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La congestione del traffico è un problema significativo, soprattutto nelle nazioni in crescita; per far fronte a questo problema, sono stati sviluppati diversi modelli di sistema di traffico. Per un sistema di trasporto intelligente, si raccomanda un nuovo quadro di riferimento per evitare la congestione del traffico.Un framework unico, chiamato paradigma Edge Detection & Moving Object Detection(EDAMOD), che combina le tattiche di Edge Detection e Moving Object Detection per organizzare il traffico all'incrocio dei segnali stradali, suddividendo la ROI in due parti. Nella prima regione viene…mehr

Produktbeschreibung
La congestione del traffico è un problema significativo, soprattutto nelle nazioni in crescita; per far fronte a questo problema, sono stati sviluppati diversi modelli di sistema di traffico. Per un sistema di trasporto intelligente, si raccomanda un nuovo quadro di riferimento per evitare la congestione del traffico.Un framework unico, chiamato paradigma Edge Detection & Moving Object Detection(EDAMOD), che combina le tattiche di Edge Detection e Moving Object Detection per organizzare il traffico all'incrocio dei segnali stradali, suddividendo la ROI in due parti. Nella prima regione viene implementato l'ED e nella seconda il MOD. Utilizzando il nuovo metodo proposto, le immagini del traffico in tempo reale vengono utilizzate come input del modello proposto per calcolare i valori di densità del traffico dei fotogrammi in tempo reale. L'algoritmo EDAMOD è una tecnica innovativa che gestisce efficacemente sia i fotogrammi statici che quelli dinamici.
Autorenporträt
Rakesh Salakapuri è un accademico e ricercatore. Studia e comprende le ultime questioni della società e condivide le sue conoscenze con studenti e accademici.