Adaptives Verkehrskontrollsystem

Die Vorhersage des Verkehrsflusses ist ein wichtiger Bestandteil und Kernbestandteil eines intelligenten Verkehrssystems sowie eine wichtige Grundlage für Verkehrsinformationsdienste, Verkehrssteuerung und -lenkung. Die rechtzeitige und genaue Vorhersage ist die Voraussetzung für ein intelligentes Verkehrssystem, das das Verkehrsmanagement realisiert. Straßenkreuzungen sind die Schlüsselkomponente des Verkehrsnetzes. Um dieses Problem der dynamischen Verkehrssteuerung zu lösen, verwenden wir IoT- und Data-Mining-Techniken. Die Grundidee besteht darin, die Verkehrsdichte auf einer bestimmten Fahrspur mit einem Bildaufnahmegerät zu erfassen. Wir nehmen dieses Bild als Input für das Mat-Labor und wandeln es in ein Graustufenbild um, in dem wir die Verkehrsdichte anhand von Intensitätsstufen identifizieren und so die Verkehrssignale dynamisch steuern, indem wir die Zeitsteuerung eines Signals erhöhen oder verringern. Das Ziel unseres Systems ist es, die durchschnittliche Wartezeit zu verringern, die jedes Fahrzeug warten muss, bevor es passieren darf, und gleichzeitig die Gleichmäßigkeit der Wartezeiten zu gewährleisten.

Dr. G. Malini Devi, Associate Professor, Computer Science & Engineering from G. Narayanamma Institute of Technology and Science (for women), Hyderabad. She has 21 years of work experience. Author published 28 articles in International Scopus and SCI Journals and attended 12 conferences. She has professional memberships like IEI, IEAE.