XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交通密度
大都市：将空域结构和容量与极端交通密度联系起来
在过去十年中受到越来越多的媒体关注。由于人们对这两种飞机类型的热情日益高涨，航空航天业内外的许多人都设想未来将有大量小型飞机飞越城市地区。有了这个未来愿景，问题就出现了，在空域组织方面，需要什么才能使之成为可能，或者说，是否真的有可能。在此背景下，大都会项目旨在研究空域结构对高密度空域的容量、复杂性、安全性和效率的影响。为此，已经考虑了四种空域概念，从分散的直接路由概念到使用基于 4D 轨迹的操作的高度结构化的管道网络。通过大规模模拟实验对这四个概念进行了比较，针对与当前空中交通密度相比极端的多种场景。本文概述了 Metropolis 项目，重点介绍了项目目标、空域概念的设计和实施以及初步模拟结果。
基于AI的智能信号交通信号灯控制系统
1，学生1计算机工程文凭1 JSPM的Rajarshi Shahu工程学院，理工学院，浦那，印度摘要：由于道路上的车辆越来越多，交通拥堵在国内和国际上都是典型的事件。由于重要的交叉点，由于常规的交通瓶颈而损失了很多小时。这使得需要有效的交通控制系统。随着城市汽车数量的增加，最持久的问题之一是交通管理。交通拥堵不仅增加了压力水平，并对我们的日常生活造成了更严重的破坏，而且还通过提高碳排放对环境产生了不利影响。日益增长的人口正在导致大城市面临严重的问题和日常运输相关的活动的重大延误。定期评估交通密度并采取相关操作需要有效的交通管理系统。尽管不同的车辆类型有自己的车道，但交通信号点的通勤等待时间并没有减少。为了在当前系统中解决此问题，建议的方法使用人工智能从信号中收集实时图像。为了有效的交通拥堵管理，此方法使用Yolov8图像处理方法计算交通密度。Yolov8算法以更高的精度检测几辆车辆。智能监控技术通过使用信号转换算法来协调时间分配并减少信号交叉点的交通拥堵来减少车辆的等待时间。因此，我们将付诸实践一个智能流量控制系统，该系统基于使用实时视频处理技术来评估交通密度。索引术语 - 信号切换算法，Yolov8，人工智能和交通灯系统
性能程序
您知道，公共交通为城市的经济，环境和社会可持续性做出了重大贡献。 它通过降低交通密度来降低空气污染，并通过最大程度地减少化石燃料的使用来创建环保的跨性别网络。 它还提供了经济上较低的旅行替代方案，使个人可以减少运输支出。 公共交通系统还可以使城市内部不同部门的流动性，增强社会互动并提高城市的宜居性。 符合伊兹米尔大都会市市长Cemil Tugay博士的愿景，我们将竭尽全力投资于公共交通工具，以发展我们的城市，并建立一个更公平，更容易获得的城市。您知道，公共交通为城市的经济，环境和社会可持续性做出了重大贡献。它通过降低交通密度来降低空气污染，并通过最大程度地减少化石燃料的使用来创建环保的跨性别网络。它还提供了经济上较低的旅行替代方案，使个人可以减少运输支出。公共交通系统还可以使城市内部不同部门的流动性，增强社会互动并提高城市的宜居性。符合伊兹米尔大都会市市长Cemil Tugay博士的愿景，我们将竭尽全力投资于公共交通工具，以发展我们的城市，并建立一个更公平，更容易获得的城市。
莱斯特空气质量行动计划（2015-2026）
法律要求解决空气污染问题。根据《1995 年环境法》第四部分和相关法规，莱斯特市议会有责任审查和评估城市内的空气质量。我们运营一系列五个自动空气质量监测站（见图 1）。这些监测站测量二氧化氮和颗粒物。监测站位于交通密度高的区域。这些监测站的数据有助于我们了解空气中污染物过去和现在的浓度分布。持续的监测显示，莱斯特的地区没有达到空气质量目标。因此，我们不得不宣布一个空气质量管理区（见图 1）。2015/16 年，市议会将对空气质量管理区进行审查和评估，这可能会根据当前不良空气质量的分布情况改变该区域。
使用贝塞尔曲线为运输飞机生成曲率连续轨迹
摘要：随着空中交通的增加，更好地管理和组织空中交通对于提高交通安全和空域容量至关重要。因此，需要对更复杂、更灵活的飞机轨迹进行临时描述，以允许高交通密度并限制环境影响。该方法包括通过拼接多条贝塞尔曲线从预先存在的控制点生成平滑的 4D 路径，同时确保接头处的 G2 连续性。此外，由于控制点和拟议轨迹之间的欧几里得距离由轨迹的最佳重塑控制，因此需要考虑轨迹的曲率-速度-负载因子之间的权衡。生成的轨迹旨在补充常规飞行计划，帮助解决空中交通冲突并通过更好的时间安排提高空中运力。Matlab 模拟证实了该方法的可行性，当为重塑算法定义距离范围时，显示出有希望的结果。
新进入者和低空飞行运行 - 国际民航组织
无人机在低空空域的运行正在迅速发展，并越来越多地用于各种应用，例如农业活动、交通监控、关键基础设施监视和检查、紧急情况和火灾的快速响应以及交付等。此外，商业和业务平台（例如，交付系统）也在不断发展，这可能会大大增加无人机运行的规模以及对低空运行和空域使用的需求。虽然在目前的交通密度下限制无人机的空域访问和将不同类型的空域用户隔离以进行低空飞行操作是可行的，并且可以确保飞机的安全运行，但这些安排无法应对在低空空域运行的无人机数量不断增加的情况，这可能会与载人航空发生冲突，最终目标应该是，正如国际民航组织全球无人机系统交通管理（UTM）框架中所述，考虑到安全和效率目标，实现所有空域用户的整合和公平访问。
自主飞机排序和分离 ...
