Розробка системи адаптивного керування розумними вуличними ліхтарями з використанням технологій IoT та машинного навчання для оптимізації енергоспоживання та безпеки міського середовища

Abstract

У 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.

This article presents the development of an adaptive control system for smart street lighting based on Internet of Things (IoT) and machine learning technologies. An approach to creating a model that integrates data from motion sensors, light sensors, weather conditions, and pedestrian traffic to optimize energy consumption and enhance urban safety is proposed. The principles of system construction, technical aspects of data processing, and their application for adaptive lighting control are described. The advantages of using such a system for reducing energy consumption, improving pedestrian and traffic safety, and the challenges related to IoT device integration, large-scale data processing, and cybersecurity are analyzed.