Edge Intelligence in Intelligent Transportation Systems: A Survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Edge intelligence (EI) is becoming one of the research hotspots among researchers, which is believed to help empower intelligent transportation systems (ITS). ITS generates a large amount of data at the network edge by millions of devices and sensors. Data-driven artificial intelligence (AI) is at the core of ITS development. By pushing the AI frontier to the network edge, EI enables ITS AI applications to have lower latency, higher security, less pressure on the backbone network and better use edge big data. This paper surveys Edge Intelligence in Intelligent Transportation Systems. We first introduce the challenges ITS faces and explain the motivation of using EI in ITS. We then explore the framework of using EI in ITS, including the EI-based ITS architecture, the data gathering and communication methods, the data processing and service delivery, and the performance indexes. The enabling technologies, such as AI models, the Internet of Things, and Edge Computing technologies used in EI-based ITS, are reviewed intensively. We discuss the edge intelligence applications and research fields in ITS in depth. Typical application scenarios, such as autonomous driving, vehicular edge computing, intelligent vehicular transportation system, unmanned aerial vehicle (UAV) in ITS environment, and rail transportation control and management, are explored. The general platforms of EI, the EI training and inference in ITS, as well as the benchmark datasets, are introduced. Finally, we discuss some of the challenges and future directions of using EI in ITS.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle