Lstm 和 ResNet18 用于在紧急情况下优化救护车路线和交通信号控制

快速阅读: 据《Nature.com》最新报道，本文介绍了一种基于AI的主动系统，用于实时识别和优先处理紧急车辆。该系统结合了LSTM音频分类和ResNet18图像分类，准确率达98.95%。未来计划通过互联网接口和自动驾驶汽车集成，提升系统的实时监控和紧急响应能力。此外，应用边缘计算可进一步提高处理效率和响应速度。

本文重点介绍了基于人工智能的主动系统的设计与部署，当紧急车辆，特别是救护车，在交通信号灯系统中延误时，为此，这项研究提出了一种可靠的模型，能够捕捉实时的声音和光线信号，有效识别救护车，以便交通控制系统能够在交叉口优先处理这些紧急车辆。提出的方法结合了定量和定性分析，取得了很高的成功率，并产生了显著效果。在融合模型中，基于LSTM的音频分类和基于ResNet18的图像分类相结合，准确率为98.95%，误分类率为1.5%，这使得精确度、召回率和F1得分均达到了98.95%。

这些结果证明了系统在利用实时音视频数据进行精准持续的交通管理，以便即时响应事件方面的有效性。未来的发展计划是通过集成互联网接口来改进这个系统，实现持续的实时监控以及完善的紧急数据库和医疗历史存储。这些改进将加快紧急情况的识别和决策速度，因为所提议的系统将在改造城镇和交通控制方面发挥重要作用。

此外，所提议的系统可以应用于不同交通密度和基础设施的城市环境，利用实时音视频数据进行交通调整。然而，在当前交通管理系统和传感器中实施所提议的系统存在某些风险，特别是在老化信号系统区域。这些限制可能需要额外的投资和技术升级，以确保在不同城市环境中高效实施。未来的工作可以考虑将自动驾驶汽车纳入系统，以允许使用自主交通控制引导紧急车辆。

使用AI进行交通基础设施评估并监测其状态是潜在发展方向之一。此外，扩展系统以超越现有的GPS追踪器和实时交通数据数据库，整合社交媒体帖子、天气和其他数据流以及其他形式的交通信息，可以使交通预测更加精确，路由决策更加高效。这些建议指明了未来发展的方向，从而确保所提议的框架能更好地适应城市环境的多样化需求。

此外，将边缘计算应用于所提议的系统是减少时间延迟和响应延迟的另一个积极补充。通过引入边缘计算，大量的音视频数据处理和交通信号修改可以在同一地点高效完成，因此即使在人口稠密的城市也能提高紧急响应效率。此外，未来的工作包括提出更多设计用于在边缘AI框架上运行的模块，这些模块采用设备上的AI算法以优化效率、可扩展性和不同地区的构造环境适应性。

(以上内容均由Ai生成)