- Tytuł:
-
An algorithm for vehicle identification by on-board Bluetooth devices exploiting Big-Data tools
Algorytm identyfikacji pojazdów poprzez urządzenia Bluetooth wykorzystujący narzędzia Big Data - Autorzy:
-
Bazan, M.
Janiczek, T.
Kurda, R.
Matusiak, K.
Sak, Ł. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/115307.pdf
- Data publikacji:
- 2017
- Wydawca:
- Wyższa Szkoła Techniczna w Katowicach
- Tematy:
-
automatic number plate recognition
Bluetooth devices
HaDoop
Spark
user identification
identyfikacja użytkownika - Opis:
-
Nowadays, vehicles are equipped with various on-board devices that work in Bluetooth technology
and log on to the ITS infrastructure whenever passing by Bluetooth readers. The location of Bluetooth
readers is an important issue for travel time prediction in urban areas. Bluetooth technology is used
to enhance travel time prediction accuracy and is additional to vehicle license number identification.
The algorithms for travel time prediction are used by such technologies e.g., TRAX to offer the road
user an alternative route to traverse the most congested regions of the city in the most efficient way.
In this paper we present the implementation of the algorithm that enables us to match Bluetooth
on-board devices, and also cell phones that are mounted or are just in vehicles of road users. Since the ITS is a source of an enormous and increasing amount of data for this purpose we engage Big
Data tools such as Apache HaDoop and Apache Spark. To build Map-Reduce tasks we use Hive-SQL.
The algorithm is tested on ITS data from the city of Wroclaw. The results of the algorithm may be
used to locate stolen vehicles.
Współczesne pojazdy wyposażane są w wiele różnych urządzeń Bluetooth, które logują się do infrastruktury ITS za każdym razem gdy przejeżdżają one w zasięgu czytników Bluetooth. Położenie czytników Bluetooth jest zagadnieniem istotnym dla metod predykcji czasu przejazdu w regionach zurbanizowanych. Technologia Bluetooth jest użyta do poprawy dokładności czasu przejazdu i jest uzupełnieniem dla identyfikacji pojazdów po numerach rejestracyjnych. Algorytmy do predykcji czasu przejazdu są używane do proponowania użytkownikom trasy alternatywnej w celu przejazdu przez najbardziej zatłoczone regiony miasta w sposób najbardziej efektywny. W artykule jest prezentowana implementacja algorytmu, który pozwala połączyć urządzenia Bluetooth i telefony znajdujące się w pojazdach z samymi pojazdami. Do tego celu angażuje się narzędzia Big Data takie jak Apache HaDoop i Apache Spark. Do zbudowania zadań Map-Reduce używa się Hive-SQLa. Algorytm był testowany na danych z wrocławskiego ITS. Wyniki działania algorytmu mogą być użyte do lokalizowania skradzionych pojazdów. - Źródło:
-
Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Technicznej w Katowicach; 2017, 9; 7-21
2082-7016
2450-5552 - Pojawia się w:
- Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Technicznej w Katowicach
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł