Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Big Data Application for Urban Transport Solutions

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21260%2F22%3A00358403" target="_blank" >RIV/68407700:21260/22:00358403 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1109/SCSP54748.2022.9792538" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/SCSP54748.2022.9792538</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/SCSP54748.2022.9792538" target="_blank" >10.1109/SCSP54748.2022.9792538</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Big Data Application for Urban Transport Solutions

  • Popis výsledku v původním jazyce

    With the development of intelligent transport systems in cities, the efficient use of big data is becoming increasingly important. The aim of this paper is to focus on specific sources of Big Data and specific outputs that can be obtained from these data in the conditions of the Czech Republic and then use these to propose recommendations for traffic solutions in a specific traffic area in Prague using the Pelc-Tyrolka area as a case study. In the research part, good examples of practice in the use of Big Data for transport solutions in the area abroad are found. These are then confronted with the real situation within Prague. In the methodology part, the procedure for effective processing and evaluation of different data sources (detector data, FCD data, data from information systems) is defined. Based on this procedure, data from the Pelc-Tyrolka area was evaluated to assess two specific traffic solutions in the area, and based on the results, recommendations were then proposed for future solutions in the area. Finally, the conclusions from the case study are generalized for the future use of Big Data in transport in the conditions of the Czech Republic.

  • Název v anglickém jazyce

    Big Data Application for Urban Transport Solutions

  • Popis výsledku anglicky

    With the development of intelligent transport systems in cities, the efficient use of big data is becoming increasingly important. The aim of this paper is to focus on specific sources of Big Data and specific outputs that can be obtained from these data in the conditions of the Czech Republic and then use these to propose recommendations for traffic solutions in a specific traffic area in Prague using the Pelc-Tyrolka area as a case study. In the research part, good examples of practice in the use of Big Data for transport solutions in the area abroad are found. These are then confronted with the real situation within Prague. In the methodology part, the procedure for effective processing and evaluation of different data sources (detector data, FCD data, data from information systems) is defined. Based on this procedure, data from the Pelc-Tyrolka area was evaluated to assess two specific traffic solutions in the area, and based on the results, recommendations were then proposed for future solutions in the area. Finally, the conclusions from the case study are generalized for the future use of Big Data in transport in the conditions of the Czech Republic.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10700 - Other natural sciences

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    2022 Smart City Symposium Prague

  • ISBN

    978-1-6654-7923-3

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    IEEE Signal Processing Society

  • Místo vydání

    Piscataway

  • Místo konání akce

    Prague

  • Datum konání akce

    26. 5. 2022

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000850179000002