Registration Number
0826U004258, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
07-09-2026
popup.evolution
o
Title
Electronic System for Urban Traffic Monitoring
Author
Oleksandr V. Shtykalo,
popup.head Iuliia S. Yamnenko
popup.opponent Iryna M. Zhuravska
popup.opponent Volodymyr P. Vojtenko
popup.review Ihor V. Melnyk
popup.review Oleksandr Bondarenko
popup.rada
National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute»
Description
Дисертаційна робота присвячена розробленню електронної системи моніторингу міського трафіку на основі пасивного Bluetooth Low Energy (BLE) сканування та методів інтелектуальної обробки даних. Актуальність зумовлена зростанням навантаження на міські транспортні системи та потребою у підходах, що поєднують інформативність спостережень, помірну вартість інфраструктури та мінімізацію втручання у персональні дані. На відміну від відеоспостереження з детекцією об'єктів чи обробки персоніфікованих навігаційних даних, запропонований підхід ґрунтується на фіксації технічних подій появи Bluetooth-пристроїв у зоні спостереження скануючих вузлів.
Встановлено, що пряме використання BLE-сканування пов'язане з методичною проблемою: одна MAC-адреса не відповідає одному учаснику руху, оскільки учасник може мати кілька пристроїв, що спричиняє систематичну надмірність оцінок трафіку. Усунення цієї надмірності визначено центральною задачею роботи.
Запропоновано структурно-функціональну організацію системи, у якій BLE-вузол розглядається як джерело стандартизованого потоку подій виду «MAC-адреса – час – ID вузла», що відокремлює апаратний рівень фіксації від рівня інтелектуальної обробки. Ключовим методичним внеском є модель групування MAC-адрес на основі сіамської нейронної мережі з LSTM-енкодером, яка через навчання метрики оцінює ймовірність належності двох MAC-адрес одному учаснику руху, замінюючи некоректну багатокласову класифікацію задачею парної належності.
Експериментальну перевірку виконано в імітаційному середовищі SUMO на дорожній мережі з OpenStreetMap. Найкращі результати показала модель LSTM4: нормована середньоквадратична похибка відтворення трафіку становить 10,64 % проти 32,96 % для евристичного методу та 63,35 % для необроблених даних.
Для оптимізації розташування BLE-систем сформульовано багатокритеріальну задачу (кількість вузлів та сукупна похибка моніторингу), розв'язану алгоритмом NSGA-II. Для початкової множини 3360 кандидатних вузлів отримано рішення зі 115 системами (скорочення інфраструктури ~96,6 %) з εgrp = 0,093, часткою неохоплених учасників 1 − c = 0,116 та сукупною похибкою ε = 0,198. Адаптацію рішень розміщення на нові ділянки реалізовано графовою нейронною мережею (похибка групування 0,071; неохоплені 0,126; сукупна похибка 0,188).
Числові результати належать до умов імітаційного моделювання й не ототожнюються з повномасштабними польовими вимірюваннями.
Registration Date
2026-08-04
popup.nrat_date
2026-09-07 / 2026-09-29
