Aug, 2023

智能交通的人工智能

PDF
TL;DRAI-driven smart transportation systems can improve efficiency and increase utilization by addressing primary requirements, data sources, decision-making, and computational problems in the transportation domain.
public transit agenciesartificial intelligencesmart transportation systemsdata sourcescomputational problems
发现论文，激发创造
  • 提高城市机动性：利用人工智能和新技术连接供需

    本研究综述了作者团队的研究成果，讨论了城市流动性、智能交通系统、需求管理、人工智能和计算视觉等方面的综合性研究。

    Mar, 2022

  • 智能交通系统中生成式人工智能综述

    智能交通系统中的生成人工智能技术在处理不同类型任务的关键问题方面发挥了至关重要的作用，包括交通感知、交通预测、交通仿真和交通决策，并总结了在将生成人工智能应用于智能交通系统时面临的挑战和基于不同应用场景的未来研究方向。

    Dec, 2023

  • 第五届智慧城市挑战赛

    这篇研究论文介绍了人工智能城市挑战赛及其关于交通智能化方面的研究，用于推动智能视频分析在城市交通等领域的发展和提高算法性能以促进其在真实应用中广泛使用。

    Apr, 2021

  • 第四届 AI 城市挑战赛

    第四届 AI 城市挑战赛吸引了来自 37 个国家的 315 支参赛队伍，他们利用城市规模真实交通数据和高质量的合成数据竞争四个挑战赛道，结果表明 AI 技术能够使交通系统更加智能和安全。

    Apr, 2020

  • 使用人工智能进行交通预测：近期进展和新机遇综述

    该研究论文主要介绍了交通预测的重要性和如何通过应用新兴技术以及人工智能等方法来改善交通预测。同时，该论文还着重总结了多元交通时间序列建模的数据预处理方法以及未来研究的主要挑战。

    May, 2023

  • 智慧城市和社区中的人工智能视角，以实现道路车辆自动化和智能交通控制

    本文介绍了人工智能在智慧城市和社区 (SCC) 中的应用，并概述了用于交通控制的基于人工智能的技术，包括感知、智能交通控制和驾驶员建模。此外，文中还提到了数据注释的挑战和解释性的问题。

    Apr, 2021

  • 面向智慧城市交通系统的基于图形的机器学习的近期进展

    本文介绍了智能交通系统（ITS）的关键技术挑战及其现代化的应对之道，涵盖了从经典统计方法到现代机器学习和深度学习方法。特别介绍了基于图的机器学习方法以及其与 ITS 应用的关系，并详细阐述了两个最新颖的基于图的 ITS 应用示例。

    Jun, 2023

  • 基于法律分析的高级出租车分配策略优化

    近年来，出现了许多促进协作方式提供服务和活动的新应用。尤其在城市交通领域，许多研究人员提出并通过 AI 方法与工具实现和评估新颖的想法。然而，这些提议也引出了多个非技术问题，需要充分识别和妥善解决，如果这些系统真正应用于现实世界。本文从一种协调出租车服务的原型出发，在将其运营的关键方面以半结构化的方式表示后，从当前的法律限制和约束的角度分析其可行性，以识别额外的非功能性要求和解决方案。然后，我们更进一步，实际修改现有的原型以纳入先前识别的建议。通过使用这个改进系统进行实验，我们可以确定在几个合法可接受的选择中最合适的选项。

    Jan, 2024

  • 移动分析中因果推断的可解释性和鲁棒性机器学习视角

    本文总结了基于因果推论对深度学习进行的可解释性和稳健性研究的最新进展，强调了交通运输领域深度学习基础的可解释性和稳健性问题，并提出发展因果学习模型应用于移动性分析的机遇。

    Oct, 2022

  • 从数据到行动：探索基于人工智能和物联网的解决方案，实现城市的智能化

    智慧城市需要利用物联网和人工智能等先进技术，本研究引入了一个城市智能管理系统，通过数据驱动的方法来分析交通信息、能源消耗和城市维护问题，以提高安全性、节能和可持续性，该系统在阿维罗市的案例研究中证明了其有效性。

    Jun, 2023