摘要 — 随着传统管制空域的空中交通密度和复杂性不断增加，以及个人空中交通或按需空中出租车在低空空域预计会进行大量垂直起降 (VTOL) 操作，未来需要一个自主空中交通管制系统（完全自动化的空域）作为处理密集、复杂和动态空中交通的最终解决方案。在这项工作中，我们设计并构建了一个人工智能 (AI) 代理来执行空中交通管制排序和分离。方法是将此问题制定为强化学习模型，并使用分层深度强化学习算法来解决它。为了演示，NASA Sector 33 应用程序已被用作我们的代理的模拟器和学习环境。结果表明，该 AI 代理可以安全有效地引导飞机通过“Sector 33”，并在计量定位点实现所需的分离。
城市地区的动态交通信号系统yolo vs
电子邮件：murugeshankalai2610@gmail.com摘要高效的交通管理对于确保在高流量城市地区安全安全旅行至关重要。延误是由人口稠密的地区的拥塞造成的，其流动性高和商业人口会直接或间接影响公众的日常生活。该项目着重于实施动态信号控制系统，该系统利用AI驱动的技术根据实时交通密度调整流量信号正时。使用基于YOLO的对象检测和MOG2移动对象检测算法，该系统从CCTV摄像机处理视频供稿来计算车辆密度并动态优化信号流动。通过计算信号处的密度，可以在优化的时间使用时清除拥塞。该系统减轻延误，尤其是在高峰时段，可确保不需要手动干预的情况下更顺畅的城市运输。关键字：动态流量信号控制，对象检测算法 - Yolo（您只看一次），Mog2（高斯的混合物）
使用机器学习进行道路事故严重性预测和最佳救援途径
道路交通事故仍然是城市规划师，运输当局和全球公共安全利益相关者的关键挑战。尽管道路基础设施和交通管理方面取得了进步，但事故的频率和严重性继续使紧急响应系统紧张并损害公共安全。事故热点特别令人担忧，因为它们经常由于道路设计不良，交通密度和不利天气条件等因素而表现出反复出现的事故模式。本文解决了通过数据驱动的方法来预测事故严重程度并确定易于识别事故的领域的挑战。使用一个超过770万个包含地理，环境和时间特征的事故记录的大型数据集，该论文开发了机器学习模型，以预测事故的严重性并检测高风险区域的空间群集。通过将历史事故数据与天气和道路状况等实时因素相结合，该论文旨在创建一个为主动干预措施提供信息并优化紧急响应策略的系统。
应对数字航空挑战 - 克兰菲尔德大学
航空业已经为英国国内生产总值贡献了 520 亿英镑，支持了 961,000 个就业岗位，并产生了 198 亿英镑的税收收入。到 2050 年，英国的乘客数量预计将再增加 49%，欧洲和世界其他地区的情况也类似。航空旅行的增长速度已经给整个行业带来了压力。自欧盟法规 261/2004（关于拒绝登机、航班取消或长时间延误时对乘客的赔偿和援助的通用规则）推出以来，航空公司承担的赔偿成本平均增加了 20%，这主要是由于欧洲空中交通密度增加。欧盟境内的 A320 航班延误 30 分钟，航空公司通常会损失 1,100 欧元；延误 5 小时将花费 65,020 欧元，这将严重影响航班的经济可行性。如果不进行改变，预计的乘客数量增长将增加旅行时间损失，并导致社会对该行业的不满情绪加剧。