استفاده از هوش مصنوعی در کنترل ترافیک

کاربردهای اصلی AI در کنترل ترافیک کنترل تطبیقی چراغ‌ها (Adaptive Signal Control): تنظیم زمان سبز/قرمز بر پایهٔ جریان واقعی وسایل نقلیه. MDPI پیش‌بینی ترافیک و مدیریت تقاضا: پیش‌بینیِ کوتاه‌مدتِ تراکم و هدایت ترافیک پیش از وقوع گِره. Nature تشخیص حادثه و پاسخ سریع: شناسایی تصادف، توقف ناگهانی یا مانع بدون نیاز به اعلام دستی. Digi International اولویت‌دهی به خودروهای اضطراری و حمل‌ونقل عمومی: باز کردن مسیر یا تغییر زمان‌بندی برای عبور ایمن و سریع‌تر. Digi International کنترل و نظارت (Computer Vision): شمارش، طبقه‌بندی و تشخیص تخلفات رانندگی با ویدئو. MDPI مزایا — چه نتایجی انتظار داشته باشیم؟ کاهش زمان سفر و توقف در تقاطع‌ها (مطالعات و پروژه‌های شهری نشانگر کاهش‌های قابل توجه؛ مثلاً نمونه‌هایی مثل سیستم‌های پیشرفته شهری تا ~10–25% کاهش زمان سفر را گزارش کرده‌اند و در برخی پیاده‌سازی‌ها کاهش تا 25–40% هم دیده شده). itskrs.its.dot.gov +1 کاهش انتشار آلاینده و مصرف سوخت به دلیل کمتر شدن توقف و شتاب‌گیری‌های مکرر. MDPI بهبود ایمنی با تشخیص زودهنگام حوادث و مدیریت سریع راه‌بندان‌ها. Nature نکته: اثر واقعی بستگی به کیفیت داده‌ها، تعداد تقاطع‌های تحت پوشش و یکپارچگی با سیستم‌های موجود دارد. فناوری‌ها و الگوریتم‌های معمول یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): برای تصمیم‌گیری زمان‌بندی پویای چراغ‌ها. MDPI شبکه‌های عصبی (Deep Learning) در بینایی ماشین: برای شناسایی خودرو، عابر و حادثه از ویدئو. MDPI تحلیل سری‌های زمانی و مدل‌های پیش‌بینی (LSTM، Transformer): برای پیش‌بینی جریان ترافیک. Nature سیستم‌های ترکیبی IoT + Edge Computing: جمع‌آوری داده از حسگرها و پردازش نزدیک به منبع برای تاخیر کم. Digi International منابع داده ویدئوهای دوربین‌های مداربسته، سنسور القایی (loop detectors)، رادار/لیدار، دادهٔ GPS از ناوگان یا اپ‌ها، داده‌های تلفن همراه، و اطلاعات آب‌وهوا. Digi International +1 چالش‌ها و راهکارها کیفیت و پوشش داده: باید حسگرها/دوربین‌ها در نقاط کلیدی نصب شوند — راهکار: شروع با «کوریدورهای متصل» و گسترش تدریجی. مقیاس‌پذیری و تاخیر: استفاده از پردازش Edge و معماری پیام‌رسانی بلادرنگ. حریم خصوصی و قوانین: جمع‌آوری دادهٔ شخصی را به حداقل برسانید، داده‌ها را ناشناس‌سازی کنید و با مقررات محلی هماهنگ باشید. پذیرش اجتماعی و حقوقی: توضیح شفاف برای شهروندان و ارائه کانال‌های بازخورد. نگهداری و آپدیت مدل‌ها: پیاده‌سازی فرآیندهای MLOps برای نظارت عملکرد و بازآموزی مدل‌ها. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) برای سنجش موفقیت کاهش متوسط زمان سفر (AVT) کاهش متوسط زمان انتظار تقاطع (AWT) میزان حذف یا کاهش راه‌بندان‌ها در ساعات اوج کاهش انتشار CO₂ یا مصرف سوخت در محدودهٔ آزمون دقت تشخیص حادثه، زمان پاسخ سامانه