XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交通流量
使用人工智能进行车辆检测
该项目的主要目的是创建一个可以监控车辆运动的系统。车辆跟踪应用在交通管理中起着至关重要的作用，例如高速公路交通监控控制和城市交通规划。车辆跟踪过程用于跟踪车辆、计数车辆、交通分析和对不同车辆进行分类，并且可以在各种环境变化下进行。因此，我们可以在交通信号灯摄像头上使用此模型来减少道路上的交通拥堵。如果我们可以在交通信号灯摄像头中集成车辆检测系统，我们就可以轻松地同时跟踪许多有用的信息，例如白天在交通路口的车辆数量、交通拥堵的时间、穿越路口的车辆类型（重型车辆、汽车等）。该系统可以帮助我们减少交通流量并将其分散到不同的街道上。
AI驱动的智能停车系统：优化城市停车效率和降低拥塞
城市停车系统是导致交通拥堵和驾驶员挫败感的重要贡献，研究表明，高达30％的城市交通是由于寻找停车场的驾驶员而造成的。传统的停车系统通常缺乏实时数据和适应性，导致效率低下，例如填充地段和未充分利用的空间。本文探讨了人工智能（AI）和物联网技术如何通过实现实时停车空间检测，需求预测和动态定价来优化城市停车位。通过整合来自物联网传感器，交通系统和移动应用程序的数据，城市可以减少拥堵，改善停车位并增强整体城市流动性体验。实验结果表明，停车效率，交通流量和用户满意度的显着提高，为智能城市停车系统提供了可持续的蓝图。
使用磁力计和光传感器进行定位
第一种定位技术基于一个或多个磁力计测量磁性物体的感应磁场。这些测量取决于物体的位置和磁特征，可以用从电磁理论中得出的模型来描述。对于这项技术，已经分析了两种应用。第一个应用是交通监控，它对强大的定位系统有很高的需求。通过在车道附近部署一个或多个磁力计，可以检测和分类车辆。这些系统可用于安全目的，例如检测高速公路上的逆行驾驶员，以及通过监测交通流量用于统计目的。第二个应用是室内定位，其中移动磁力仪测量室内环境中磁结构引起的静止磁场。在这项工作中，提出并评估了此类磁环境的模型。
一种用于在加利福尼亚高速公路系统上生成流量数据的机器学习模型
加利福尼亚运输部（CALTRANS）希望提高全州收集的交通数据的准确性和可靠性。CALTRAN的流量数据收集的主要方法是使用智能运输系统（ITS）元素，例如交通普查和性能测量系统（PEMS）站。通过这些方法收集的数据受覆盖区域的稀疏性，不可靠的传感器功能和不可靠的质量的限制。caltrans需要准确的流量数据来执行基本功能，例如交通流量优化，基础设施开发，安全增强和紧急响应。使用现有的流量数据源有必要改进并确保Caltrans的交通数据可靠。将开发机器学习（ML）模型，以填补Caltrans流量数据的空白。这种方法有可能消除采购其他流量传感器和其他数据源的需求。
5G 革命之后的连接技术演进
– 虽然消费者对娱乐和互联网应用的需求将继续推动大多数网络使用，但连通性使整个经济都具备了新功能。为了说明可能的范围，我们重点介绍了四个商业领域的一些有前景的用例。在移动性方面，车辆将与基础设施、其他车辆和网络进行通信，从而改善安全性和交通流量。在医疗保健领域，连通性创新可以实现远程监控患者，使用人工智能工具进行更准确的诊断，并自动执行许多任务，以便护理人员可以花更多时间陪伴患者。制造商和其他工业公司可以使用低延迟商用和私有 5G 网络运行高精度、高输出和高度自动化的操作。零售商可以提供更无缝和个性化的店内体验，同时提高库存管理和仓库运营效率。
摘要 - 基于心脏区域的影响
态度影响措施，例如自行车和步行竞赛，反射器日以及学校外的可见交通警卫，可有效地促进安全健康的旅行习惯。可以改善学校基础设施的物理措施，例如建立掉落区域和改建人行道，这有助于缓解交通流量。学校管理层的参与，尤其是校长，对于使该计划合法化至关重要。最大的挑战学校要点是，父母不遵循心脏区的建议，并继续将孩子赶到学校大楼。身体状况，例如缺乏适合跌落区域的合适区域和具有挑战性的交通状况，也是提到的障碍。其他感知到的挑战包括与外部演员的界面缺乏协调，以及与市政当局缺乏合作。组织挑战，例如缺乏能力和不足的学校管理参与，也可以阻止对该计划的成功实施和后续行动。
道路环境如何影响驾驶员的工作负荷？
本文重点研究了驾驶员在乡村双车道公路上行驶时的工作负荷，这些公路的交通流量各不相同。研究的目的是研究一个可以代表驾驶努力的参数，该参数对干扰正常驾驶活动的外部因素非常敏感。为了解决这个问题，作者使用了一种特殊的仪器车辆来监测驾驶员的一些生理参数（如眼球运动和皮肤电化学电阻），并将其值与道路环境联系起来。结果非常有趣，并证实了只有当工作负荷与外部环境以及道路几何形状、交通、能见度等相关时，了解工作负荷才有助于提高道路安全。只有这样，道路管理人员才能推断出适当的信息，以规划和指导准确、高效的升级工作操作。© 2017 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。同行评审由第 10 届国际科学会议 Transbaltica 2017：交通科学与技术组委会负责。
04-07 工作论文
摘要：智能交通管理被广泛认为是优化现有基础设施容量利用率的一种手段。智能交通管理的主要要求是收集高质量的交通状况数据，以生成准确的实时交通信息。这里要描述的方法由配备 GPS 的出租车车队生成此信息，这些出租车车队充当许多大都市地区的浮动车数据 (FCD) 提供商。本文的第一部分介绍了建立该数据库的方法。收集的信息可用于各种应用，例如实时交通监控、时间动态路由和车队管理。本文的第二部分提出了一个框架，用于使用这些数据将环境影响纳入智能交通管理系统。为此，提出了旅行时间和交通流量之间的映射。讨论了一些与根据速度曲线计算排放量相关的挑战。有了这些要素，环保的智能交通管理或许就能实现。
交通系统中的人工智能
背景和动机：交通管理是现代社会面临的一个紧迫挑战。人口正在以惊人的速度增长，随之而来的是城市地区的扩张以及私人和公共车辆的数量激增。这使得同时以合理的成本监控和管理所有交通方式变得越来越复杂。此外，随着汽车数量的增加，车辆拥堵、越来越多的瓶颈和道路中断事件共同成为迅速发展的交通管理问题，尤其是在城市地区。这些问题对大都市社区构成了极其复杂的挑战，导致经济损失、向人们提供紧急服务的延迟、环境污染和生活质量下降。人工智能 (AI) 已成为解决这些问题的有力工具。它有能力增加交通流量、提高交通效率并提高乘客、通勤者和行人的安心度。本文试图阐明人工智能在交通管理领域的各种应用，并探讨其彻底改变城市交通的潜力。