Crédito: No
La Corporación NEC ha creado una tecnología de detección de fibra óptica para monitorear la situación y ha predicho adecuadamente el tráfico de tráfico en tiempo real. Los investigadores han reducido los defectos de pronóstico en un 80% en comparación con el método convencional mediante la recopilación de datos de los cables de comunicación de fibra óptica existentes y analizando los datos del flujo de tráfico en tiempo real utilizando el modelo de IA propiedad.
Esta tecnología permite un control de tráfico efectivo, incluida la ruta proporcionada, con la cual contribuye a resolver desafíos sociales como el problema logístico y el CO.2 Emisión
Descripción general de la tecnología
El tráfico del tráfico es un problema social importante, amenazando la protección y causando pérdidas económicas considerables. Específicamente, el tráfico en las autopistas: muchas redes logísticas tienen un impacto económico significativo en la columna vertebral. Abordar este problema requiere comprender el tiempo real de las condiciones de la calle tanto para el tráfico instantáneo como para evitar la práctica, así como la predicción de congestión extremadamente precisa basada en datos actualizados.
El método de observación actual depende principalmente de los instrumentos basados en puntos, incluidos la cámara y el detector de bucles, así como investigar los datos de los vehículos. Sin embargo, ambos tienen limitaciones: todas las redes de carreteras son caras para la instalación y el mantenimiento, y posteriormente solo los vehículos proporcionados por ciertos puntos receptores proporcionan los datos solo al restringir la cobertura en tiempo real e ininterrumpida. Además, los modelos de pronóstico del tráfico existente dependen de datos históricos históricos a largo plazo, lo que dificulta capturar la aparición y la promoción de tipos de tráfico inesperados e inesperados.
Para resolver estos desafíos, el NEC ha creado una tecnología que utiliza cables de fibra óptica, instalada principalmente para la comunicación para la comunicación, como un sensor amplio y distribuido para datos de flujo de tráfico ininterrumpidos en tiempo real en toda la raíz de la ruta. El modelo único impulsado por la IA del NEC proporciona la congestión repentina del tráfico y los pronósticos de alta dependencia en tiempo real relacionados con la exención.
Crédito: No
Características técnicas
El NEC ha creado un algoritmo de asimilación de datos que combina la optimización de parámetros del modelo avanzado y las técnicas de adaptación de datos, permiten las simulaciones adecuadas del flujo de tráfico en tiempo real utilizando datos amplios totalmente recopilados de carreteras.
El equipo ha creado un algoritmo para excluir los parámetros del modelo teórico, como el comportamiento del conductor (por ejemplo, ajuste de distancia entre vehículos), para que los flujos de tráfico monitoreados con fielmente para todos los departamentos de carretera se reproduzcan con fielmente.
Algoritmo de adaptación de datos
Un algoritmo avanzado convierte los datos en varios flujo de tráfico, que incluye la posición/movimiento de la “velocidad promedio” y los vehículos distintos “, en los formatos ajustados con entradas de simulación. Hace posible establecer las condiciones básicas de simulaciones basadas en los datos del flujo de tráfico extenso en toda la ruta, la salida de simulación aumenta la confiabilidad de la salida.
A través de esta innovación, los investigadores han confirmado que el uso de datos del mundo real: los defectos de pronóstico (un índice central para el pronóstico del atasco de tráfico) puede reducirse en aproximadamente un 80% en comparación con el enfoque existente, que depende de los datos de división cruzada de sensores de puntos como cámaras.
El NEC procede a realizar otro gemelo digital de carretera dinámico, que permite la observación del tráfico afectada por la red en tiempo real, los pronósticos de evolución del tráfico y la exclusión de sistemas reaccionarios. Los ensayos del mundo real actualmente están en estrecha cooperación con las autoridades de la carretera, con el objetivo del despliegue práctico en el año fiscal 2026.
Esta tecnología se creó utilizando datos proporcionados por la organización Central Nippon Expressway Limited (NEXCO Central) y se presentó a la Junta de Investigación de Transporte 104a reunión anual Washington DC se lleva a cabo del 5 al 7 de enero de 2021, basado en “un modelo de automas de células estocásticas, un documento titulado Sensing de fibra óptica y combinación de datos de pronósticos de tráfico a corto plazo a tiempo real”. Él Disponible Encima Arxativo Servidor de preimpresión.
Se presentará un documento relacionado Congreso mundial de 31 En Atlanta, Georgia, Estados Unidos se celebró del 25 al 27 de agosto, centrándose en aumentar la precisión del flujo de tráfico en la autopista.
Más información:
Joshiyuki Yazima et al, es un método elegante de pronóstico de tráfico a corto plazo en tiempo real basado en la detección de fibra óptica y la asimilación de datos distribuida con un modelo estocusado de autonomas de células, Arxativo (2025). Doi: 10.48550/arxiv.2501.03628
Comité ejecutivo nacional
Cotización: Los cables ópticos de fibra (2025, 25 de agosto) se han recuperado de agosto de 2525 de repente predijeron el tráfico en tiempo real utilizando en tiempo real
Este documento está sujeto a derechos de autor. No se puede reproducir ninguna parte sin permiso por escrito, además de ningún comportamiento justo para el estudio o la investigación privada. El contenido simplemente se proporciona para el propósito de la información.
