A Wireless Mesh Network Platform for Vehicle Positioning and Location Tracking
Notice bibliographique
Résumé
Large urban areas in North America as well as many other parts of the world are experiencing unprecedented and soaring congestion problems. It is imperative that modern societies upgrade their transportation systems in order to remain competitive, and maintain the high quality of life and social wellbeing. Current practices in Intelligent Transportation Systems (ITS) data gathering are dominated by the use of point detectors for surveillance, and wire-line communication networks for data transmission. Reliance on point detectors is losing appeal due to detector reliability issues, the cost of building and maintaining detector networks, and potential traffic disruption during construction and maintenance of these networks. This chapter describes a novel wireless mesh network platform for traffic monitoring. The platform uses traveling cars as data collection probes and uses wireless municipal mesh networks to transport sensed data. The platform assumes that cars or drivers’ mobile devices are equipped with the widely adopted low-cost Bluetooth wireless technology. Field trials of the proposed platform demonstrated its capability to track cars traveling at speeds of 0 to 70 km/hour. The platform was able to track cars as they travel and turn on a typical road network. In addition, the platform was used to approximate car speeds through determining the change in position in a time period. The preliminary results indicated an accuracy of ± 10%- 15%. The chapter describes the architecture, implementation, and field-testing of the proposed platform. It also discusses aspects of large-scale deployment of the proposed platform to cover large geographic areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».