利用AI驱动的机器视觉革新交通管理：迈向智慧城市的一步
计算机视觉与模式识别
2025-03-06 v1 机器学习
摘要
城市的快速城市化和日益增加的车辆拥堵给交通管理和安全带来了重大挑战。本研究探讨了人工智能（AI）和机器视觉技术在革新交通系统方面的变革潜力。通过利用先进的监控摄像头和深度学习算法，本研究提出了一种用于实时检测车辆、交通异常和驾驶行为的系统。该系统整合地理空间和天气数据，以动态适应环境条件，确保在多样化场景中的稳健性能。使用YOLOv8和YOLOv11模型，该研究在车辆检测和异常识别方面达到了高准确率，优化了交通流量并提升了道路安全。这些发现有助于智能交通管理解决方案的开发，并符合创建具有可持续和高效城市基础设施的智慧城市的愿景。
引用
@article{arxiv.2503.02967,
title = {Revolutionizing Traffic Management with AI-Powered Machine Vision: A Step Toward Smart Cities},
author = {Seyed Hossein Hosseini DolatAbadi and Sayyed Mohammad Hossein Hashemi and Mohammad Hosseini and Moein-Aldin AliHosseini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.02967},
year = {2025}
}
备注
6 pages, 1 figure, 2 tables, accepted to 1th AITC conference in University Of Isfahan