Sammanfattning av denna webbsida: Den här artikeln behandlar simulering och utvärdering av ett system för att upptäcka trafikstockningar som kombinerar inter-vehikulära kommunikationer, fast väginfrastruktur och infrastruktur-till-infrastruktur-anslutning och big data. Det system som diskuteras i den här artikeln gör det möjligt för förare att identifiera trafikstockningar och ändra sina rutter i enlighet därmed, vilket minskar de totala utsläppen av CO 2 och minskar restiden. Detta system övervakar, bearbetar och lagrar stora mängder data, som kan upptäcka trafikstockningar på ett exakt sätt med hjälp av en serie algoritmer som minskar lokala fordonsutsläpp genom omdirigering av fordon. För att simulera och utvärdera det föreslagna systemet utvecklades ett stordatakluster baserat på Cassandra, som användes tillsammans med OMNeT++ diskret händelsenätverkssimulator, tillsammans med SUMO (Simulation of Urban Mobility) trafiksimulator och Veins vehicular network framework. Resultaten validerar trafikdetekteringssystemets effektivitet och dess positiva inverkan på detektion, rapportering och omdirigering av trafik när trafikhändelser inträffar.
I Ref presenterades ett system för att upptäcka trafikstockningar som kombinerar fordon till fordon (V2V), fordon till infrastruktur och infrastruktur (I2I) konnektivitet och big data.
Traffic Congestion Detection System through Connected Vehicles and Big Data
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}