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World File Search System交通状况
集成Gabor过滤器，Yolov5和Deep Sort
尽管有技术的进步，但现有的车辆检测和跟踪系统通常以高车辆密度和频繁闭塞为特征的复杂交通情况失败。例如，跟踪系统可能难以区分重叠的车辆或实时保持整个帧的一致性（Zhao等，2022）。传统方法在计算上也很昂贵，这使得它们不适合智能运输系统中的现实部署。这项研究通过提出一个混合框架来解决这些挑战，该框架利用Gabor过滤器进行功能提取，Yolov5进行高核能检测和深层排序，以在动态的交通环境中进行可靠的跟踪。1.3研究范围本研究的重点是开发适用于各种现实世界应用的强大车辆检测和跟踪框架。研究包括：实施Gabor滤波器以进行基于纹理的特征提取（Duong，2021）。利用Yolov5用于实时检测汽车，公共汽车和卡车（Zhang等，2022）。深入排序以跨顺序框架进行多对象跟踪（Liu，2021）。使用代表城市，郊区和公路交通状况的注释数据集对框架进行评估（Mou等，2022）。1.4目的和目标本研究的主要目的是开发一个混合框架，以进行高效和实时的多类车辆检测和跟踪。目标包括：设计和实施混合框架，该框架结合了Gabor过滤器，Yolov5和深层排序以进行车辆检测和跟踪（Zhao等，2022）。
成功引导空中交通管制员的注意力
Ádám Szöllősi; Dóra Balló HungaroControl Zrt., Igló u.33-35, 1185 布达佩斯，匈牙利 摘要 — 让操作员的注意力集中在情况数据显示的正确位置是成功引导空中交通的关键因素之一。但是，当大屏幕上显示复杂且密集的交通状况时，这一点变得尤为困难。本文介绍了我们为空中交通管制员 (ATCO) 开发的原型注意力引导 (AG) 系统。该系统使用眼动追踪作为 ATCO 当前注意力的输入。针对特定的空中交通管制 (ATC) 事件（例如交接和冲突警报）实施了不同的注意力引导。对于这些事件，如果空中交通管制员没有注意到空中交通管制事件，则会在不同升级级别内逐步呈现不同的视觉提示。AG 系统在五名空中交通管制员的人机交互验证试验中进行了测试。选择模拟的匈牙利飞行中心空域作为测试案例。验证试验显示，配备 AG 功能的解决方案控制器工作位置 (CWP) 的结果令人鼓舞。与没有 AG 支持相比，ATCO 报告称，使用解决方案 CWP 的工作量更少，情况意识得到改善。还报告称，解决方案系统的接受度和信心都有所提高。ATCO 强烈感受到我们强大且交互流畅的注意力引导系统的大力支持，鼓励我们进一步开发原型以实现运营使用。
能源存储杂志 - UTS 的 OPUS
电动汽车的出现正在重塑能源格局，需要开发创新的能源整合机制来吸引产消者。然而，当前的方法在积极吸引社区参与时面临许多挑战。一些关键挑战包括系统不确定性和时间问题、优化充电策略、实时决策需求、隐私问题和电池退化。例如，驾驶员行为和交通状况的不可预测性给设计有效的能源整合策略和经济激励模型带来了复杂性。这些因素错综复杂的相互作用需要先进的计算技术，使机器学习成为一种宝贵的工具。本文简要回顾了著名的机器学习算法，包括监督学习和无监督学习，重点介绍它们在预测、聚类、降维和生成建模方面的独特能力。此外，它还探讨了强化学习，强调其实时决策的能力。这项研究的重点在于先进算法的应用，特别是检查它们在各种战略运营框架中的有效性。目的是将电动汽车有效地整合到电力系统中。这些框架包括讨价还价、合同、拍卖、博弈论和经济激励，如定价和成本利润优化。每个应用都包括一般方法的简明概述，并深入探讨部署机器学习技术的适用性和挑战。本文将指导行业专业人士实施电动汽车调度问题的解决方案，并为学术界提供宝贵的见解，以供进一步研究和开发。
使用机器学习和实施的设计道路交通管制系统的研究将在Python
