Resumen

Los sistemas de transporte inteligente (ITS) existentes no consideran ni resuelven completamente los desafíos de precisión, instantaneidad y compatibilidad al resolver la congestión del tráfico en entornos de Internet de los Vehículos (IoV). Este documento propone un sistema de monitoreo de congestión del tráfico, que incluye la recolección de datos, el establecimiento de una estructura segmentada, modelado del flujo de tráfico, predicción de congestión del tráfico local por segmento y un servicio de congestión de tráfico origen-destino para los conductores. Los factores del flujo de tráfico basados en modelos macroscópicos se formalizaron sobre la base de los resultados del análisis. Se realizó una predicción de congestión del tráfico local por segmento basada en reglas difusas para determinar el estado de congestión del tráfico. Para mejorar la eficiencia de la predicción, este documento presenta un proceso de verificación para minimizar predicciones falsas que se basa en la condición de Rankine-Hugoniot y también se proporciona un servicio de congestión

• Materias:Internet de las cosas Dispositivos móviles Ransomware Ingeniería de Telecomunicación Servidores en la nube
• Subjects:Internet of things Mobile devices Ransomware Telecommunication engineering Cloud Servers
• Palabras claves:Sistemas de transporte inteligentes; Sistema de vigilancia de la congestión del tráfico; Modelización del flujo de tráfico; Predicción de la congestión del tráfico en segmentos locales; Servicio de congestión del tráfico origen-destino; Resultados experimentales
• Keywords:Intelligent transport systems; Traffic congestion monitoring system; Traffic-flow modelling; Local segment traffic congestion prediction; Origin-destination traffic congestion service; Experimental results