Design of data analysis means for IoT monitoring systems of the road surface condition

Authors

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.73.17644

Keywords:

ІoT, SmartCity, monitoring system, road surface, STM32, Convolutional Neural Network

Abstract

The article is devoted to the development of data processing tools for road surface condition monitoring and maintenance systems based on Internet of Things (IoT) technologies. Data processing processes are complicated by the need to collect an excessive amount of data from IoT devices and implement algorithms for their processing with high computational complexity in real time.

The method of classifying indicators of linear acceleration of the accelerometer using CNN convolutional neural networks To identify road irregularities is proposed. The use of a trained neural network for the classification of road irregularities made it possible to increase the accuracy of information about the condition of the road surface by 6% and ensure the implementation of analytical algorithms for processing IoT data in real time. Experiments shown that the developed tools allow quick detection and reliable identification of road surface irregularities on arbitrary terrain. The proposed tools can be used in maintenance systems by smart cities, as well as to improve the quality of life of drivers and prevent critical situations related to poor road surfaces.

References

Nkoro A.B., Vershinin Y.A. Current and future trends in applications of Intelligent Transport Systems on cars and infrastructure / A.B. Nkoro, Y.A. Vershinin // Proceeding of 17th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) (Qingdao, China, 08-11 October 2014) – 2014. – P. 514-519.

Bhamare L. Study Of Types of Road Abnormalities and Techniques Used for Their Detection / L. Bhamare, N. Mitra, G. Varade, H. Mehta // Proceeding of 7th International Conference on Electrical, Electronics and Information Engineering (ICEEIE) (Malang, Indonesia , 02-02 October 2021). – 2021. – P. 472-477.

Bishop R. A survey of intelligent vehicle applications worldwide / R. Bishop // Proceedings of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2000 (Cat. No.00TH8511) (Dearborn, MI, USA, 05-05 October 2000). – 2000. – P. 25-30.

Wang C. Leveraging ICN With Network Sensing for Intelligent Transportation Systems: A Dynamic Naming Approach / C. Wang, J. Wu, X. Zheng. B. Pei and all // IEEE Sensors Journal. – 2021. – Vol. 21. – Iss. 14. – P. 15875-15884.

Toth C. Using Road Pavement Markings as Ground Control for Lidar Data / C. Toth, E. Paskaa , D. Brzezinska // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. (Beijing, China, 3-11 Jul). – 2008– Vol. XXXVII, Part B1. URL: https://www.researchgate.net/publication/228545976

Wiratmoko A.D. Design of Potholes Detection as Road’s Feasibility Data Information Using Convolutional Neural Network (CNN) / A.D. Wiratmoko, A.W. Syauqi, M.S. Handika, D.B. Nurrizki and all // Proceeding of 2019 International Symposium on Electronics and Smart Devices (ISESD) (Badung, Indonesia, 2019). – 2019. – P. 1-5.

Agrawal H. Road Pothole Detection Mechanism using Mobile Sensors / H. Agrawal, A. Gupta, A. Sharma, P. Singh // 2021 International Conference on Technological Advancements and Innovations (ICTAI) (Tashkent, Uzbekistan, 10-12 November 2021). – 2021. – P. 26-31.

Eriksson J., Girod L., Hull B., Newton R., Madden S., Balakrishnan H. The Pothole Patrol: Using a Mobile Sensor Network for Road Surface Monitoring. Proceedings of the 6th International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services (MobiSys ’08). – ACM, New York, NY, USA, 2008. – P. 29-39

Williams M. Volvo cars to start talking to each other. URL: https://www.computerworld.com/article/2892095/volvo-cars-to-start-talking-to-each-other.html

Кopiika A., Piskun R., Tkachenko V., Klymenko I. Road monitoring system based on ІoT technology for SmartCity / Anton Кopiika, Roman Piskun, Valentyna Tkachenko, Iryna Klymenko // Information, Computing and Intelligent systems. – 2020. – No. 1. – P. 60-67.

Hoffmann M. Road-quality classification and bump detection with bicycle-mounted smartphones / M. Hoffmann, M. Mock, M. May // Proceedings of the 3rd International Conference on Ubiquitous Data Mining. – 2013. – Vol. 1088. – P. 39-43.

Ayachi R. Traffic Sign recognition for smart vehicles based on lightweight CNN implementation on mobile devices / R. Ayachi, M. Afif, Y. Said, A.B.Abdelali // Proceeding of 2022 IEEE 9th International Conference on Sciences of Electronics, Technologies of Information and Telecommunications (SETIT) (Hammamet, Tunisia, 28-30 May 2022). – 2022. – Р. 12-18.

Landi E. High Performance Analog MEMS for IoT Based Condition Monitoring, Characterization with a Bearing Failure Emulation Test Bench / E. Landi, L. Parri, R. Moretti, A. Fort and all // 2022 IEEE International Workshop on Metrology for Automotive (MetroAutomotive) (Modena, Italy, 2022). – 2022. – P. 1-5.

LIS3DH - 3-axis MEMS accelerometer, ultra-low-power, ±2g/4g/8g/16g full scale, high-speed I2C/SPI digital output, embedded FIFO, high-performance acceleration sensor, LGA 16 3x3x1.0 package – STMicroelectronics. URL: https://www.st.com/en/mems-and-sensors/lis3dh.html.

Chen K., Lu M., Fan X., Wei M., Wu J. Road condition monitoring using on-board three-axis accelerometer and GPS sensor. In Proceedings of the 2011 6th International ICST Conference on Communications and Networking in China (CHINACOM), Harbin, China, 17-19 August 2011. – 2011. – P. 1032-1037

Lanjewar B. Survey of Road Bump and Intensity Detection algorithms using Smartphone Sensors / B. Lanjewar, J. Khedkar, R. Sagar, R. Pawar et al // (IJCSIT) International Journal of Computer Science and Information Technologies. – 2015. – Vol. 6(6). – P. 5133-5136.

Downloads

Published

2023-04-28

Issue

Vol. 1 No. 73 (2023)

Section

Статті

License

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.

  2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.

  3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).