Аналіз наповненості зупинок пасажирського транспорту за допомогою алгоритмів обробки зображень з ІР-камер «Розумного міста»

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБуренко Володимир
dc.contributor.authorBurenko Volodymyr О.
dc.date.accessioned2026-03-03T09:48:19Z
dc.date.issued2023
dc.descriptionБуренко, В. Аналіз наповненості зупинок пасажирського транспорту за допомогою алгоритмів обробки зображень з ІР-камер «Розумного міста» = Analysis of filling of passenger transport stops using algorithms of image processing from smart city IP cameras / В. Буренко // Вісн. ХНУ. Сер. Технічні науки. – Хмельницький : ХНУ, 2023. – № 5, т. 1 (325). – С. 47–52.
dc.description.abstractВ роботі розглянуто методи реєстрації кількості людей на зупинці пасажирського транспорту. Проведений аналіз використання глобальних (порогових) та локальних (адаптивних) методів бінаризації зображень, отриманих з ІР-камер, які є хостами інформаційно-вимірювальної мережі Smart Сіty. Доведено доцільність використання алгоритму Оцу для знаходження оптимального порогу при бінаризації зображень у процесі планування пасажироперевезень. Наведено приклад роботи розробленого застосунку на мові JavaScript при розрахунку загальної кількості пікселів із фото людей на зупинці.
dc.description.abstract1Counting the number of people at a passenger transport stop is necessary to ensure the timely delivery of vehicles of the required capacity to existing stops. In addition, it is necessary to provide for the construction of new public transport stops on the main routes of large cities in case of overloading of the existing ones. Computer systems of the "smart city" make it possible counting the number of people at the stops due to innovative technologies. For example, it is possible to use sensors that react to the presence of people, and turn on the sidewalk lights. The increasing spread of video surveillance systems within the Smart City makes it expedient to use video streams or photos from IP cameras, which are the end hosts of the information-measurement network. The analysis of the use of global (threshold) and local (adaptive) methods of binarization of images obtained from IP cameras was carried out. As a result, it is indicated that adaptive binarization can be recommended if it is necessary to process low-quality halftone images. However, in the presence of inhomogeneities of the background with low contrast, in this case the appearance of false objects is possible. At the same time, the loss of small details when using the methods of global image binarization does not affect the estimation of filling of passenger transport stops. The expediency of using Otsu's algorithm for finding the optimal threshold for image binarization in the process of passenger transportation planning is proven. The developed JavaScript application provides for the conversion of color photos from IP cameras into Grayscale images. An example of the work of the developed application when calculating the total number of pixels from photos of people at city transport stops is given.
dc.description.provenanceSubmitted by Інна Майстер (inna.maister@nuos.edu.ua) on 2026-02-27T10:49:10Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 АНАЛІЗ НАПОВНЕНОСТІ ЗУПИНОК ПАСАЖИРСЬКОГО ТРАНСПОРТУ ЗА ДОПОМОГОЮ.pdf: 1965257 bytes, checksum: 76f87dcb9b1f25e14de8814891717c8e (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина (kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2026-03-03T09:39:35Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина (kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2026-03-03T09:47:55Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина (kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2026-03-03T09:48:19Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2026-03-03T09:48:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Burenko 2: 1965257 bytes, checksum: 76f87dcb9b1f25e14de8814891717c8e (MD5) Previous issue date: 2023en
dc.identifier.govdocDOI: https://doi.org/10.31891/2307-5732-2023-325-5-47-52
dc.identifier.issn2307-5732
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/12274
dc.language.isouk
dc.relation.ispartofseriesУДК ; 004.67:338.47
dc.subjectінформаційно-вимірювальна мережа
dc.subjectвідеоспостереження
dc.subjectрозумне місто
dc.subjectпасажироперевезення
dc.subjectобробка зображень
dc.subjectметоди бінаризації
dc.subjectдіаграма яскравості
dc.subjectкросплатформний застосунок
dc.subjectinformation and measurement network
dc.subjectvideo surveillance
dc.subjectSmart City
dc.subjectpassenger transportation
dc.subjectimage processing
dc.subjectbinarization methods
dc.subjectbrightness diagram
dc.subjectcross-platform application
dc.titleАналіз наповненості зупинок пасажирського транспорту за допомогою алгоритмів обробки зображень з ІР-камер «Розумного міста»
dc.title.alternativeAnalysis of filling of passenger transport stops using algorithms of image processing from smart city IP cameras
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Burenko 2
Розмір:
1.87 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Статті (УП)