Scopul primordial al acestui proiect constă în dezvoltarea și implementarea unui sistem avansat de optimizare a traficului rutier, bazat pe tehnici de inteligență artificială și învățare automată, cu accent pe aplicabilitatea în mediul urban contemporan.
Prin acest proiect ne propunem să abordăm provocările complexe ale gestionării traficului rutier prin integrarea unor algoritmi sofisticați de analiză și predicție, capabili să proceseze volume mari de date în timp real.
În acest context, se va explora utilizarea infrastructurilor scalabile, precum serverele locale cu hypervisor-ul Proxmox, și a tehnologiilor de calcul paralel, cum ar fi CUDA, OpenCL și Metal pentru a asigura performanțe computaționale la un raport de preț/calitate .
Proiectul este unul complex, divizat în mai multe secțiuni, versiunea sa finală este o aplicație precompilată, cu o rețea de tip MLP preantrenată pe date reale din București, colectate la o perioadă de timp, totul cu scopul de a procesa simulări cu privire la modificările în urbanism și / sau sugestiile pentru îmbunătățirea aspectelor urbane ( de exemplu adăugarea unor noi semne de circulație sau modificări în infrastructură) .
Datele vor fi colectate ( lunar, cu divizare pe săptămâni ) Aplicația poate fi realizată utilizând un motor grafic, cu o interfață grafică avansată și prietenoasă utilizatorilor .
În această competiție este prezentată versiunea primară a acestui proiect, care este reprezentată prin optimizarea traficului rutier, utilizând tehnici avansate de MLP ( multi layer perceptron ) .
1.1. Obiectivele generale ale proiectului
Crearea unui sistem autonom și dinamic care poate fi implementat pe scară largă în mediul urban, contribuind la dezvoltarea unei infrastructuri de transport mai eficiente și mai sustenabile.
Dezvoltarea unui sistem de gestionare a traficului bazat pe inteligență artificială care să coordoneze semafoarele astfel încât oamenii să petreacă cel mai puțin timp posibil în trafic.
Implementarea detectării imaginii pentru determinarea densității traficului utilizând fluxurile video de la camerele CCTV existente, fără a necesita instalarea de hardware suplimentar.
Alocarea dinamică a timpului de semaforizare pentru fiecare bandă de circulație în funcție de numărul real de vehicule, reducând astfel timpul pierdut la semafoare atunci când traficul este redus.
Coordonarea semafoarelor pentru a minimiza opririle multiple la intersecții consecutive, îmbunătățind fluiditatea traficului și reducând întârzierile.
Reducerea congestiei urbane prin optimizarea fluxului de trafic și ajustarea în timp real a semafoarelor pe baza condițiilor actuale de trafic.
Scăderea consumului de combustibil și a costurilor de transport prin reducerea timpilor de așteptare și a opririlor frecvente în trafic, contribuind totodată la diminuarea emisiilor poluante.
Eliminarea dependenței de controlul manual al traficului și reducerea necesității de personal dedicat gestionării semafoarelor, prin automatizarea procesului de control al traficului.
Oferirea unei soluții cost-eficiente și scalabile care nu implică costuri mari asociate cu instalarea și întreținerea senzorilor electronici tradiționali.
Îmbunătățirea timpilor de tranzit și reducerea complexității traficului prin adaptarea semnalizării luminoase la condițiile reale de trafic și prin considerarea factorilor precum timpul de procesare, întârzierea la pornire și viteza medie a diferitelor categorii de vehicule.
Leave A Comment