Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorЖурба, Д. Ю.uk
dc.date.accessioned2025-08-13T09:43:37Z
dc.date.available2025-08-13T09:43:37Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationuk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48043
dc.description.abstractУ статті розглянуто розробку системи адаптивного керування розумними вуличними ліхтарями на основі технологій Інтернету речей (IoT) та машинного навчання. Запропоновано підхід до створення моделі, яка інтегрує дані з датчиків руху, освітленості, погодних умов та пішоходного трафіку для оптимізації енергоспоживання та підвищення безпеки міського середовища. Описано принципи побудови системи, технічні аспекти обробки даних та їх застосування для адаптивного керування освітленням. Проаналізовано переваги використання такої системи для зменшення енергоспоживання, підвищення безпеки пішоходів і транспортних потоків, а також розглянуто виклики, пов’язані з інтеграцією IoT-пристроїв, обробкою великих обсягів даних та забезпеченням кібербезпеки.uk
dc.description.abstractThis article presents the development of an adaptive control system for smart street lighting based on Internet ofen
dc.language.isouaua
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartof// Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», 15-16 червня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25342
dc.subjectрозумні вуличні ліхтаріuk
dc.subjectIoTuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectенергоспоживанняuk
dc.subjectміська безпекаuk
dc.subjectкібербезпекаuk
dc.subjectsmart street lightinguk
dc.subjectIoTuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectenergy consumptionuk
dc.subjecturban safetyuk
dc.subjectcybersecurityuk
dc.titleРозробка системи адаптивного керування розумними вуличними ліхтарями з використанням технологій IoT та машинного навчання для оптимізації енергоспоживання та безпеки міського середовищаua
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.896:681.5:628.9
dc.relation.referencesHu, X., Liu, Y., Li, Y., Zhang, Q., & Liu, X. (2023). Energy-efficient adaptive street lighting control using IoT and machine learning. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 14, 193210. URL: https://doi.org/10.1007/s12652-022-036453 ( : 30.05.2025).
dc.relation.referencesSingh, D., Tripathi, G., & Jara, A.J. (2021). A survey on smart street lighting system technologies: Challenges and solutions. Sustainable Cities and Society, 65, 102595. URL: https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102595 ( : 30.05.2025).
dc.relation.referencesBedi, G., Venayagamoorthy, G.K., Singh, R., Brooks, R.R., & Wang, K.C. (2018). Review of Internet of Things (IoT) in electric power and energy systems. IEEE Internet of Things Journal, 5(2), 847870. URL: https://doi.org/10.1109/JIOT.2018.2802704 ( : 30.05.2025).


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію