Розробка системи прогнозування пішоходного трафіку в міських зонах з використанням нейронних мереж та геопросторових даних для оптимізації міського планування

Abstract

У статті розглянуто розробку системи прогнозування пішоходного трафіку в міських зонах на основі нейронних мереж та геопросторових даних. Запропоновано підхід до створення моделі, яка інтегрує дані з геоінформаційних систем (ГІС), сенсорів, камер спостереження та відкритих джерел для аналізу та передбачення пішоходних потоків. Описано принципи побудови нейронної мережі, технічні аспекти обробки геопросторових даних та їх застосування для оптимізації міського планування. Проаналізовано переваги використання такої системи для зменшення заторів, підвищення безпеки пішоходів та ефективного управління міською інфраструктурою, а також розглянуто виклики, пов’язані з обробкою великих обсягів даних та забезпеченням їхньої конфіденційності.

This article presents the development of a pedestrian traffic forecasting system in urban areas using neural networks and geospatial data. An approach to creating a model that integrates data from geographic information systems (GIS), sensors, surveillance cameras, and open sources for analyzing and predicting pedestrian flows is proposed. The principles of neural network construction, technical aspects of geospatial data processing, and their application for optimizing urban planning are described. The advantages of using such a system for reducing congestion, enhancing pedestrian safety, and improving urban infrastructure management are analyzed, along with challenges related to processing large volumes of data and ensuring data privacy.