是这方面的最新进展技术允许操作人员在控制中心监视的位置和状态每一个特定的车辆，以应用于实时的全球运输战略。这在出现以下事件时，快速反应是否特别有用意外情况如车辆发生故障，道路堵塞等交通网络等。在这种情况下，先进的计算机系统可以帮助操作员提高他们的答案[3]。
这类系统的开发需要制定高级模型这反映了公共交通战略知识的不同方面
管理。为了给这个问题提供一个完整的解决方案，我们描述了本文提出了一种基于智能思想的计算机系统结构助理[4]。智能助手是一个源于人工智能的概念
它确定了一种系统，其作用是帮助用户进行决策流程。这种类型的系统强调操作员是最终的负责人因此，系统的设计不是为了代替算子，而是对相反，它的目标是为援助提供服务，例如:信息过滤并对识别的重要数据进行解释，如果进行分析，说明理由结论等。
一个典型的公共交通管理场景由一组公共汽车组成实时将关于它们的位置和状态的信息发送到控制中心。公共交通运营商在控制中心的目标是为了给为旅客提供充分的服务，以:(1)尽可能保证旅客的安全(2)尊重司机的时间安排，
(3)保证服务的安全性，避免乘客和旅客的不适。
控制中心每分钟提供的关于每辆车的信息包括:位置，上一辆和下一辆车，实际的车头时距/延误措施及其趋势等。其他信息是警报(超载车辆，损坏车辆，车辆在交通堵塞，缺乏或救援司机等)，在线司机，当前的时间表，仓库状态,等等。在这类控制中心的典型决策场景中，操作员完成三个基本任务:诊断、预测和计划。
诊断任务是基于识别异常情况的存在实时接收到有关车辆位置和状态的信息。此上下文中的异常情况是计划的服务所在的情况由于一系列可能的原因而改变。这些情况有不同程度的严重程度从单个车辆的轻微延迟到严重的故障由于线路阻塞或一辆汽车故障而提供的服务。一般来说,异常情况包括每一行不同类型的问题，例如车辆偏离其正常服务(轻微或严重)车辆发生故障、无法到达安全出口、轻微或严重故障，封锁线路等。
预测任务的目标是估计被检测对象的未来影响问题。为此，运营商可以估计受影响的乘客人数假设下一段时间的平均延迟。这是使用对线路的历史需求和行为的认识车辆的平均行驶时间(例如，站与站之间的平均行驶时间)。
最后，规划任务的目标是根据目标找到合适的行动检测到为改进传输服务应该采取的问题。这些操作通常需要按照特定的顺序执行，并且它们可以覆盖不止一条公交线路。特别地，一些基本的操作类型是:(1)跳绳时，一辆公共汽车几站不载乘客，(2)绕行时，一辆公共汽车走一段为避开障碍物(如交通)而离开线路的路径(3)限制，车辆采取相反的方向线路未覆盖完整路径时，(4)加固，备用车辆(a未在特定线路中执行服务的总线)被发送到覆盖无人值守的总线符合恢复延误车辆时间表目标的地区，(5)换班时，两辆车的司机互换，以恢复正常的秩序，(6)轮班，将公交调度进行一步调整，恢复延误。
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- 目的
其目标是为城市ITS开发数据中心。城市它只是与智能交通系统有关到一个特定的城市。
在这里我们可以使城市交通非常有效借助它的概念高效。重要的需要城市是控制交通拥挤地区的交通。我们经常看到高峰时间交通堵塞，需要很长时间才能到达解决本身。从而在很大程度上有效地规范交通短时间是必要的实时任务。
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- 概述
智能公共交通自动化:
通知用户总线的实时位置这些信息是通过用户的手机提供的。利用GPS跟踪器实时跟踪母线位置位于公共汽车上。
闭路电视图像处理:
闭路电视摄像机安装在每一个角落。捕获闭路电视图像并存储在适当的数据库中格式[1]。所以，根据这些图像，我们是计算该特定道路的交通挤塞情况及提供给用户。此资料载于用户的手机。那条路的虚拟地图配得上颜色编码是给用户的。
- 解释的方法
2.1智能公共交通系统
在数据中心工作:
数据中心将持续实时跟踪所有总线的位置，它将更新这些位置数据库在预先确定的时间间隔内定时器。当userquery到达数据中心时，根据源和用户的目的地、相关总线信息等bus-no从用户的源程序到目标程序，从用户最近的公共汽车站到他的公共汽车站的距离源程序，大致到达时间的总线到最近的总线站返回给用户。
用户在网站上的要求:
首先，用户使用唯一的用户名创建自己的帐户和密码。在这之后，他将注册到服务。现在用户可以查询填充源和服务的目的地。他正在上公共汽车向他的目的地发送信息。
用户从Android应用程序的请求:
类似于网站，当用户登录时申请时，他只会简单地输入他想要的获取指向该目的地的总线信息。他的消息来源将由GPS跟踪器自动跟踪放在他的智能手机里。如果GPS服务关闭，则用户的网络位置将被视为其来源。
用户短信请求:
在此流中，用户必须向a发送消息(SMS)特定的服务编号和一些典型的查询格式。此查询格式包括用户源和用户拥有的提供他的目的地，他想去的地方。 “BUS”表示对拥塞和的查询用户来源为“AB Chowk”，目的地为“Nal”停止”。(Sim卡号码 919766429259是插入GSM调制解调器，因此用户将要求号码和他将收到同样的答复号)。
2.2 使用闭路电视图像进行交通拥挤检测处理
我们都知道，有大量的车辆这个城市的人口日益增长。特别是在节日期间，交通状况非常糟糕它们很难控制，交通堵塞经常发生。因此，控制是必要的在交通拥堵中得到帮助，简化了交通，使交通流光滑。控制交通的基本思路可以是将流量。因此，越来越多的拥塞是主要需要提出这一设想。
