Applications of Computational Learning and IoT in Smart Road Transportation System
Langue : anglais
Edité par Springer Nature Switzerland, Springer International Publishing Mai 2025, 2025
- Livre relié
- Neuf
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book discusses machine learning and AI in real-time image processing for road transportation and traffic management. There is a growing need for affordable solutions that make use of cutting-edge technology like artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and the Internet of Things (IoT). The efficiency, sustainability, and safety of transport networks can be greatly increased by implementing an Internet of Things (IoT) and machine learning (ML)-based smart road transport system. Install sensors on roadways and intersections to gather data on traffic conditions in real time, such as vehicle density, speed, and flow. Predicting traffic patterns is done by analyzing the gathered data using machine learning algorithms. This can lessen traffic, enhance overall traffic management, and optimize traffic signal timings. Vehicles equipped with Internet of Things devices can have their health monitored in real time. Parameters including lane changes, brake condition, tire pressure, and engine performance can all be monitored by sensors. Based on the gathered data, ML models are used to forecast probable maintenance problems. By scheduling preventive maintenance, failures can be avoided and overall road safety can be increased. Create a smartphone app that would enable drivers to locate parking spots in their area. To forecast parking availability based on past data, the time of day, and special events, apply machine learning algorithms. Integrate Internet of Things (IoT) sensors into fleet vehicles to monitor their performance, location, and fuel consumption. To maximize fleet efficiency, reduce fuel consumption, and plan routes more effectively, apply machine learning algorithms. Train ML models to forecast the quickest and most efficient routes with the help of historical data analysis. Route recommendations for drivers or fleet management systems can be constantly adjusted with real-time updates, which contain real-time data on road conditions, accidents, and construction. To guarantee smooth integration and efficient implementation, government organizations, transportation providers, and technology firms must work together. 244 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9783031876264
- Titre
- Applications of Computational Learning and IoT in Smart Road Transportation System
- Auteur
- Saurav Mallik
- Éditeur
- Springer Nature Switzerland, Springer International Publishing Mai 2025
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3031876261
- ISBN à 13 chiffres
- 9783031876264
- Poids de l'article
- 533 grammes
- Dimensions
- 241x160x19 mm
This book discusses machine learning and AI in real-time image processing for road transportation and traffic management. There is a growing need for affordable solutions that make use of cutting-edge technology like artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and the Internet of Things (IoT). The efficiency, sustainability, and safety of transport networks can be greatly increased by implementing an Internet of Things (IoT) and machine learning (ML)-based smart road transport system. Install sensors on roadways and intersections to gather data on traffic conditions in real time, such as vehicle density, speed, and flow. Predicting traffic patterns is done by analyzing the gathered data using machine learning algorithms. This can lessen traffic, enhance overall traffic management, and optimize traffic signal timings. Vehicles equipped with Internet of Things devices can have their health monitored in real time. Parameters including lane changes, brake condition, tire pressure, and engine performance can all be monitored by sensors. Based on the gathered data, ML models are used to forecast probable maintenance problems. By scheduling preventive maintenance, failures can be avoided and overall road safety can be increased. Create a smartphone app that would enable drivers to locate parking spots in their area. To forecast parking availability based on past data, the time of day, and special events, apply machine learning algorithms. Integrate Internet of Things (IoT) sensors into fleet vehicles to monitor their performance, location, and fuel consumption. To maximize fleet efficiency, reduce fuel consumption, and plan routes more effectively, apply machine learning algorithms. Train ML models to forecast the quickest and most efficient routes with the help of historical data analysis. Route recommendations for drivers or fleet management systems can be constantly adjusted with real-time updates, which contain real-time data on road conditions, accidents, and construction. To guarantee smooth integration and efficient implementation, government organizations, transportation providers, and technology firms must work together.
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Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
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Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
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Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
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