Colección de conjuntos de datos de condiciones de tráfico heterogéneas para crear el valor de capacidad de la carretera
Autores: Nasution, Surya Michrandi; Husni, Emir; Kuspriyanto, Kuspriyanto; Yusuf, Rahadian
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Colección de conjuntos de datos de condiciones de tráfico heterogéneas para crear el valor de capacidad de la carretera
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Flujo de tráfico
Condición del tráfico
Grado de saturación
Vehículos
Transmisión de CCTV
Velocidad
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
Indonesia tiene el tercer mayor número de motocicletas, lo que significa que el flujo de tráfico en Indonesia es heterogéneo. El flujo de tráfico puede especificar su condición, ya sea un flujo libre o un tráfico muy denso. La condición del tráfico es el criterio más importante utilizado para encontrar la mejor ruta desde un origen hasta un destino. Este documento recopila la condición del tráfico para varios segmentos de carretera que se calculan en función del grado de saturación mediante dos métodos, a saber, (1) contando el número de vehículos utilizando la detección de objetos en la transmisión de televisión cerrada al público (CCTV) y (2) solicitando la información del tráfico (velocidad de los vehículos) utilizando TomTom. Ambos métodos proporcionan el grado de saturación y calculan la condición del tráfico para cada segmento de carretera. Basándose en los experimentos, la tasa de error promedio obtenida al contar el número de vehículos en Pramuka-Cihapit y Trunojoyo fue de 0-2 coches, 2-3 motocicletas y 0-1 para otros. Mientras tanto, el error promedio en la Intersección de Merdeka-Aceh alcanzó 6 coches, 11 motocicletas y 1 para otros vehículos. El cálculo de la velocidad promedio para el lado izquierdo de la carretera es más preciso que en el lado derecho, y la velocidad promedio en el lado izquierdo es inferior a 3,3 km/h. Mientras tanto, en el lado derecho, las diferencias entre las velocidades reales y calculadas de los vehículos están entre 11,088 y 22,222 km/h. Esta alta tasa de error se debe a (1) la baja resolución del CCTV público, (2) algunos obstáculos que interfieren con la vista del CCTV, (3) la detección errónea del tipo de vehículos y (4) los vehículos que se mueven demasiado rápido. El conjunto de datos recopilado se puede utilizar en estudios posteriores para resolver el problema de congestión, especialmente en Indonesia.
Descripción
Indonesia tiene el tercer mayor número de motocicletas, lo que significa que el flujo de tráfico en Indonesia es heterogéneo. El flujo de tráfico puede especificar su condición, ya sea un flujo libre o un tráfico muy denso. La condición del tráfico es el criterio más importante utilizado para encontrar la mejor ruta desde un origen hasta un destino. Este documento recopila la condición del tráfico para varios segmentos de carretera que se calculan en función del grado de saturación mediante dos métodos, a saber, (1) contando el número de vehículos utilizando la detección de objetos en la transmisión de televisión cerrada al público (CCTV) y (2) solicitando la información del tráfico (velocidad de los vehículos) utilizando TomTom. Ambos métodos proporcionan el grado de saturación y calculan la condición del tráfico para cada segmento de carretera. Basándose en los experimentos, la tasa de error promedio obtenida al contar el número de vehículos en Pramuka-Cihapit y Trunojoyo fue de 0-2 coches, 2-3 motocicletas y 0-1 para otros. Mientras tanto, el error promedio en la Intersección de Merdeka-Aceh alcanzó 6 coches, 11 motocicletas y 1 para otros vehículos. El cálculo de la velocidad promedio para el lado izquierdo de la carretera es más preciso que en el lado derecho, y la velocidad promedio en el lado izquierdo es inferior a 3,3 km/h. Mientras tanto, en el lado derecho, las diferencias entre las velocidades reales y calculadas de los vehículos están entre 11,088 y 22,222 km/h. Esta alta tasa de error se debe a (1) la baja resolución del CCTV público, (2) algunos obstáculos que interfieren con la vista del CCTV, (3) la detección errónea del tipo de vehículos y (4) los vehículos que se mueven demasiado rápido. El conjunto de datos recopilado se puede utilizar en estudios posteriores para resolver el problema de congestión, especialmente en Indonesia.