数据中心的图像处理:
闭路电视摄像机的图像被捕捉并存储以适当的格式保存在数据库中在特定的时间间隔之后捕获。为了找出答案任何道路的交通密度，我们都遵循以下步骤:首先，我们捕捉空的道路图像。这张图片是用于计算该道路的总宽度，不包括停车位。我们假设摄像机在集市广场。连续的图像将在特定的时间后被捕获将间隔和最新捕获的图像进行比较空的道路图像和以前捕获的图像要获取相对拥塞量。
图像比较的方法如下:
空的道路图像和最新捕获的图像正在得到逐像素比较。像素是一样的在另一幅称为处理过的图像中，以白色填充图像和像素不同，填充为a处理后图像中的红色。因此我们现在得到第三幅图像即处理后的图像，即a比较两幅图像的差异。我们也有比较两幅连续的图像，得到相对差异在路上。这种连续图像的比较也是用同样的方法。
本文还介绍了人工智能的想法。我们都知道周日的拥堵量是多少与周一的拥堵量不同。因此,一定是每周每天的趋势。因此交通一周中的每一天，每一个小时的情况白天被闭路电视摄像机捕捉到。这信息正在我们的数据库中存储。公司设在是利用这些数据和历史数据还可以得到交通流量的走势一周中的某一天。因此，我们也可以提供在特别提出了拥塞的近似值一星期中的某一天，以及那天的特定时间。
通过这种方式，数据中心接收静态图像安装在不同位置的闭路电视摄像机。交通拥堵统计和相对拥堵率分别为在某个典型的时间间隔计算，这个是实数时间信息是根据用户的要求提供给用户的。数据中心是不断处理图像和即使没有拥塞，也要计算拥塞结果来自用户端的请求。如果用户发送错误或不合适的查询，他被告知错误信息和适当的查询格式。
用户在网站上的要求:
首先，用户有效地创建自己的唯一用户的帐户，以获得特定道路的拥堵结果。和密码。在这之后，他将注册到服务。现在，他可以通过输入他的source 3.2数据库来查询总线和目的地。他还可以得到虚拟地图与适当的我们可以使用和存储数据的每一辆巴士与其巴士根据拥塞情况进行颜色编码。他需要在每一站点击号码、路线和到达时间查看虚拟地图按钮。虚拟地图是数据库中的地图。这些资料是从网上收集的描绘了一条特定的道路。
用户从Android应用程序的请求:
公交信息。
查询格式:输入目的地。
响应格式:确切的拥塞率，趋势最后5分钟，交通状况。
用户短信请求:
这与对总线流的SMS请求相同。
查询格式:提供源和目标响应格式:确切的拥塞率，趋势最后5分钟，交通状况。
2.3 信号同步
在这个模块中，准确的绿色和红色时间为有线，信号是根据目前的拥塞情况设计的那条路在那个特定的时间。这将有助于解决问题有效地堵塞。时间上的这种变化不是突然。有一个渐进的变化和流量解析调制解调器高效。
如时间久了，在同样的chowk里拥塞的比例就会增大在数据中心与道路比较得到比较更严重的拥堵将得到优先考虑。不仅拥塞还受长度、宽度等因素的影响道路，每天的趋势，那条路是考虑。
- 数据使用
3.1 闭路电视图像
从闭路电视摄像机捕捉的图像被处理有效地获取特定道路的拥堵结果。
3.2 为公交提供数据
我们可以使用和存储每个总线及其总线的数据号码、路线及到站时间数据库。这些资料是从网上收集的从新闻报纸显示完整的数据浦那巴士天计划”。
3.3 GPS信息
公交的实时GPS坐标得到了不断提高更新数据库。利用这些坐标的数据，我们是计算用户请求的特定总线的结果对。
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仪器
- 闭路电视摄像头
本文主要是用闭路电视摄像机进行拍摄以图像的形式向数据中心输入数据。这些相机是有线的，因为有线相机的性能更好比无线摄像机更精确。这些相机被放置在chowk的道路与它的视野范围。
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- GSM调制解调器
GSM调制解调器用于接收用户的查询拥挤，公交车通过短信。GSM调制解调器非常重要有效地实现数据中心与数据中心之间的通信没有智能手机的用户。
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- GPS跟踪器
GPS跟踪器用于获取当前总线坐标。一旦我们得到这些公共汽车的坐标，我们就能做考虑公交到达时间的进一步计算交通堵塞。GPS跟踪器将告知当前和实时的总线位置。这个设备只放置在公交中。
- 结果
以下是三个模块实现的结果:
5.1智能公交系统
1. 用户正在获取总线的实时信息去他想去的地方旅行。
2. 用户正在获取公共汽车号码，最近的公共汽车站到他的来源和到达时间的公共汽车到那辆公共汽车停止。
所以只要提供他的来源和目的地，他就有能力在他的手机上查看公共交通信息。
5.2拥塞检测与管理:
1. 用户正在获取的实时信息通往目的地的路上交通阻塞准确的道路拥堵百分比，趋势最后5分钟和交通状况，由请求通过网站/ Android应用程序/ SMS。
2. 用户正在网站上获取虚拟地图Android应用程序。这样他就能得到图像这条路的情景。
5.3信号同步:
1. 信号定时器根据拥塞情况进行调整在每个交通路口都能检测到。实时信号定时调整，避免交通堵塞信号。
6.结论
本文着重于设计与开发数据中心，这是在没有任何
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