道路交通的复杂性和数量增加需要开发高级交通管制系统，以确保有效的交通流量并减少拥塞。本研究提出了一种新型的道路交通管制系统利用机器学习技术，并在Python进行了实施。该系统旨在优化流量信号时间，预测流量模式并实时管理动态的交通状况。机器学习模型，包括神经网络和加强学习算法，用于分析历史和实时的流量数据。这些模型可以预测交通量并优化信号控制策略，以最大程度地减少等待时间并提高整体交通效率。python及其可靠的库，例如Tensorflow，Keras和Scikit-Learn，用于模型开发，培训和部署。使用来自城市地区的现实世界流量数据来验证所提出的系统。关键的性能指标，例如平均等待时间，吞吐量和拥塞水平，以评估系统的有效性。初始结果表明，与传统的交通控制方法相比，交通流量和拥堵减少的减少显着改善。这项研究证明了将机器学习整合到交通管理系统中的潜力，为现代城市交通挑战提供了可扩展和自适应解决方案。Python中的实现展示了使用开源工具来开发智能交通控制系统的实用性和灵活性。未来的工作将集中于增强模型准确性，将系统扩展到较大的网络，并结合其他流量参数，以进行更全面的流量管理。
第 11 届空中航行会议 - 国际民航组织
本文介绍了美国对全球 ATM 运行概念的看法，指出其与 RTCA 自由飞行指导委员会批准的 RTCA 国家空域系统 (NAS) 运行概念和航空未来愿景一致，对空中交通管理概念小组 (ATMCP) 取得的进展表示赞赏，并建议开展更多工作以支持该概念的普遍使用。1.引言 1.1 美国联邦航空管理局与 ATM 运行概念小组 (ATMCP) 中的欧洲和其他成员国密切合作，制定了国际民航组织秘书处在 WP/4 中提出的全球运行概念。WP/4 中的文件已由小组和空中航行委员会审查，并考虑到了各国的意见，并正在提交给会议进行评估。2.讨论 2.1 全球概念是 2025 年空中交通管理 (ATM) 的一种观点，它借鉴了美国、欧洲空中航行安全组织及其成员国和其他地区已完成的概念工作。由此产生的全球概念采用了这些概念中表达的许多 ATM 性能目标，将这些目标延伸到 2025 年，并将运营改进置于支持所有地区和交通状况现代化的环境中。全球概念描述了未来的 ATM 系统： • 以系统安全管理为基础，将安全放在第一位； • 注重服务交付，并具有相关的绩效导向； • 认识到 ATM 是一组相互关联的操作流程，其范围至少是门到门； • 促进基于协作决策 (CDM) 的 ATM 概念；以及 • 以全系统信息管理 (SWIM) 理念支持的信息高效利用为核心。
使用BSM和PVD
摘要：随着自动驾驶汽车重塑城市运输的迅速发展，创新的交通管理解决方案的重要性已升级。这项研究通过部署路边单位（RSU）来解决这些挑战，旨在提高自主驱动时代的交通流量和安全性。我们的研究是在直线和交通圈道路等各种道路环境中进行的，探讨了RSUS降低交通密度并减轻交通拥堵的能力。采用车辆到基础结构通信，我们可以审查其在自动驾驶汽车，结合基本安全消息（BSM）和探测车辆数据（PVD）中的重要作用，以准确监控车辆的存在和状态。本文以所有车辆的连通性为前提，考虑到旧车上的机载单元或板载诊断以扩展连通性的集成，尽管这一方面远远超出了工作的当前范围。我们对两种道路类型的详细实验表明，当密度达到笔直的道路上的临界阈值3.57％，在交通圈道路上达到34.41％时，车辆行为会受到重大影响。但是，重要的是要注意确定的阈值不是绝对的。在我们的实验中，这些阈值表示一辆车的行为开始显着影响两辆或多个车辆的流动。在这些级别上，我们建议通过实施诸如禁止车道更改或限制进入交通圈的措施，以减轻交通问题。我们在PVD中提出了一条新消息：RSUS：道路平衡。使用此消息，RSU可以在车辆之间协商。这种方法强调了RSU的积极管理交通流量和防止交通拥堵的能力，强调了它们在保持最佳交通状况和提高道路安全方面的关键作用。
基于变压器的交通拥护预测能量... -Dr -ntu
摘要 - 燃料电池电动汽车（FCEV）的能源经济在确定其实用性方面起着至关重要的作用，使能源管理策略（EMS）的优化必不可少。基于未来车辆速度预测的预测EMS（PEMS）为增强EMS性能提供了巨大的潜力。但是，当前的PEMS预测模型依赖于历史速度数据或静态流量信息，从而忽略了实时交通状况的影响。在本文中，我们引入了基于变压器的PEMS（TPEM），该PEMS（TPEM）结合了实时预测的周围交通信息，以改善FCEV的经济经济。通过考虑受控车辆和周围车辆之间的复杂相互作用来更好地预测车速，我们开发了一个基于变压器网络的预测器，该预测指标考虑了受控车辆周围六个车辆的速度和相对距离，从而在接下来的10秒内产生了速度预测。然后，我们将深度加固学习（DRL）方法作为下游优化器，创建完全数据驱动的PEM。为了培训TPEM，我们开发了一个来自NGSIM数据集的数据集，该数据集由许多驾驶轮廓段组成，其中包括受控VE-HICLE和周围流量的时间序列特征。此外，我们还利用Sumo模拟器生成支持流量信息的驾驶配置文件进行性能评估。实验结果揭示了我们基于变压器的预测器优于现有的预测因子，即经常性神经网络（RNN），在处理流量信息并实现改进的预测方面。相对于当前最新的长期记忆（LSTM）PEMS，TPEM将FCEV的经济效率提高了4.6％。
