Використання систем відеоспостереження для моніторингу впливу автотранспорту на атмосферне повітря

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorГалактіонов М. С.
dc.contributor.authorБредун В. І.
dc.contributor.authorHalaktionov Mykola S.
dc.contributor.authorBredun Viktor I.
dc.date.accessioned2025-05-15T10:59:42Z
dc.date.available2025-05-15T10:59:42Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionГалактіонов, М. С. Використання систем відеоспостереження для моніторингу впливу автотранспорту на атмосферне повітря = The use of video surveillance systems for monitoring the impact of motor vehicles on air quality / М. С. Галактіонов, В. І. Бредун // Зб. наук. пр. НУК. – Миколаїв : Гельветика, 2025. – № 1 (499). – С. 178–183.
dc.description.abstractМетою дослідження є розробка та впровадження системи моніторингу якості повітря в міських умовах із використанням відеоспостереження та відеофіксації для оцінки впливу автотранспорту на атмосферне повітря. Це дозволяє підвищити точність контролю за концентраціями забруднювачів та оптимізувати транспортні потоки з метою зниження викидів шкідливих речовин. Забруднення повітря від автотранспорту є однією з найгостріших екологічних проблем сучасних міст, особливо в густонаселених урбанізованих територіях, таких, як Кривий Ріг. Тому впровадження нових систем моніторингу є актуальним для покращення якості повітря та зниження екологічних ризиків для здоров'я населення. У дослідженні використано комплексний підхід, що включає збір даних за допомогою відеоспостереження, аналіз інтенсивності руху транспорту, класифікацію транспортних засобів за типом і паливом, а також моделювання розповсюдження забруднень із урахуванням метеорологічних умов. Отримані дані оброблялися із застосуванням методів машинного навчання для побудови моделей якості повітря. Використання відеоспостереження дозволяє аналізувати динаміку транспортних потоків у реальному часі, виявляти зони з підвищеною концентрацією забруднювачів та оперативно реагувати на зміни в інтенсивності руху. Крім того, за допомогою відеоаналітики можна точно визначати типи транспортних засобів, їх швидкість і напрямок руху, що дозволяє оцінювати вплив різних категорій транспорту на якість повітря. Результати дослідження показали, що запропонована система дозволяє створювати детальні карти добового та тижневого характеру руху транспорту, виявляти зони підвищених концентрацій забруднювачів та оптимізувати транспортні потоки шляхом перенаправлення руху на менш завантажені ділянки. Це сприяє зниженню викидів діоксиду азоту (NO₂), оксиду вуглецю (CO) та твердих часток у найбільш забруднених районах. Крім того, система виявилася ефективною для організації сучасних систем паркування, що зменшує затори та покращує організацію руху. Наукова новизна дослідження полягає у запропонованому підході до моніторингу якості повітря із використанням даних відеоспостереження для оцінки впливу транспортних потоків на забруднення атмосфери. Застосування методів машинного навчання для аналізу транспортних даних підвищує точність прогнозування змін якості повітря залежно від інтенсивності руху та метеорологічних умов. Практична значимість дослідження полягає у можливості інтеграції системи в міські інформаційні платформи та служби екологічного моніторингу, що дозволить оперативно виявляти перевищення допустимих норм забруднення повітря та приймати ефективні управлінські рішення. Це також сприяє оптимізації транспортних потоків, покращенню організації дорожнього руху та зниженню екологічних ризиків для здоров'я населення.
dc.description.abstract1The purpose of the study is to develop and implement an air quality monitoring system in urban areas using video surveillance and recording to assess the impact of motor vehicles on atmospheric air. This approach enhances the accuracy of monitoring pollutant concentrations and optimizes traffic flows to reduce emissions of harmful substances. Air pollution from motor vehicles is one of the most pressing environmental issues in modern cities, especially in densely populated urban areas such as Kryvyi Rih. Therefore, the implementation of new monitoring systems is relevant for improving air quality and reducing environmental risks to public health. The study employs a comprehensive approach that includes data collection through video surveillance, analysis of traffic intensity, classification of vehicles by type and fuel, and modeling pollutant dispersion considering meteorological conditions. The collected data were processed using machine learning methods to develop air quality models. Video surveillance allows for real-time analysis of traffic flow dynamics, identification of areas with high pollutant concentrations, and prompt response to changes in traffic intensity. Additionally, video analytics can accurately determine vehicle types, speeds, and movement directions, enabling a more accurate assessment of the impact of different categories of vehicles on air quality. The study results showed that the proposed system enables the creation of detailed maps of daily and weekly traffic patterns, identification of areas with high pollutant concentrations, and optimization of traffic flows by redirecting vehicles to less congested areas. This contributes to the reduction of nitrogen dioxide (NO₂), carbon monoxide (CO), and particulate matter emissions in the most polluted areas. Moreover, the system has proven effective in organizing modern parking systems, reducing traffic congestion, and improving traffic management. The scientific novelty of the study lies in the proposed approach to air quality monitoring using video surveillance data to assess the impact of traffic flows on atmospheric pollution. The application of machine learning methods for analyzing traffic data improves the accuracy of forecasting air quality changes depending on traffic intensity and meteorological conditions. The practical significance of the study lies in the possibility of integrating the system into urban information platforms and environmental monitoring services, allowing for the prompt detection of air pollution norm exceedances and the implementation of effective management decisions. This also contributes to optimizing traffic flows, improving traffic management, and reducing environmental health risks.
dc.identifier.issn2311-3405 (Print)
dc.identifier.issn2313-0415 (Online)
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/10424
dc.language.isouk
dc.relation.ispartofseriesУДК; 504.064.4
dc.subjectзабруднення повітря
dc.subjectвідеоспостереження
dc.subjectсистеми прогнозування
dc.subjectвикиди автотранспорту
dc.subjectмоніторинг
dc.subjectекологічний вплив
dc.subjectміський трафік
dc.subjectair pollution
dc.subjectvideo surveillance
dc.subjectforecasting systems
dc.subjectmotor vehicle emissions
dc.subjectmonitoring
dc.subjectenvironmental impact
dc.subjecturban traffic
dc.titleВикористання систем відеоспостереження для моніторингу впливу автотранспорту на атмосферне повітря
dc.title.alternativeThe use of video surveillance systems for monitoring the impact of motor vehicles on air quality
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Halaktionov.pdf
Розмір:
335.44 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

№ 1 (499) 2025