The ITS Application of Mobile Phones to Solve the SignalizedIntersections’ Problems in Suburb of Bangkok, Thailand
Notice bibliographique
Résumé
The Application of Intelligent Transportation Systems (ITS) of Rural Roads Department in Thailand have been developed more than 15 years. In this project, the mitigation of traffic signalization system is proposed for two intersections as applied for 3 legs and 4 legs intersections respectively. The collected traffic data that, were used by manual traffic counts, were compared with the image sensing software's data. These data were corrected and predicted for the fine tuning of traffic signalization under the statistic methods which were the Gamma Distribution with Density, Bootstrapping for directly generating inputting data and the Method of Maximum Likelihood (ML) to estimate the parameters. At the moment, traffic signalization system of two intersections cannot be synchronized by the cable network. However, it can be solved problems and remedied traffic situations by using of Mobile Phones' Network with the Private Cloud Service (PCS). There are three I-Cloud Servers which are VDO Collector, VDO Processor and Application Server. In addition, the calculation of traffic density at each leg of intersections is taken into consideration. This means that using of image sensing software under Lucas-Kanade Method is proposed for the reducing of processing times. In case of traffic density, the tracking of each vehicle-group within 40 meters of the first range will be shown the groups of queue lengths and the average speed of vehicles. Moreover, these factors from 40 meters to the out of range of tickers under the image sensing software from CCTVs will be also taken into account. The effective traffic cycle times (ETCT) will decrease of the queue length and increase of the speed-vehicles by the skips of phasing within the optimization of traffic cycle times (OTCT). Finally, traffic policemen at the traffic controllers will change the phases promptly so as to remedy the traffic situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».