aspekty syntezy danych w its - Wydział Transportu Politechniki

aspekty syntezy danych w its - Wydział Transportu Politechniki

PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ
z. 92
Transport
2013
Zbigniew Janik
Politechnika Warszawska, Wydzia Transportu
Zakad Systemów Informatycznych i Trakcyjnych w Transporcie
ASPEKTY SYNTEZY DANYCH W ITS
Rkopis dostarczono, stycze 2013
Streszczenie: W systemach transportowych, aby efektywnie wykorzysta
niezliczon ilo
danych i
odpowiednich informacji musimy dy
do ich zmniejszenia wykorzystujc odpowiednie metody,
teorie i algorytmy syntezy informacji znane z innych mniej lub bardziej pokrewnych dziedzin nauki.
Szeroki zbiór rónorodnych narzdzi bazujcych na technologii informatycznej, komunikacji
bezprzewodowej i elektronice pojazdowej, umoliwia sprawne i efektywne zarzdzanie infrastruktur
transportow oraz sprawn obsug podrónych. W takich systemach funkcjonowanie transportu jest
w wysokim stopniu wspierane zintegrowanymi rozwizaniami pomiarowymi (czujniki, sensory),
telekomunikacyjnymi, informatycznymi i informacyjnymi, a take automatycznego sterowania. Aby
dziaa
wydajnie ITS musi by
zasilany szerokim zestawem danych oraz informacji, w zwizku
z powyszym jednym z komponentów tego zoonego procesu jest synteza danych.
Sowa kluczowe: synteza informacji, systemy ITS, architektura systemów.
1. WPROWADZENIE
Waciwoci ludzkiego umysu jest czenie informacji otrzymywanych od rónych
zmysów, a take rónych danych otrzymywanych od jednego zmysu - na przykad
pojedynczego oka i obydwu. Korzyci z czenia informacji z rónych zmysów jest
bardziej trafne ocenianie wiata ni przy wykorzystaniu pojedynczego zmysu.
Tak wic wyksztacona w sposób naturalny umiejtno
syntezy informacji pozwala na
dokadniejsz i bardziej efektywn ocen otaczajcego rodowiska, co w wielu
przypadkach, dziki sprawnej ocenie potencjalnych zagroe, moe by
przyczynkiem do
przetrwania danego osobnika lub gatunku.
Mimo i sama idea nie jest nowa, dopiero opracowanie nowych technologii zwizanych
z nowymi sensorami, z zaawansowanymi metodami przetwarzania zainicjowa istotny
rozwój w dziedzinie syntezy informacji. Osignicia w zakresie sprztu obliczeniowego
udostpniy moliwoci realizowania algorytmów syntezy informacji w czasie
rzeczywistym. Technologia syntezy danych rozwina si od lunego zbioru pokrewnych
technik przetwarzania danych do zaawansowanej dyscypliny naukowej ze zdefiniowan
terminologi, zestawem dobrze okrelonych metod matematycznych i ugruntowanymi
zasadami dotyczcymi konstrukcji systemów. Techniki stosowane w syntezie danych
66
Zbigniew Janik
wywodz si z tradycyjnych dyscyplin naukowych takich jak cyfrowe przetwarzanie
sygnaów, teoria sterowania, sztuczna inteligencja, klasyczne metody numeryczne itp.
Historycznie rzecz biorc, metody syntezy informacji rozwiny si pierwotnie w zakresie
zastosowa militarnych, natomiast w ostatnich latach obszar zastosowa cywilnych
poszerza si coraz bardziej.
W Inteligentnych Systemach Transportowych (ITS), aby efektywnie wykorzysta
niezliczon ilo
danych i odpowiednich informacji musimy dy
do ich zmniejszenia
wykorzystujc odpowiednie metody, teorie i algorytmy syntezy informacji znane z innych
mniej lub bardziej pokrewnych dziedzin nauki.
Dotychczas nie sformuowano w sposób jednoznaczny definicji syntezy informacji.
