توظيف الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة لتعزيز تحليل السلامة

توظيف الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة لتعزيز تحليل السلامة

تطبيقات التعلم الآلي في المركبات المتصلة وصور الشوارع وLiDAR والتنبؤ بالسرعة وسلوك مستخدمي الطريق ومقاييس السلامة البديلة.

NCHRP 17-100 · التقرير البحثي 1152 · مشروع بحثي

قصة المشروع

من السؤال إلى نظام عامل.

بحث هذا العمل متعدد الأجزاء كيف يعزز الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وبيانات النقل الناشئة تحليل سلامة الطرق التقليدي ويساعد الجهات على تجاوز الاعتماد الحصري على الحوادث التاريخية.

ينظم الدليل ست دراسات تطبيقية تشمل انعطافات المركبات المتصلة وصور الشوارع وجرد الطرق بـLiDAR والتعارضات الاستباقية وسلوك المستخدمين وتطبيقات أخرى، ويربط خصائص البيانات وخيارات التحقق بأسئلة الممارسين.

شملت مساهماتي تطوير النماذج والبرمجة والتحقق والتوثيق الفني وإرشاد المستخدمين والتقارير والتواصل مع الجهات الفدرالية والولائية، لربط التجريب المنهجي باحتياجات التنفيذ.

ست دراسات

دراسات تطبيقية ضمن دليل الممارسين

≥0.98

الدقة الإيجابية في تجربة إنارة الطرق لدى ODOT

≥0.90

الاستدعاء في تجربة إنارة الطرق لدى ODOT

متعدد المصادر

المركبات المتصلة والصور وLiDAR والفيديو وبيانات الجهات

مساهماتي

الأدوار والعمل الفني.

  • تحليل المركبات المتصلة والمسارات
  • صور الشوارع والرؤية الحاسوبية
  • LiDAR واستشعار البنية التحتية
  • نمذجة السرعة والسلوك
  • التوثيق وإرشاد المستخدمين وتبادل المعرفة مع الأطراف المعنية

معرض المشروع

أنظمة وعمل ميداني ونتائج.