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学生，BCA 2，3,4,5 Narula技术研究所，印度加尔各答摘要：紧急车辆及时到达目的地对于确保公共安全和健康至关重要。但是，交通拥堵和效率低下的交通信号控制可能会大大延迟紧急响应时间，从而增加发病率和死亡率。为了应对这一挑战，我们提出了一个新型的交通管理系统，该系统利用视觉传感和人工智能（AI）优先考虑紧急车辆并最大程度地减少延迟。我们的系统利用计算机视觉和机器学习算法实时检测应急车辆并优化交通信号控制以确保其快速通行。我们通过模拟和现实世界实验评估了系统的性能，证明了其将紧急响应时间降低30％的能力，同时最大程度地减少了对正常交通流的干扰。我们的方法具有改善公共安全和健康成果的巨大潜力，其实施可能是智慧城市计划的宝贵补充。拟议系统的实时优化功能，可伸缩性和适应性使其成为城市地区交通管理的有吸引力的解决方案。关键字：视觉传感，紧急车辆的交通管理，人工智能（AI），机器学习（ML），计算机视觉，智能运输，实时处理
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