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计算机科学 > 计算机与社会

arXiv:2501.01128 (cs)
[提交于 2025年1月2日 (v1) ,最后修订 2025年1月3日 (此版本, v2)]

标题: 通过车载通信数据自动处理工单并跟踪冬季除雪车和巡逻车辆

标题: Automating Work Orders and Tracking Winter Snow Plows and Patrol Vehicles with Telematics Data

Authors:Anugunj Naman, Aaron Ault, Yaguang Zhang, James Krogmeier
摘要: 冬季道路维护是印第安纳州交通部的重要优先事项,该部门管理着覆盖数千英里车道的庞大车队。目前手动跟踪除雪车工作量的方式效率低下且容易出错。为解决这些挑战,我们开发了一个浏览器内网络应用程序,利用来自车载信息系统的大规模GPS数据集,自动化创建工作订单并进行验证。该应用程序处理冬季数百辆车辆的数百万个GPS数据点,显著减少了人工劳动并降低了错误率。主要功能包括用于高效识别道路段的地理哈希,详细的路段级工作记录,以及对车辆移动的稳健可视化,即使在重复路线上也能实现。我们提出的解决方案有望提高工作记录的准确性和细致程度,支持更有效的资源分配,确保驾驶员及时获得报酬,减轻行政负担,并让管理者能够专注于战略规划和实时挑战。网络应用程序可访问地址为 https://github.com/oats-center/arrtrack/
摘要: Winter road maintenance is a critical priority for the Indiana Department of Transportation, which manages an extensive fleet across thousands of lane miles. The current manual tracking of snowplow workloads is inefficient and prone to errors. To address these challenges, we developed an in-browser web application that automates the creation and verification of work orders using a large-scale GPS dataset from telematics systems. The application processes millions of GPS data points from hundreds of vehicles over winter, significantly reducing manual labor and minimizing errors. Key features include geohashing for efficient road segment identification, detailed segment-level work records, and robust visualization of vehicle movements, even on repeated routes. Our proposed solution has the potential to enhance the accuracy and granularity of work records, support more effective resource allocation, ensure timely compensation for drivers, alleviate administrative burdens, and allow managers to focus on strategic planning and real-time challenges. The web application can be accessed at https://github.com/oats-center/arrtrack/
评论: 被2025年交通研究委员会(TRB)年会接受
主题: 计算机与社会 (cs.CY)
引用方式: arXiv:2501.01128 [cs.CY]
  (或者 arXiv:2501.01128v2 [cs.CY] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.01128
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Anugunj Naman [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2025 年 1 月 2 日 08:02:45 UTC (6,974 KB)
[v2] 星期五, 2025 年 1 月 3 日 16:16:55 UTC (6,973 KB)
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