使用
边缘机器学习技术进入智能交通拥堵控制系统，利用高级对象检测算法，预测性建模和动态信号优化的功能。在这个创新系统的核心位置是Yolov8，这是一种最先进的对象检测算法，它在迅速识别和分类的车辆，行人，骑自行车的人和其他路交通摄像头中的其他道路元素方面都符合实时交通摄像头供稿。通过准确检测和跟踪这些对象，系统可以就交通流量，信号时机和安全措施做出明智的决定，从而提高城市交通管理的整体效率和有效性。所提出的系统代表了解决交通拥堵的一种整体方法，将卷积神经网络（CNN）的能力结合在一起，用于拥塞检测，增强学习与近端政策优化（PPO）进行动态信号时机以及长期短期记忆（LSTM）网络（LSTM）网络进行预测性建模。高级算法的这种协同集成使系统能够适应实时的交通状况，最大程度地减少拥塞并优化现有基础架构的利用。2。文献综述，城市交通拥堵的持久问题促使研究人员和工程师之间的一致努力制定了创新的补救措施。将机器学习（ML）和人工智能（AI）方法纳入交通管理系统已成为一种有前途的方法。本评论调查了基于ML的城市交通管理的相关研究和进步，旨在解决其对社会，环境和经济的多方面影响。
基于大脑激活和上下文信息的驾驶员转弯意图识别模型
像在路口转弯这样的交通状况注定会出现安全关键情况和事故。人为错误是这些情况下发生事故的主要原因之一。识别驾驶员转弯意图的模型可以通过在危险转弯操作之前警告驾驶员或停车来帮助减少事故。大多数旨在预测驾驶员转弯意图概率的模型仅使用上下文信息，例如间隙大小或等待时间。本研究的目的是调查上下文信息和大脑激活测量的结合是否能增强转弯意图的识别。我们进行了驾驶模拟器研究，同时使用高密度 fNIRS 测量大脑激活。在 fNIRS 和上下文数据上训练了转弯意图识别的神经网络模型。使用 SHAP（SHapley Additive exPlanations）特征重要性分析对输入变量进行了分析，以显示包含大脑激活数据的积极影响。模型评估和特征重要性分析都表明，上下文信息和大脑激活的结合可以改善转弯意图识别。 fNIRS 结果显示，在执行转弯之前的“转弯”决策阶段，左侧运动皮层部分（例如初级运动皮层 (PMC；假定的 BA 4)、运动前区 (PMA；假定的 BA 6) 和辅助运动区 (SMA；假定的 BA 8）的大脑激活差异有所增加。此外，我们还观察到左侧前额叶区域的激活差异有所增加，可能位于左侧中额叶回 (假定的 BA 9)，这与决策和行动计划等执行功能的控制有关。我们假设大脑激活测量可能是一种更直接的指标，对转弯行为具有潜在的高特异性，从而有助于提高识别模型的性能。
使用bci和eeg进行处理和分析
使用流行的脑机接口 (BCI) 分析信号和大脑活动行为是一个非常当前的课题，许多研究人员经常从各个方面进行研究。这种比较在研究人机环境系统中的信息和信号流时特别有用，特别是在交通科学领域。本文介绍了使用基于虚拟现实技术的专有模拟器对驾驶员行为进行的初步研究的结果。该研究使用研究人类思维及其特定区域对给定环境因素作出反应而发出的信号的技术。提出了一种基于虚拟现实的解决方案，限制了现实世界发出的外部刺激，并对获得的数据进行了计算分析。研究重点是交通状况及其对受试者的影响。测试由不同年龄段的代表参加，有驾照的和没有驾照的都有。本研究展示了我们设计和建造的 VR 技术研究台的原始功能模型。在 VR 条件下进行测试可以限制不良外部刺激的影响，这些刺激可能会扭曲读数结果。同时，它增加了可以模拟的道路事件范围，而不会给参与者带来任何风险。在所介绍的研究中，BCI 用于评估驾驶员的行为，从而可以记录受检者的选定脑电波活动。脑电图 (EEG) 用于研究大脑活动及其对来自虚拟现实创建的环境的刺激的反应。由于使用放置在头骨选定区域皮肤上的电极，因此可以检测电活动。介绍了用于信号和信息流模拟测试的专有测试台的结构，该测试台允许选择测量信号和参数记录方法。这项研究的一个重要部分是展示在对汽车驾驶员行为进行实际研究过程中获得的初步研究结果。