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Intelligent Traffic Quantification System

机译:智能流量量化系统

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摘要

Currently, city traffic monitoring and controlling is a big issue in almost all cities worldwide. Vehicular ad-hoc Network (VANET) technique is an efficient tool to minimize this problem. Usually, different types of on board sensors are installed in vehicles to generate messages characterized by different vehicle parameters. In this work, an intelligent system based on fuzzy clustering technique is developed to reduce the number of individual messages by extracting important features from the messages of a vehicle. Therefore, the proposed fuzzy clustering technique reduces the traffic load of the network. The technique also reduces congestion and quantifies congestion.
机译:目前,城市交通监测和控制几乎是全球几乎所有城市的一个大问题。 车辆ad-hoc网络(VANET)技术是一种有效的工具,可以最大限度地减少这个问题。 通常,在车辆中安装了不同类型的船上传感器,以生成由不同车辆参数表征的消息。 在这项工作中,开发了一种基于模糊聚类技术的智能系统,通过从车辆的消息中提取重要特征来减少单个消息的数量。 因此,所提出的模糊聚类技术减少了网络的流量负载。 该技术还减少了拥塞和量化拥堵。

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