Tento projekt byl spolufinancován se státní podporou Technologické agentury ČR v rámci Programu aplikovaného výzkumu a experimentálního vývoje ALFA
www.tacr.cz
Výzkum užitečný pro společnost.

Detail projektu

Ověření realizace spojité zátěžové mapy pomocí moderních klasifikačních a predikčních metod

Období řešení: 01.01.2012 — 31.12.2014

Zdroje financování

Technologická agentura ČR - Program aplikovaného výzkumu a experimentálního vývoje ALFA

- plně financující (2012-01-01 - 2014-12-31)

O projektu

Cílem projektu je vytvořit parametrizovatelnou softwarovou aplikaci, která umožní na komunikacích v městských aglomeracích stanovit parametry dopravního proudu v místech neosazených detektory dopravy.

Popis anglicky
The aim of the project is to create a parameterizable software application that determines the parameters of traffic flow in areas that are not equipped with traffic detectors on the roads in urban areas.

Klíčová slova
zátěžová mapa; softwarová aplikace; model; dopravní proud; predikce;umělá inteligence

Klíčová slova anglicky
traffic load map; software application; model; traffic flow; prediction; artfical intelligence

Označení

TA02030915

Originální jazyk

čeština

Řešitelé

Fučík Otto, doc. Dr. Ing. - hlavní řešitel
Koplík Karel, Ing. - spoluřešitel

Útvary

Ústav počítačových systémů
- odpovědné pracoviště (08.11.2011 - 31.12.2014)
CAMEA, spol. s r. o.
- spolupříjemce (08.11.2011 - 31.12.2014)
Fakulta informačních technologií
- spolupříjemce (08.11.2011 - 31.12.2014)
VARS BRNO a.s.
- příjemce (08.11.2011 - 31.12.2014)

Výsledky

KADLČEK, F.; FUČÍK, O. Fast and Energy Efficient AdaBoost Classifier. FPGAWorld'13. Copenhagen and Stockholm: Association for Computing Machinery, 2013. p. 1-5. ISBN: 978-1-4503-2496-0.
Detail

PETRLÍK, J.; FUČÍK, O.; SEKANINA, L. Multiobjective Selection of Input Sensors for Travel Times Forecasting Using Support Vector Regression. In 2014 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Vehicles and Transportation Systems Proceedings. Piscataway: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2014. p. 14-21. ISBN: 978-1-4799-4498-9.
Detail

PETRLÍK, J.; FUČÍK, O.; SEKANINA, L. Multiobjective Selection of Input Sensors for SVR Applied to Road Traffic Prediction. In Parallel Problem Solving from Nature - PPSN XIII. Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Springer Verlag, 2014. p. 802-811. ISBN: 978-3-319-10761-5.
Detail

Odpovědnost: Fučík Otto, doc. Dr. Ing.