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World File Search System交通管理
通过高级计算机增强交通管理...
现代城市环境由于人口密度和车辆使用增加而面临交通管理中前所未有的挑战。面对这些日益增长的复杂性，传统的交通监控和控制方法证明是不足的。本文探讨了由人工智能（AI）提供支持的尖端计算机视觉技术如何改变交通管理系统，提供更有效，准确且对实时条件敏感的解决方案。交通管理中的当前挑战现有的交通管理系统通常依赖于人类监督和基本技术解决方案（例如嵌入道路中的诱导循环）的结合。即使使用摄像头，也需要人来监视它们。这些方法遭受了多种局限性：•可伸缩性有限：随着交通量的增长，手动监视越来越无效。•延迟的响应时间：人类操作员可能会同时处理和对多起事件做出反应。•缺乏准确性：手动计数和基本传感器系统容易出错，可能会错过关键事件。•高运营成本：维持广泛的人类经营系统是资源密集的。•缺乏预测能力：传统系统通常无法预测流量模式，从而导致反应性而不是主动管理。
昆士兰临时交通管理指南第3部分
6.8.1 Lateral excavations...................................................................................................... 49 6.10.1 Principles and guidance .............................................................................................. 49 6.10.2 Aiming distance ........................................................................................................... 50 6.10.4 Lateral placement …….........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................其他位置要求............................................................................................................................................................................................... ...................................................................................................... 51 6.10.9 Display of messages on TVMSs ................................................................................. 51
人工智能增强型综合交通管理系统 (AI-ITMS) 2023 年最终报告
首字母缩略词 定义 AI 人工智能 AI-ITMS 人工智能增强型综合交通管理系统 AI-TOMS 基于人工智能的交通运营和管理系统 API 应用程序编程接口 ATCMTD 先进交通和拥堵管理技术部署 ATSPM 自动交通信号性能测量 BCA 成本效益分析 BSM 基本安全信息 CAD 计算机辅助调度 CAN 控制器局域网 CAV 网联和自动驾驶汽车 CCTV 闭路电视 COM 组件对象模型 ConOps 作战概念 COVID-19 2019 年冠状病毒病 DE # 特拉华州路线 # DelDOT 特拉华州交通部 DMP 数据管理计划 DMS 动态信息标志 DMZ 非军事区 DSS 决策支持系统 DTC 特拉华州交通公司 FAST Act 《修复美国地面运输法案》 FCC 联邦通信委员会 FFS 自由流速度 FHWA 联邦公路管理局 GHz 千兆赫 GPU 图形处理单元 GTFS 通用交通馈送规范 GTS 时间序列图 GUI 图形用户界面HR 高分辨率 I- 州际 ITMS 综合交通管理系统 ITS 智能交通系统 Jacobs Jacobs 工程集团公司 JSON JavaScript 对象表示法 LSTM 长短期记忆 ML 机器学习 MUTCD 统一交通控制设备手册 MV 机器视觉 NCHRP 国家合作公路研究计划 NTCIP 国家交通通信 ITS 协议 OBU 车载单元
集成的空气和空间交通管理：基于代理的模拟，用于分析太空启动对空中交通的影响
摘要 - 在商业空间发射的出现驱动的太空发射活动激增，迫使航空和太空发射部门合作，以安全有效地整合太空发射活动。本文介绍了基于代理的建模（ABM）和仿真框架，旨在评估航天器发射对集成的空气和空间交通管理系统中空中交通的影响。所提出的框架结合了参与空间执行阶段的各种代理，并考虑了空中交通管理与空间交通管理之间的互动和协调。该论文首先概述了当前空间发射操作及其效果的状态。然后，开发了一个基于通用代理的模型用于太空启动执行阶段，以了解对空间发射活动涉及的各种实体以及这些实体之间的交互。使用基于ABM的蒙特卡罗模拟，本文评估了空间发射故障时对空中交通运营的影响。在每个模拟中，都考虑到各种因素，包括启动站点位置，发射插槽，执行阶段的故障概率，碎片分散以及空中交通管理（ATM）/空间交通管理（STM）协调的时间延迟。为了证明在操作环境中所提出的框架的实际应用，该论文介绍了新加坡FIR的基于海上太空的案例研究。该论文通过满足对不同利益相关者之间安全共享空间的创新策略的需求，为空气和太空交通管理领域做出了宝贵的贡献。关键字 - 空间交通管理，空中交通管理，空域集成，影响评估，基于代理的建模，蒙特卡罗模拟，碎片危险区域
调查多模态增强对空中交通管理远程控制塔环境的贡献
摘要：本研究旨在调查多模态模式对远程塔台环境的贡献。使用交互式空间声音和振动触觉反馈设计了 4 种不同类型的交互和反馈，以响应 4 种典型的空中交通管制用例。实验涉及 16 名专业空中交通管制员，他们被要求在生态实验条件下管理 4 种不同的 ATC 场景。在其中两种场景中，参与者只需控制一个机场（即单远程塔台环境），而在另外两种场景中，参与者必须同时控制两个机场（即多远程塔台环境）。增强模式以平衡的方式激活或不激活。行为结果强调，当在单远程塔台环境中激活增强模式时，参与者的整体表现显着提高。这项工作表明，某些类型的增强模式可用于远程塔台环境。
交通管理战略2011 至 2026 年。...
战略和地方交通计划的目的 本战略支持布拉克内尔森林委员会的第三个地方交通计划 (LTP3)，该计划制定了从 2011 年到 2026 年的 15 年交通战略。LTP 提供了框架，通过投资确保自治市的交通系统；以及适当的管理、维护和监控，以便委员会能够跟上并应对自治市不断变化的情况。环境和经济，以及平等、安全和生活质量都依赖于强大而有效的交通系统。因此，委员会将继续致力于不断改善交通网络，以确保我们的生活质量得以建立和维持。这种精神为地方交通计划提供了支柱，它阐述了我们如何最大限度地发挥交通系统的潜力来支持这一更大的图景。 可以在此处阅读完整的地方交通计划 交通管理战略列出了委员会的优先事项以及我们如何与合作伙伴合作为布拉克内尔森林提供安全、高效和可靠的公路网络，并为实现地方交通计划的愿景做出贡献：
绘制全球空间交通管理解决方案
资料来源：改编自玛格丽特·博汉 (Margaret Bohan) 的文章“NOAA 参与美国扩展大陆架项目”，美国国家海洋和大气管理局海洋探索和研究办公室，未注明日期。
基于时间的空中交通管理碰撞风险建模
5.分离函数推导 ................................................................................................ 72 5.1.碰撞风险建模 ................................................................................................ 72 5.2.数据分析 ............................................................................................................. 77 5.3.性能指标 ............................................................................................................. 93 5.4.碰撞概率 ............................................................................................................. 102 5.5.区间分析 ............................................................................................................. 111