تعیین حجم ترافیک خیابان با استفاده از یادگیری عمیق با مدل VGG۱۹

هدف این مقاله تعیین حجم ترافیک خیابان با بهره گیری از مدل VGG۱۹ است. این روش با تحلیل تصاویر خیابان و استفاده از توانایی شبکه های عصبی عمیق، تلاش می کند تا پیش بینی دقیقی از حجم ترافیک در شرایط مختلف را ارائه دهد. حجم ترافیک در شهرها به یک چالش روزافزون برای مدیریت ترافیک تبدیل شده است. این چالش ها موجب نیاز به راه حل های نوآورانه تر و دقیق تر برای پیش بینی و بهینه سازی جریان خودروها و مسیرهای حمل و نقل شده است. در این راستا، استفاده از روش های هوش مصنوعی و به خصوص شبکه های عصبی عمیق می تواند یکی از پاسخ های موثر به این چالش ها باشد. مدل VGG۱۹ یکی از معماری های شناخته شده در دنیای شبکه های عصبی است که به دلیل توانایی بالای خود در استخراج ویژگی های تصاویر، به عنوان یک ابزار قدرتمند برای تحلیل تصاویر خیابان به کار گرفته شده است. استفاده از VGG۱۹ برای استخراج ویژگی های خیابان، اطلاعات دقیق تری از الگوها و ویژگی های تصاویر خیابان می دهد و این اطلاعات را به منظور پیش بینی و تحلیل حجم ترافیک استفاده می شود.با بهره گیری از توانایی های VGG۱۹ و شبکه های عصبی عمیق، گامی مهم در جهت ارائه راهکارهای دقیق و قابل اعتماد برای پیش بینی حجم ترافیک در خیابان ها برداشته می شود. این ابزارهای هوش مصنوعی، با ارائه اطلاعات دقیق و به موقع، می توانند به شهرها کمک کنند تا تصمیمات بهتر و هوشمندانه تری را در زمینه مدیریت ترافیک اتخاذ کنند.

کلیدواژه ها:

حجم ترافیک ، شبکه عصبیکاتولوشن عمیق ، معماری VGG۱۹ ، یادگیری عمیق.