BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Các nhiệm vụ khác
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  16,143,441
  • Kết quả thực hiện nhiệm vụ

2024-34-0437/NS-KQNC

Nghiên cứu dự báo tình trạng giao thông theo thời gian thực tại các nút giao thông trọng điểm dựa trên các công nghệ học sâu (deep learning) tiên tiến

Cục Đường bộ Việt Nam

Bộ Giao thông vận tải

Bộ

ThS. Vũ Hải Tùng

TS. Trần Ngọc Hòa; ThS. Nguyễn Ngọc Lân; TS. Nguyễn Cẩm Nhung; TS. Bùi Ngọc Dũng; TS. Trần Việt Hưng; ThS. Lê Xuân Thắng; ThS. Trần Đức Đình; ThS. Lê Hoàng Long; KS. Đoàn Quốc Bảo;

Khoa học máy tính

01/01/2023

29/02/2024

2023

Hà Nội

169 tr.

Tổng quan về dự báo tình trạng giao thông theo thời gian thực trên thế giới. Nghiên cứu các mô hình học sâu tiên tiến để dự báo tình trạng giao thông theo thời gian thực tại các nút giao thông. Thiết lập danh mục, cấu hình thiết bị cơ bản phục vụ thu thập dữ liệu theo thời gian thực tại các nút giao thông. Xử lý dữ liệu theo thời gian thực tại nút giao thông. Xây dựng các chương trình dựa trên mô hình học sâu tiên tiến để dự báo tình trạng giao thông theo thời gian thực tại các nút giao thông. Triển khai mô hình để dự báo tình trạng giao thông theo thời gian thực tại các nút giao thông. Xây dựng tài liệu hướng dẫn sử dụng chương trình dự báo tình trạng giao thông theo thời gian thực tại các nút giao thông.

Công nghệ học sâu; Nút giao thông; Thời gian thực; Dự báo

24 Lý Thường Kiệt, Hà Nội

23847