مدیریت هوشمند ترافیک در اینترنت اشیا: مفاهیم و چالش ها

رشد سریع مناطق شهری و افزایش تعداد وسایل نقلیه در جاده ها، مشکلاتی همچون تصادفات، ترافیک سنگین و مصرف بیش از حد سوخت را به همراه داشته است. برای مقابله با این چالش ها، توسعه یک سیستم مدیریت ترافیک هوشمند و قابل اعتماد که قادر به پیش بینی و تنظیم الگوهای ترافیک شهری باشد، ضروری است. با پیشرفت فناوری های دیجیتال، اینترنت اشیا (IoT) و هوش مصنوعی (AI)، تحولات چشمگیری در این حوزه ایجاد شده است. یکی از موضوعات کلیدی در به کارگیری اینترنت اشیا و هوش مصنوعی در مدیریت ترافیک، شناسایی چالش ها و مفاهیم مرتبط با آن است که می تواند به پیشگیری از مشکلات ترافیکی کمک کند. این مقاله به بررسی مفاهیم و چالش های جریان ترافیک با استفاده از اینترنت اشیا، یادگیری ماشین و انتخاب ویژگی می پردازد. دستگاه های اینترنت اشیا که در بزرگراه ها یا داخل خودروها نصب شده اند، داده های حسگرها را به صورت بلادرنگ جمع آوری می کنند. این داده ها در یک فضای ابری متمرکز ذخیره شده و پردازش می شوند. در این پژوهش، با بررسی روش مند و تحلیل انتقادی تکنیک های مختلف مدیریت ترافیک، درک جامعی از مزایا، معایب و کاربردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در سیستم های مدیریت ترافیک ارائه شده است. همچنین، یک معماری عمومی برای مدیریت ترافیک پیشنهاد شده که از مجموعه ای از معیارهای ارزیابی مبتنی بر ۲۰ نمونه تحقیقاتی استفاده می کند. با بهره گیری از این فناوری های پیشرفته، جوامع شهری می توانند درک عمیق تری از وضعیت ترافیک کسب کنند، رویدادهای آینده را پیش بینی نمایند و راهکارهای موثرتری برای بهبود جریان ترافیک و کاهش مشکلات مرتبط با آن ارائه دهند.

کلیدواژه ها:

اینترنت اشیا ، مدیریت هوشمند ترافیک ، هوش مصنوعی