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La prévision des flux de trafic est un élément clé et un contenu essentiel du système de transport intelligent, ainsi qu'une base importante pour le service d'information sur le transport, le contrôle du trafic et le guidage. La prévision opportune et précise est la condition préalable à la réalisation de la gestion du trafic par le système de transport intelligent. Les carrefours sont des éléments clés du réseau de transport. Pour résoudre ce problème de contrôle dynamique du trafic, nous utilisons l'IdO et les techniques d'exploration de données. L'idée de base est de capturer la densité du trafic dans une voie particulière à l'aide d'un dispositif de capture d'images. En prenant cette image comme entrée du laboratoire Mat, nous convertissons cette image particulière en une image en niveaux de gris où nous identifions la densité du trafic à l'aide de niveaux d'intensité, ce qui permet de contrôler les feux de circulation de manière dynamique, soit en augmentant, soit en diminuant le temps de passage d'un signal. L'objectif de notre système est de réduire le temps d'attente moyen de chaque véhicule avant qu'il ne soit autorisé à passer, tout en garantissant l'uniformité des temps d'attente.
About the author
Dr. G. Malini Devi, Associate Professor, Computer Science & Engineering from G. Narayanamma Institute of Technology and Science (for women), Hyderabad. She has 21 years of work experience. Author published 28 articles in International Scopus and SCI Journals and attended 12 conferences. She has professional memberships like IEI, IEAE.
