Artificial Intelligence in Traffic Systems

要約

ファジー ロジック、強化学習、ディープ ニューラル ネットワーク、進化的アルゴリズムなどの技術を利用した AI ベースの交通管理システムに関する既存の研究は、交通情勢を変革する AI の可能性を実証しています。
この記事では、AI とトラフィック管理が交差するトピックを検討します。
これは、AI を活用した交通信号制御システム、自動距離および速度認識 (たとえば自動運転車、以下 AV)、スマート パーキング システム、およびリアルタイムで収集されたデータを使用するインテリジェント交通管理システム (ITMS) などの分野で構成されます。
AIを使用して交通状況を追跡し、交通関連の法執行と監視を行います。
交通管理における AI アプリケーションは幅広い領域をカバーしています。
この分野には、特に、信号タイミングの合理化、特定エリアの交通ボトルネックの予測、潜在的な事故や交通危険の検出、インシデントの正確な管理、公共交通システムの進歩、革新的な運転支援システムの開発、簡素化されたルートと交通システムによる環境への影響の最小限化が含まれます。
排出量の削減。
交通管理における AI のメリットも多岐にわたります。
これらには、交通データの管理の改善、より健全なルート決定の自動化、個々の車両の状態の監視による車両の問題のより簡単かつ迅速な特定と解決、交通渋滞や交通事故の減少、優れたリソース活用、交通管理マンパワーのストレスの軽減、交通管理の向上、
交通安全と緊急対応時間の向上。

要約(オリジナル)

Existing research on AI-based traffic management systems, utilizing techniques such as fuzzy logic, reinforcement learning, deep neural networks, and evolutionary algorithms, demonstrates the potential of AI to transform the traffic landscape. This article endeavors to review the topics where AI and traffic management intersect. It comprises areas like AI-powered traffic signal control systems, automatic distance and velocity recognition (for instance, in autonomous vehicles, hereafter AVs), smart parking systems, and Intelligent Traffic Management Systems (ITMS), which use data captured in real-time to keep track of traffic conditions, and traffic-related law enforcement and surveillance using AI. AI applications in traffic management cover a wide range of spheres. The spheres comprise, inter alia, streamlining traffic signal timings, predicting traffic bottlenecks in specific areas, detecting potential accidents and road hazards, managing incidents accurately, advancing public transportation systems, development of innovative driver assistance systems, and minimizing environmental impact through simplified routes and reduced emissions. The benefits of AI in traffic management are also diverse. They comprise improved management of traffic data, sounder route decision automation, easier and speedier identification and resolution of vehicular issues through monitoring the condition of individual vehicles, decreased traffic snarls and mishaps, superior resource utilization, alleviated stress of traffic management manpower, greater on-road safety, and better emergency response time.

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