Istnieje wiele proponowanych definicji. Autor artykuu przychyla si do poniszej
definicji, która poprawie opisuje wszystkie aspekty rozpatrywanego zagadnienia.
Synteza informacji — przetwarzanie danych pochodzcych z rónych i z wielu róde
majce na celu zwikszenie prawdopodobiestwa trafnej automatycznej identyfikacji
obiektu w warunkach niepewnoci informacji.
2. FUNKCJE I CELE SYNTEZY DANYCH W ITS
Synteza danych zgodnie z ogólnie przyjt definicj ma za zadanie przetwarzanie
informacji pochodzcych z rónych róde w celu wydobycia danych najistotniejszych
z punktu widzenia systemu.
Ogólnie mówic celem syntezy danych w ITS jest poczenie i przetworzenie
uzyskanych informacji w celu okrelenia obecnych i przewidywania przyszych stanów
niektórych aspektów dotyczcych transportu.
Podstawowe funkcje syntezy danych obejmuj:
x Zbieranie danych pierwotnych – transmisja i odbiór bezbdnych danych
z czujników i innych róde;
x Identyfikacja danych – czenie zwrotnych danych ze ródem;
x Uzgadnianie danych – przetwarzanie zidentyfikowanych danych w celu m.in.
transformacji danych do bardziej uniwersalnej postaci (np. dokumenty XML);
x Ocena stanu – ocena kinetycznej (czas i/lub przestrze) wydajnoci obiektu
zainteresowania;
x Ocena jakoci – zastosowanie rónorodnych technik do oceny jakoci danych
syntetycznych;
Cakowita efektywno
syntezy danych powinna by
oceniona w kontekcie caego
systemu - biorc pod uwag cel systemu, architektur, moliwoci przetwarzania danych,
walidacj i weryfikacj danych, interfejs system-czowiek oraz szereg regulacji
spoecznych i instytucjonalnych.
Niektóre wyzwania zwizane z rozwojem syntezy informacji w ITS to:
x Dostp do danych ródowych;
Aspekty syntezy danych w ITS
x
x
x
x
67
Sabe pokrycie czujnikami oraz ich zawodno
nie pozwalaj na bardziej
skomplikowane metody przewidywania czasów podróy oraz stanu sieci
transportowych, co staje si podstawowym wymaganiem uytkowników;
Niektóre algorytmy wymagaj probabilistycznych lub innych równie
skomplikowanych metod obliczeniowych, które musz by
wykonywane przy
udziale ludzi. Rozwizaniem najczciej stosowanym jest pozostawienie
w systemie czowieka jako kluczowego ogniwa podejmujcego decyzje;
Techniki syntezy danych s obecnie szeroko rozwijane ale wymagaj adaptacji do
potrzeb ITS;
Inteligentne Systemy Transportowe nie s systemami jednorodnymi, co oznacza e
wspódziaaj i jednoczenie s zalene od innych systemów. W konsekwencji ich
wydajno
i wiarygodno
jest w duym stopniu zalena od innych architektur.
3. ARCHITEKTURY SYNTEZY INFORMACJI
Jednym z najwaniejszych zada jakie stawiaj sobie pastwa wprowadzajc
inteligentne rozwizania w transporcie jest ustanowienie architektury ITS, czyli szeregu
powiza (logicznych, fizycznych i komunikacyjnych) pomidzy elementami systemów
jakie tworz Inteligentne Systemy Transportowe w celu stworzenia rozwiza
skalowalnych, atwych w utrzymaniu i zarzdzaniu [5].
Krajowe architektury nie wskazuj konkretnych technologii lub dostawcy, dziki temu
staj si otwartymi systemami zwikszajcymi konkurencyjno
implementowanych
rozwiza. Obecnie w Polsce rozwizania ITS maj charakter „wyspowy”, tzn. i
oddzielnie speniaj zadan rol, natomiast w przypadku ich poczenia moe doj
do
sytuacji, w której systemy te s niekompatybilne i nie bd mogy ze sob wspópracowa
nie przynoszc tym samym potencjalnych korzyci
Generalnie wyrónia si trzy podstawowe architektury systemów syntezy informacji
[1].
