Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Adaptive Traffic Control System. Traffic Flow Prediction is a Key Part and Core Content of Intelligent Transportation System

В наличии
Местонахождение: АстанаСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: G Malini Devi
ISBN: 9786206686866
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 64
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 25287 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли экономики:
Код товара: 761008
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Traffic flow prediction is a key part and core content of intelligent transportation system as well as the important basis for transportation information service, traffic control and guidance. Forecasting timely and accurately is premise of the intelligent transportation system realizing traffic management. Cross-road are the key component of transportation network. To solve this problem of dynamic traffic controlling we are using IoT and data mining techniques. The basic idea is to capture the density of the traffic in a particular lane using image capturing device. Taking this image as an input to the Mat lab we then convert this particular image into a grayscale image where we identify the density of traffic using intensity levels thereby controlling the traffic signals dynamically either by increasing or decreasing the timing of a signal. The objective of our system is to reduce the average waiting time that each vehicle has to wait, before it is allowed to pass, while also enduring uniformity in the waiting times.
Ключевые слова: Traffic flow prediction, Intelligent Transportation System, dynamic traffic, IoT, DATA MINING TECHNIQUES