論文の概要: AIoT-based smart traffic management system
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02821v1
- Date: Tue, 04 Feb 2025 11:38:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-06 14:27:28.165810
- Title: AIoT-based smart traffic management system
- Title（参考訳）: AIoTによるスマートトラフィック管理システム
- Authors: Ahmed Mahmoud Elbasha, Mohammad M. Abdellatif,
- Abstract要約: 本稿では,交通流の最適化と都市環境の混雑軽減を目的とした,AIベースの新しいスマートトラフィック管理システムを提案する。
既存のCCTVカメラのライブ映像を分析することで、新たなハードウェアの必要性を排除することができる。
AIモデルはライブビデオフィードを処理し、車両を正確にカウントし、交通密度を評価し、適応的な信号制御を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: This paper presents a novel AI-based smart traffic management system de-signed to optimize traffic flow and reduce congestion in urban environments. By analysing live footage from existing CCTV cameras, this approach eliminates the need for additional hardware, thereby minimizing both deployment costs and ongoing maintenance expenses. The AI model processes live video feeds to accurately count vehicles and assess traffic density, allowing for adaptive signal control that prioritizes directions with higher traffic volumes. This real-time adaptability ensures smoother traffic flow, reduces congestion, and minimizes waiting times for drivers. Additionally, the proposed system is simulated using PyGame to evaluate its performance under various traffic conditions. The simulation results demonstrate that the AI-based system out-performs traditional static traffic light systems by 34%, leading to significant improvements in traffic flow efficiency. The use of AI to optimize traffic signals can play a crucial role in addressing urban traffic challenges, offering a cost-effective, scalable, and efficient solution for modern cities. This innovative system represents a key advancement in the field of smart city infra-structure and intelligent transportation systems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,交通流の最適化と都市環境の混雑軽減を目的とした,AIベースの新しいスマートトラフィック管理システムを提案する。
既存のCCTVカメラのライブ映像を解析することにより、追加ハードウェアの必要性を排除し、デプロイメントコストと継続的なメンテナンスコストを最小化する。
AIモデルはライブビデオフィードを処理し、車両を正確にカウントし、トラフィック密度を評価する。
このリアルタイム適応性は、よりスムーズなトラフィックフローを保証し、混雑を低減し、ドライバーの待ち時間を最小化する。
さらに,様々な交通条件下での性能評価を行うために,PyGameを用いてシミュレーションを行った。
シミュレーションの結果、AIベースのシステムは従来の静的な信号システムよりも34%優れており、トラフィックフロー効率が大幅に向上していることが示された。
交通信号の最適化にAIを使用することは、都市交通の課題に対処し、コスト効率が高く、スケーラブルで、現代的な都市に効率的なソリューションを提供する上で、重要な役割を果たす可能性がある。
この革新的なシステムは、スマートシティのインフラ構造とインテリジェント交通システムにおいて重要な進歩を示している。
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