Architektura systemu z bezporedni syntez informacji
Rys. 1 ilustruje ide systemu, w którym dane pochodzce z sensorów poddawane s
bezporednio syntezie. W kolejnym kroku nastpuje dopiero ekstrakcja cech
charakterystycznych i generacja deklaracji dotyczcej klasy obserwowanego obiektu.
Rozwizanie takie jest wygodne w sytuacji, gdy dane pochodzce z sensorów s podobnej
natury to znaczy np. uywane s tylko sensory wizyjne lub tylko akustyczne. W takiej
sytuacji syntezie moe podlega
pierwotny strumie danych pochodzcych z sensorów.
68
Zbigniew Janik
Rys. 1: Architektura systemu z bezporedni syntez informacji
Do przetwarzania danych stosuje si np. filtracj Kalmana.
Architektura systemu z syntez informacji na poziomie wektorów cech charakterystycznych
Jeeli dane nie maj podobnego charakteru, wskazane lub nawet konieczne okazuje si
zastosowanie systemów syntezy informacji na poziomie wektora cech lub na poziomie
decyzji (czyli niezbdne jest zaawansowane przetworzenie danych uzyskiwanych
z sensorów). Rysunek 2 prezentuje system, w którym synteza zachodzi na poziomie
wektorów cech charakterystycznych. Dane pochodzce z sensorów poddawane s
przetwarzaniu, w wyniku którego uzyskuje si wektory cech charakterystycznych
podlegajce w dalszym cigu procesowi syntezy informacji.
Rys. 2.
Architektura systemu z syntez informacji na poziomie wektorów cech
charakterystycznych
Aspekty syntezy danych w ITS
69
Najczciej uzyskany w wyniku syntezy informacji wynikowy wektor cech
charakterystycznych jest przetwarzany przy pomocy sztucznych sieci neuronowych lub
algorytmów klasteryzujcych.
Architektura systemu z syntez na poziomie deklaracji (decyzji)
Z kolei na rysunku 3 przedstawiono system syntezy informacji, w którym zachodzi
synteza na poziomie deklaracji (decyzji). Kady z sensorów zaopatrzony jest w swój
Rys. 3: Architektura systemu z syntez na poziomie deklaracji (decyzji)
wasny tor przetwarzania sygnaów, w którym dochodzi do wypracowania elementarnej
deklaracji dotyczcej w ogólnym przypadku lokalizacji, klasy i cech obserwowanego
obiektu. Deklaracje te s nastpnie poddawane procesowi syntezy informacji. Jako
przykady tej metody syntezy suy
mog metody wnioskowania klasycznego,
wnioskowania bayesowskiego i algorytm Dempstera-Shafera.
Architektura odnosi si do struktury komponentów, ich relacji oraz zasad i wytycznych
rzdzcych ich projektowaniem, implementacj i ewaluacj w czasie. Architektura syntezy
danych dotyczy czterech podstawowych komponentów i ich wzajemnych relacji [4]:
róda danych,
algorytmów syntezy danych oraz bazy danych,
sieci komunikacyjnej,
interfejsu HCI.
Konfiguracja architektury syntezy danych jest zoonym procesem projektowym
obejmujcym poczenie pomidzy komponentami pozwalajcymi w rezultacie osign
cele systemu ITS dotyczce funkcjonalnoci i wydajnoci. Ze wzgldu na rónorodno
dostpnych komponentów w ITS nie jest moliwe dostarczenie ostatecznej i szczegóowej
definicji jakie komponenty i techniki syntezy s najlepsze.
Dyskusja nad opracowaniem polskiej architektury krajowej ITS trwa od paru lat, ale
konkretne dziaania podjto dopiero w ubiegym roku z inicjatywy Ministerstwa
Infrastruktury. Niestety obecnie brak udostpnionych przez resort infrastruktury
jakichkolwiek informacji na temat postpów i biecego stanu projektu.
