A Dynamic Traffic Awareness System for Urban Driving
Notice bibliographique
Résumé
This is the era of Artificial Intelligence (AI) and Internet of Things (IoT). Smart technologies with AI have gained dominance in mobile devices. In recent years, it is paving its way to solve some of the challenging problems in Intelligent Transportation System (ITS). In this paper, we try to answer the following question: How does congestion caused by an unfortunate event on a road segment affect other roads not necessarily close in proximity to the congested road segment? We take advantage of the capabilities of the IoT and propose a dynamic traffic awareness system for urban driving. The system finds all the road points affected by the traffic at some road point at some time, groups them together to predict the effect of traffic on this group of nodes. Grouping the nodes is nothing but clustering since they have similar features, in this case traffic flow. We develop a traffic aware system using IoT technologies and sensors around road points, that dynamically collects and analyzes the traffic flow data to compute the similarity function between road points. We use the concepts from network theory, in particular maximum flow and shortest path algorithms, and a distributed, message passing algorithm to cluster the nodes that is executed continuously to capture up to date information about traffic. We evaluate the system during peak and non-peak hours and against static clustering algorithms and show the performance of our dynamic clustering algorithm.
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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 ».