An Adaptive Traffic Lights System Using Machine Learning - العمري، أحمد محمد; العتوم، محمد أشرف (إربد, 2020)
يعد الازدحام المروري مشكلة رئيسية في العديد من مدن المملكة الأردنية الهاشمية كما هو الحال في دول أخرى في العالم. الزيادة السريعة في عدد المركبات، بالإضافة إلى التعامل مع البنية التحتية الثابتة، تسبب في ازدحام مروري. تتمثل إحدى المشكلات الرئيسية في أن البنية التحتية الحالية لا يمكن توسيعها بشكل أكبر، ولهذا السبب، هناك حاجة لتغيير النظام بدلا من إنشاء بنية تحتية جديدة، والخيار الوحيد الحالي هو إدارة لحركة المرور بشكل أفضل. في هذه الرسالة، تم تطوير نظاما جديدا لإدارة حركة المرور يمكنه تحديد نوع المركبات وحساب عدد المركبات في تقاطع مروري وإعطاء الوقت اللازم فقط لكل جانب من تقاطع المرور. لتدريب كاشف المركبات، أنشأنا مجموعة بيانات ذات صلة بعملنا تحتوي على صور لحركة المرور. تم تقديم دراسة مقارنة بين خوارزميات التعلم الآلي الأكثر استخداما على قاعدة الصور التي تم بناؤها. اختبرنا كفاءة الخوارزميات للكشف عن المركبات، وكانت النتائج كالتالي وكانت أعلى قيمة للخوارزمية Yolo v4 التي قامت بتحديد المركبات بنسبة (86.4%). بالنسبة لتقسيم الوقت، تم تطوير معادلة تعمل على تقسيم الوقت بشكل أفضل من النظام التقليدي، والتي تقلل 10% من وقت انتظار المركبات. حققت هذه الرسالة نتائج واعدة فيما يتعلق بتنظيم الازدحام المروري وتقليل توابعه.
Keywords: التعلم الإلكتروني -- الإشارات المرورية -- الازدحام المروري -- الشبكات العصبية