Ponisze opisy sugeruj wytyczne dla czterech komponentów architektury syntezy
danych w ramach projektu ITS.
70
Zbigniew Janik
3.1. RÓD
A DANYCH
róda danych mog wystpowa
w rónych konfiguracjach i czy
si przez
rónorodne kanay komunikacji. Trzy podstawowe sposoby przetwarzania danych
uzyskane przez wielosensorowe róda danych: bezporednia synteza danych na poziomie
czujników, reprezentacja danych czujników przy uyciu aspektów informacyjnych,
przetwarzanie danych z kadego czujnika w celu uzyskania wysokopoziomowcyh
wniosków / decyzji zwizanych z obiektem [2].
Pierwsza konfiguracja dotyczy bezporedniej syntezy danych na poziomie czujnika.
Z tak sytuacj mamy do czynienia, kiedy czujnik jest w stanie wykona
znaczn ilo
podstawowych funkcji syntezy, przykadowo - szeregowanie danych, kojarzenie
obiektów i inne. Co wicej jeli ten sam zestaw czujników mierzy to samo zjawisko
fizyczne wtedy dane czujników mog by
bezporednio porównywane. Techniki
syntezy danych na tym poziomie odnosz si do klasycznych metod oceny takich jak
filtrowanie Kalman’a. Jeli dane z czujników nie s takie same lub nie s
porównywalne wtedy dane powinny by
syntezowane przy uyciu aspektów
informacyjnych.
Druga konfiguracja wykorzystuje syntez na poziomie cech charakterystycznych. Cechy
te s wyborem reprezentacyjnych cech z danych pochodzcych z czujników takich jak
zestaw wspóczynników regresji czy wspóczynniki transformaty Fourier’a. Cechy s
uzyskiwane na podstawie wieloczujnikowych obserwacji i czone w wektory cech
reprezentatywnych które s zazwyczaj obrabiane przy zastosowaniu technik
rozpoznawania na podstawie wzoru (metody szablonowe, algorytmy klastrowe).
Przykadem jest podejcie oparte na monitoringu telewizyjnym i czujnikach
akustycznych wykorzystywanych do identyfikacji i oceny ruchu drogowego
w kluczowych segmentach autostrad.
Trzecia konfiguracja wykorzystuje syntez na poziomie deklaracji (decyzji) która czy
informacje z czujników jeeli kady czujnik wykona wstpne eliminacje identyfikacji
i lokalizacji obiektu. Techniki zwizane z syntez na poziomi decyzji obejmuj
techniki gosowania czy te metody wnioskowanie parametrycznego.
Nie ma konkretnych przesanek mówicych, które podejcie naley wykorzysta
. Tak
naprawd wikszo
architektur syntezy danych jest hybryd jednej lub wicej z tych
technik.
3.2. ALGORYTMY SYNTEZY DANYCH I BAZY DANYCH
Z pespektywy architektury heurystyczne i numeryczne techniki uywane do syntezy
danych bd zalee
znacznie od rodowiska w jaki zostan zastosowane w poczeniu
z dostpnymi funkcjami i ródem danych. Algorytmy wymagaj znacznych iloci
oblicze w celu skojarzenia, korelacji, oszacowania i klasyfikacji obiektów. W celu
wykonania tych oblicze i oszacowa, algorytmy syntezy danych wykonuj dziaania na
lub z parametrami modelowymi, danymi z baz danych i innymi przy zastosowaniu technik
takich jak wnioskowanie Bayesowskie. Operacje te zazwyczaj wymagaj uycia bazy
Aspekty syntezy danych w ITS
71
danych dla danych wejciowych, przechowywania, wyszukiwania informacji, archiwizacji
i innych funkcjonalnoci. Dlatego te zarzdzanie baz danych jest kluczem do sprawnoci
(wydajnoci) w architekturach systemów syntezy danych.
Wikszo
baz danych dostpnych dla syntezy danych s to albo bazy relacyjne lub
obiektowe. Ze wzgldu na wydajno
w funkcji kosztów i wydajnoci przetwarzania
znacznie bardziej prawdopodobne jest zaimplementowanie serwisu ITS na relacyjnej bazie
danych. Jednake bazy te nie s tak wydajne w wielowymiarowej analizie jak bazy
obiektowe. Ta funkcjonalno
przemawia za tym aby ITS opiera
na bazie obiektowej gdy
elastyczno
przetwarzania i wyrafinowane cele syntezy bd podstawowym kryterium.
Istnieje take moliwo
zastosowania modelu hybrydowego czcego najlepsze cechy
relacyjnych i obiektowych baz danych jednake wymagaj wysoko wykwalifikowanego
zespou administratorów wic stosowane s jednie w wskim zakresie przedsiwzi
.
Kolejnym aspektem jaki naley wzi
pod uwag jako klucz do wydajnoci systemu
syntezy jest wybór pomidzy baz centraln a rozproszon. Wikszo
ITS bdzie
wykorzystywaa w swojej architekturze bazy rozproszone ze wzgldu na trzy powody. Po
pierwsze jedna instytucja nie bdzie w stanie przechowywa
wszelkich danych jakie s
konieczne do spenienia wymaga wszystkich uytkowników. Po drugie rozproszone bazy
danych pozwalaj na zastosowanie rozproszonego systemu komputerowego, bardziej
efektywne wspódzielenie danych, wydajna kosztowo specjalizacje a take w pewnych
sytuacjach redundancje systemu. Po trzecie czno
i wydajno
sieci komunikacyjnej
(szybko
, niezawodno
, bezpieczestwo) i inne powizane koszty s mao znaczce
w porównaniu z korzyciami pyncymi z zastosowania architektury rozproszonej.
Architektura rozproszona i systemy klient-serwer znacznie przybray na znaczeniu
w wietle rozwoju sieci WWW opartych na protokole TCP/IP przy jednoczesnym wzrocie
problemów z zarzdzaniem danymi. Przykadowo zarzdzanie rozproszonymi bazami
danych uywanych w syntezie danych moe wymaga
poczenia pomidzy
homogenicznymi jak i heterogenicznymi bazami danych.
W ramach ITS wykorzystane zostay dwie metody zarzdzania bazami danych Common Object Request Broker Architecture (CORBA) i Distributed Common Object
Model (DCOM).
3.3. SIECI KOMUNIKACYJNE
Architektura NTCIP (National Transportation Communications for ITS Protocol) jest
preferowanym rozwizaniem dla aplikacji ITS. Do syntezy danych wymagane s trzy typy
komunikacji:
transfer plików,
C2F,
C2C.
Kocowa wydajno
peniej sieci komunikacyjnej bdzie zalee
od ostatecznej
definicji poczenia wszystkich komponentów, pozwalajc na ocen wydajnoci systemu
za pomoc takich kluczowych kryteriów jak prdko
, niezawodno
, bezpieczestwo,
dostpno
, skalowalno
/ elastyczno
, zgodno
ze standardami, koszt wdroenia
72
Zbigniew Janik
i utrzymania. Narzdzia symulacyjne takie jak OPNET s najczciej wykorzystywane do
oceny rónych sieci komunikacyjnych dlatego te mog by
wykorzystane w ITS.
Pierwszy zestaw protokoów warstwy aplikacji NTCIP dotyczy transferu plików. Transfer
danych jest prowadzony za porednictwem powszechnych i dobrze
udokumentowanych protokoów takich jak FTP (File Transfer Protocol) czy te TFTP
(Trivial File Transfer Protocols). Wybór rozwizania jest zaleny od wymaganego typu
poczenia warstwy transportowej (poczeniowe lub bezpoczeniowe usugi
sieciowe). Usugi poczeniowe zapewniaj wiksz gwarancj i kontrol transmisji.
Wybór zaley od krytycznoci informacji jakie bd wymieniane, kosztów oraz
prdkoci.
