Akıllı otopark sistemlerinde kullanılan araç tanıma teknolojileri üzerine bir inceleme
Loading...
Files
Date
Authors
Doğaroğlu, Bora
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Open Access Color
GOLD
Green Open Access
No
OpenAIRE Downloads
OpenAIRE Views
Publicly Funded
No
Abstract
Günümüz şehir planlama ve yönetimi için trafik talebindeki artışın paralelinde otopark talebindeki artış acil çözüm bekleyen sorunlar arasında yer almaktadır. Özellikle otopark talebinin yüksek olduğu şehir merkezlerinde yeterli alan bulunmaması otopark altyapı tesislerinin inşasına olanak tanımamaktadır. Soruna yaygın çözüm olarak kullanılan yöntem mevcut kapasitenin etkin kullanımı ve talep yönetimidir. Akıllı ulaşım sistemleri özellikle Akıllı Otopark Sistemleri (AOS) özelinde düşünüldüğünde kapasitenin uygun kullanımı ve talep yönetimi için en güncel yöntem olarak tercih edilmektedir. AOS’un etkin uygulanabilmesi de etkin araç tanıma ve detektör teknolojilerine bağlıdır. Bu çalışmada AOS’un verimliliği için etken olan araç tanıma detektör sistemleri kategorize edilerek tanıtılmış ayrıca yaygın kullanılan detektör teknolojilerinin avantajları ve dezavantajları dikkate alınarak kıyaslamaları yapılmıştır. Sunulan sınıflandırmalar ile AOS tasarımı yapılırken kullanılacak etkin teknoloji seçimi konusunda yardımcı olmak amaçlanmıştır.
Today for the city planning and management, the increase in the demand for parking in parallel with the traffic demand increase is among the problems waiting for an urgent solution. Especially in city centers where parking demand is high, the lack of sufficient space does not allow the construction of parking infrastructure facilities. The method widely used as a solution to the problem is the effective use of existing capacity and demand management. Intelligent transportation systems are preferred as the most up-to-date method for the appropriate use of capacity and demand management, especially when considering Intelligent Parking Systems (IPS). Effective implementation of IPS also depends on effective vehicle recognition and detector technologies. In this study, vehicle recognition detector systems, which are effective for the efficiency of IPS, were categorized and introduced, and comparisons were made by considering the advantages and disadvantages of commonly used detector technologies. With the presented classifications, it is aimed to assist in the selection of effective technology to be used while designing the IPS.
Today for the city planning and management, the increase in the demand for parking in parallel with the traffic demand increase is among the problems waiting for an urgent solution. Especially in city centers where parking demand is high, the lack of sufficient space does not allow the construction of parking infrastructure facilities. The method widely used as a solution to the problem is the effective use of existing capacity and demand management. Intelligent transportation systems are preferred as the most up-to-date method for the appropriate use of capacity and demand management, especially when considering Intelligent Parking Systems (IPS). Effective implementation of IPS also depends on effective vehicle recognition and detector technologies. In this study, vehicle recognition detector systems, which are effective for the efficiency of IPS, were categorized and introduced, and comparisons were made by considering the advantages and disadvantages of commonly used detector technologies. With the presented classifications, it is aimed to assist in the selection of effective technology to be used while designing the IPS.
Description
Keywords
Akıllı ulaşım sistemi, Akıllı otopark sistemi, Araç detektörleri, Araç tanıma sistemleri, Engineering, Akıllı ulaşım sistemi;akıllı otopark sistemi;araç detektörleri;araç tanıma sistemleri;otopark detektör teknolojileri, Mühendislik
Fields of Science
0502 economics and business, 05 social sciences, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 02 engineering and technology
Citation
WoS Q
Scopus Q

OpenCitations Citation Count
N/A
Volume
5
Issue
2
Start Page
53
End Page
72
PlumX Metrics
Captures
Mendeley Readers : 5


