Effectiveness enhancement of traffic cameras based on vehicles’ average speed calculation

Abstract

Аналіз розрахунку швидкості руху транспортного засобу між камерами автофіксації показує, що використання показника середньої швидкості підвищує точність оцінки дотримання швидкісного режиму. Запропонована система використовує наявну інфра- структуру дорожніх камер для визначення мінімального шляху руху транспортного засобу, що фіксують дві або більше камер, розташованих на ділянці шляху транспортного засобу. Технічні аспекти впровадження запропонованої системи охоплюють використання хмарних обчислень для опрацювання та зберігання даних, що зменшує витрати на інфраструктуру. Оцінка розрахунку граничного часу враховує можливість використання алгоритмів машинного навчання для прогнозування часу руху між камерами, беручи до уваги різні фактори, такі як дорожні умови та обмеження швидкості. Для подальшого зменшення можливості хибних результатів оцінки запропоновано використовувати обмеження швидкості, основані на дорожніх знаках на інтервалах дороги мінімального розрахованого шляху між двома камерами, які пройшов транспортний засіб. Для упровадження системи потрібно розробити нове програмне забезпечення для аналізу даних та інтеграції із вико- ристовуваними системами контролю дорожнього руху. Це передбачає розроблення алгоритмів для визначення мінімально необхідного часу руху між камерами та розрахунку середньої швидкості на підставі цих даних. Крім того, необхідно розробити методи для виявлення та опрацювання винятків, таких як зупинки на дорозі або зміни маршруту, які впливають на точність розрахунків, а також можливі зміни швидкісних обмежень та найменших шляхів між камерами. Можливість практичного впровадження системи дослі- джено на основі наявної інфраструктури дорожніх камер у місті Львові. Проаналізовано можливі мінімальні маршрути між камерами та порівняно час їх проходження із середньою швидкістю проїзду транспортних засобів різних категорій. Модульовані результати вказують на те, що така система буде ефективним доповненням до системи контролю дорожнього руху, і потребуватиме порівняно незначних фінансових та інженерних засобів.

The analysis of calculating the vehicle speed between two automatic speed cameras within the framework of traffic violation detection demonstrates that using the average speed metric enhances speed limit compliance accuracy. This method reduces the possibility of evading responsibility for violations through temporary speed reduction before cameras. These systems employ usage of existing road cameras infrastructure to determine the minimal travel path of vehicle passing two cameras placed at a certain distance apart tomeasure the average speed of travel. Technical aspects of implementing the proposed system include utilizing cloud computing for data processing and storage, which reduces infrastructure costs. The system employs the possibility of usage of machine learning algorithms to predict travel time between cameras, considering various factors such as road conditions and speed limits. This approach ensures high calculation accuracy and reduces the number of false violation alerts. To further reduce the possibility of false violations, it is suggested to only use speed limitations based on the traffic signs on the road intervals of the calculated minimal path between two cameras that the vehicle has passed. Implementing the system requires the development of new software for data analysis and integration with existing traffic control systems. This includes designing algorithms to determine the minimum required travel time between cameras and calculating the average speed based on these data. Additionally, methods must be developed to detect and handle exceptions, such as road stops, or route changes, which can affect calculation accuracy. The feasibility of practical implementation of the system was investigated based on the existing infrastructure of traffic cameras in the city of Lviv. Possible minimal routes between cameras were analyzed and compared to the avarage passing speed of vehicles of different categories. The modulated results indicate that such a system would be an effective addition to the traffic control system, while requiring relatively low financial and engineering efforts.