Drugi zestaw protokoów warstwy aplikacji NTCIP dotyczy komunikacji C2F, która jest
zazwyczaj zwizana z komunikacj pomidzy central zarzdzania ruchem lub
tranzytem i sprztem umieszczonym w terenie. NTCIP pozwala na zastosowanie
relatywnie bezporednich protokoów komunikacyjnych do wymiany obiektów danych.
Moe to by
wykonane za porednictwem dobrze skonfigurowanego protokou SNMP,
który jest waciwy przy zaoeniach wysokiej przepustowoci i maej ilo
przesyanych informacji. Protokó ten jest wykorzystywany przykadowo w telefonii
komórkowej do zarzdzania pakietow transmisj danych i monitorowania okrelonych
funkcji sieci. Podobnie protokó STMP zosta rozwinity w ramach NTCP i jest
waciwy gdy wymagana jest niska przepustowo
przy wysokim transferze danych
(przykadowo system sygnalizacji wietlnej).
Trzeci zestaw protokoów warstwy aplikacji NTCIP dotyczy wymiany danych C2C, która
jest zarzdzana za pomoc DATEX-ASN.1 czy te CORBA. DATEX-ASN.1
wykorzystuje relatywnie prost procedur wymiany danych i jest rozwizaniem
kosztowo efektywnym dla nisko przepustowych maych systemów. Nie jest to jednak
protokó obiektowy. Natomiast CORBA jest w stanie wymienia
dane, take obiekty
oraz aktywowa
metody wbudowane w zdalne obiekty - to znaczy inicjowa
procesy
zdalne. CORBA zapewnia szeroki wybór funkcjonalnoci do wymiany danych (danych
i obiektów) ale jest zwizany z wysokimi wymaganiami jeli chodzi o zasoby
implementacyjne (poziom umiejtnoci technicznych jak i koszty utrzymania).Tak
wic CORBA jest wybierany w przypadkach gdy centra zarzdzania wymagaj
komunikacji o wysokiej przepustowoci dla duych iloci danych a dane i metody
przetwarzania danych s podstaw dziaania centrum.
3.4. INTERFEJS CZ
OWIEK – KOMPUTER HCI
HCI jest koniecznym elementem architektury syntezy danych. Najbardziej oczywistym
powodem projektu HCI jest wspópraca ITS z uytkownikiem. Podstawy technologiczne
w urzdzeniach HCI pochodz z dowiadcze z innych obszarów takich jak prace
dostawców PDA, przemysu telefonów bezprzewodowych, dostawców komputerów,
dostawców sprztu rozpoznawania i komercyjnych rodków masowego przekazu.
Preferencje uytkowników ITS i ich wpyw na projekt interfejsu HCI s wci elementami
podlegajcym ewolucji. Przykadowo poziom akceptacji konsumentów dla systemu
Aspekty syntezy danych w ITS
73
interaktywnego rozpoznawania gosu (IVR) wykorzystywanego w podróowaniu, bankach
i usugach telekomunikacyjnych s wci ródem debaty spoecznej.
Inne aspekty architekturowe interfejsu HCI dotycz rzeczywistego interfejsu czowieka
z funkcjonalnymi punktami modelu syntezy danych. To dotyczy standardowego interfejsu
opartego na komputerze, który pozwala na kontrolowanie i aktualizacje danych. Gówne
algorytmy syntezy danych nie s cakowicie autonomiczne dlatego te mog wymaga
ludzkich ocen w konkretnych punktach oblicze i analizy.
