Implementing AI-Driven Traffic Signal Systems for Enhanced Traffic Management in Dammam
Notice bibliographique
Résumé
Overcrowding poses a major challenge for urban cities, as the increasing number of private and commercial vehicles rapidly leads to congestion and queues at intersections.Similar congestion and long delays are beginning to occur in Dammam city as well.This further leads to increased environmental degradation, potential road accidents, poor public transport services, and a lack of affordable or accessible public facilities.This problem can be addressed by incorporating an AI-powered Traffic Management System with signal systems that focus on collecting and analyzing vast amounts of data, making intelligent predictions, and streamlining traffic flow to enhance road safety in general.The research utilizes Windows software for visual modeling and a fuzzy inference system, comparing the planned application with standard lighting in relation to traffic modeling, microscopic modeling, traffic control, and ITS technologies.The findings demonstrate that incorporating AI-powered traffic management increases efficiency, specifically in utilizing wireless communication technology for accurate data and allocation of clearing times.An adaptive traffic signal control system was also developed, informing passengers and drivers of traffic patterns, with results indicating its efficiency.The chosen model is based on a robust, effective, and accurate advancement focused on signal control performance prediction.Based on the study conclusions, it is appropriate to consider the effectiveness of AI-powered traffic signals for improving transport congestion in Dammam, utilizing the major findings to understand what policymakers may implement in their planning.The study provides a potential framework for Dammam City to adopt, which can be utilized as a tool in the identification of particular autonomous AI-driven traffic signal techniques.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».