Intelligent Transportation Systems Utilizing UAVs: Integration with IoT and Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
The rapid urbanization and growing transportation demands have intensified challenges in modern transportation systems, such as traffic congestion, accidents, and environmental concerns. Intelligent Transportation Systems (ITS) have emerged as a solution, leveraging advanced technologies to improve efficiency and safety. This paper explores the integration of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), Internet of Things (IoT), and Machine Learning (ML) in ITS, highlighting their potential to revolutionize transportation management. UAVs serve as agile and cost-effective data acquisition platforms, equipped with cameras, Light Detection and Ranging (LiDAR), and IoT sensors for real-time monitoring. IoT facilitates seamless connectivity, enabling real-time data transfer and processing, while ML algorithms analyze this data to provide actionable insights for predictive traffic management and accident prevention. Case studies demonstrate significant improvements in traffic flow, emergency response times, and infrastructure monitoring. Challenges such as UAV battery limitations, bandwidth constraints, and privacy concerns are discussed alongside future directions, including quantum computing integration and swarm UAV technology. This paper provides a comprehensive overview of the current state of UAV-IoT-ML integration in ITS and identifies key areas for innovation to address modern transportation challenges and achieve sustainable mobility. Tables and figures elucidate the discussed concepts, making this paper a valuable resource for researchers and practitioners in the field of smart transportation systems.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».