4. TEORIE WYKORZYSTYWANE W SYNTEZIE
INFORMACJI
Synteza informacji jest nauk interdyscyplinarn. Skupia i wykorzystuje metody, teorie
i algorytmy znane z innych mniej lub bardziej pokrewnych dziedzin nauki. Dokonujc
próby podziau teorii wykorzystywanych w syntezie informacji mona wymieni
nastpujce kategorie [3]:
¾ techniki bazujce na wnioskowaniu na podstawie cech charakterystycznych,
x metody probabilistyczne (statystyczne)
ƒ wnioskowanie klasyczne,
ƒ wnioskowanie bayesowskie
ƒ metoda Dempstera-Shafera
x metody teorii informacji
ƒ sztuczne sieci neuronowe,
ƒ zastosowaniu algorytmów klasteryzujcych (grupowania),
ƒ zastosowaniu rónych wariantów gosowania
ƒ rozpoznawaniu wzorców parametrycznych,
ƒ metody entropii,
ƒ miary korelacyjne,
ƒ metody funkcji celu.
¾ metody fizyczne (techniki bazujce na modelu fizycznym),
stworzenie modelu fizycznego, czyli formalnego opisu cech okrelajcych obiekt
atwych do zaobserwowania i wyliczenia.
ƒ metody symulacyjne,
ƒ estymacja (filtracja Kalmana, maksymalizacja prawdopodobiestwa
oraz aproksymacja metod najmniejszych kwadratów)
ƒ metody syntaktyczne (skadniowe)
¾ modele poznawcze (techniki bazujce na analizie wiedzy).
x systemy ekspertowe,
x metody bazujce na analizie wzorców logicznych,
x metody bazujce na teorii zbiorów rozmytych.
74
Zbigniew Janik
5. PODSUMOWANIE
Aby dziaa
wydajnie ITS musi by
zasilany szerokim zestawem danych oraz
informacji, w zwizku z powyszym jednym z komponentów tego zoonego procesu jest
synteza danych.
Cakowita efektywno
syntezy danych powinna by
oceniona w kontekcie caego
systemu - biorc pod uwag cel systemu, architektur, moliwoci przetwarzania danych,
walidacj i weryfikacj danych, interfejs system-czowiek oraz szereg regulacji
spoecznych i instytucjonalnych.
Niektórzy publiczni dostawcy serwisów ITS zainteresowani rozwojem metody syntezy
danych jednak nie postrzegaj ich obecnie jako kluczowe. W celu stworzenia efektywnego
i wartociowego serwisu ITS konieczna jest wspópraca wielu organizacji, technologii i
procesów oraz zestaw waciwych róde danych. Niezbdne jest take porozumienie na
poziomie prywatno - publicznym pozwalajce na zastosowanie zaakceptowanych
standardów i protokoów.
Bibliografia
1. David L. Hall, James Llinas. Multisensor Data Fusion. Handbook of Multisensor Data Fusion, The
Electrical Engineering and Applied Signal Processing, rozdzia 1, strony 1–1 do 1–10. CRC Press, 2001.
2. Data Fusion For Delivering Advanced Traveler Information Services – U. S. Department of Intelligent
Transportation Systems Joint Program Office May 2003.
3. Hall D. L, Llinas J. Multisensor Data Fusion, Handbook of Multisensor Data Fusion, The Electrical
Engineering and Applied Signal Processing, rozdzia 1, strony 1–1 do 1–10. CRC Press, 2001.
4. Klein L. A.: Sensor and Data Fusion Concepts and Applications. SPIE Optical Engineering Press,
Bellingham, Washington 1999.
5. Litwin M., Krukowski P., “Czym jest ITS?” , Przegld ITS, nr 0; - http://www.itspolska.pl/
ASPECTS OF DATA FUSION IN ITS
Summary: In transport systems in order to effectively use innumerable amount of data and appropriate
information we must try to reduce them using appropriate methods, theories and data fusion algorithms wellknown from other more or less related fields of science. Wide set of diverse tools being based on computer
technology, wireless communication and vehicle electronics, enable efficient and effective managing of the
transport infrastructure and the efficient service of passengers. In such systems functioning of the transport is
to a high degree supported by integrated solutions from measuring (i.e. sensors), telecommunications,
computer science and information technology, as well as by automatic guidance. In order to act productively
the transport information system must be fed with the huge dataset and information, therefore data fusion is
one of components of this assumed process.
Keywords: data fusion, ITS systems, architecture system