Identifying Critical Locations on Road Networks Using Google Traffic Data

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21260%2F23%3A00366712" target="_blank" >RIV/68407700:21260/23:00366712 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1109/SCSP58044.2023.10146212" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/SCSP58044.2023.10146212</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/SCSP58044.2023.10146212" target="_blank" >10.1109/SCSP58044.2023.10146212</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Identifying Critical Locations on Road Networks Using Google Traffic Data

Popis výsledku v původním jazyce

This paper presents a novel approach to identifying critical locations on road networks based on relative traffic flow speeds. Using Google Maps Traffic Layer data, we develop a method to obtain data from Google Maps API and identify locations with consistently low traffic flow speeds. The method then assigns a Traffic Load Index to each location, which can be used to prioritize locations for further analysis and/or treatment. The results show that the proposed method is able to effectively identify critical locations on large road network without any prior knowledge of analyzed area. This method could be used to to improve the transport infrastructure, increase its safety, and ensure sustainable and resilient transport systems in the monitored areas.

Název v anglickém jazyce

Identifying Critical Locations on Road Networks Using Google Traffic Data

Popis výsledku anglicky

This paper presents a novel approach to identifying critical locations on road networks based on relative traffic flow speeds. Using Google Maps Traffic Layer data, we develop a method to obtain data from Google Maps API and identify locations with consistently low traffic flow speeds. The method then assigns a Traffic Load Index to each location, which can be used to prioritize locations for further analysis and/or treatment. The results show that the proposed method is able to effectively identify critical locations on large road network without any prior knowledge of analyzed area. This method could be used to to improve the transport infrastructure, increase its safety, and ensure sustainable and resilient transport systems in the monitored areas.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20104 - Transport engineering

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

2023 Smart City Symposium Prague

ISBN

979-8-3503-2162-3

ISSN

2831-5618

e-ISSN

2691-3666

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

—

Název nakladatele

IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing

Místo vydání

New York

Místo konání akce

Prague

Datum konání akce

25. 5. 2023

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—