本文综述了目前基于 MEMS、机器学习和无线通讯技术的交通监控系统，重点关注交通工具分类，并讨论了硬件 / 软件设计、部署经验和系统性能，以及未来的研究方向和关键问题。

Oct, 2019

该研究综合分析了美国不同地区的交通事故，并提出了一个使用交通监控摄像头和动作识别系统进行事故检测和交通分析的框架，将该框架与紧急服务整合，以提高交通事故的响应效率并减少人为错误。此外，研究还探讨了智能交通事故检测系统在智能城市中的应用，旨在改善交通管理和减少交通事故的严重程度。

Jul, 2023

该论文调查了机器学习中的强化学习方法在交通信号控制中的应用，并提出通过综合现有文献促进该重要研究领域的跨学科研究。

Apr, 2019

通过 RSU 拍摄的影像处理方式，构建了新型的网络层面上的安全度量（NSMs）方法。同时，该文研究确定了车辆节点在网络中的作用，并探讨了交通网络中节点行为对系统整体状态的影响。

Jan, 2022

本文介绍了一种基于 Edge 技术的三相系统，通过图片处理和计算 Index 值以检测拥堵程度，判断是否有紧急车辆，并在边缘服务器上进行处理和决策，从而减轻云服务器的负担，提高实时系统的可靠性。

Apr, 2023

在部署自动驾驶车辆并获得实践经验后，有必要重新审视现有的计算机系统安全的定义和相关概念框架。当前工业安全标准所使用的术语强调对具体识别出的风险进行缓解，并假设基于人类监督的车辆操作。然而，无人驾驶模式极大地增加了安全问题的范围，特别是在开放环境中的操作，自我强制操作限制的要求，参与到自发的社会技术系统中，以及遵守法律和道德约束的要求。现有标准和术语只局部地应对了这些新挑战。我们提出了基于核心系统安全概念的更新定义，以涵盖这些额外的考虑，作为针对这些额外安全挑战不断进化的安全方法的起点。这些结果还可以为其他自主系统应用提供安全术语的构建提供指导。

Apr, 2024

公共安全是重要议题，本研究主要聚焦于群体监控系统的可靠性、安全性以及人工智能算法在自动化系统中的应用和效果。

Aug, 2023

基于微观交通流建模和自行车智能理论，采用元胞自动机和自行车智能理论构建了自动驾驶车辆流的仿真环境，该环境包括感知系统、决策系统和控制系统，从而实现车辆的自主驾驶。

Jul, 2023

该论文提出了一种使用智能交通管理基础设施来管理未来城市道路网络的分布式机制，其中智能自主车辆通过软件代理操作以安全高效地穿过道路网络，并结合竞争性市场所得到的交通分配策略，构建了一个自上而下的管理机制。

Jan, 2014

本研究提出了一个名为 SafeRNet 的安全道路计算框架，利用广泛的交通数据和先进的技术，包括物联网和云计算。SafeRNet 收集历史数据和流媒体交通数据，并使用贝叶斯网络模型形成安全路线模型，以改善现代技术辅助下的交通系统中的驾驶员安全。

May, 2018