Articles de revues sur le sujet « TRAFFIC CONGESTION DETECTION »
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Wiseman, Yair. « Computerized Traffic Congestion Detection System ». International Journal of Transportation and Logistics Management 1, no 1 (30 décembre 2017) : 1–8. http://dx.doi.org/10.21742/ijtlm.2017.1.1.01.
Texte intégralIdura Ramli, Nurshahrily, et Mohd Izani Mohamed Rawi. « An overview of traffic congestion detection and classification techniques in VANET ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 20, no 1 (1 octobre 2020) : 437. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v20.i1.pp437-444.
Texte intégralXiang, Yingxiao, Wenjia Niu, Endong Tong, Yike Li, Bowei Jia, Yalun Wu, Jiqiang Liu, Liang Chang et Gang Li. « Congestion Attack Detection in Intelligent Traffic Signal System : Combining Empirical and Analytical Methods ». Security and Communication Networks 2021 (31 octobre 2021) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2021/1632825.
Texte intégralWang, Chao. « An Effective Congestion Control Algorithm based on Traffic Assignment and Reassignment in Wireless Sensor Network ». Recent Advances in Electrical & ; Electronic Engineering (Formerly Recent Patents on Electrical & ; Electronic Engineering) 13, no 8 (3 décembre 2020) : 1166–74. http://dx.doi.org/10.2174/2352096513999200628095848.
Texte intégralKayarga, Tanuja, et H. M. Navyashree. « A Novel Framework to Control and Optimize the Traffic Congestion Issue in VANET ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 2.31 (24 août 2018) : 245. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.31.18234.
Texte intégralEl-Sersy, Heba, et Ayman El-Sayed. « Survey of Traffic Congestion Detection using VANET ». Communications on Applied Electronics 1, no 4 (26 mars 2015) : 14–20. http://dx.doi.org/10.5120/cae-1520.
Texte intégralCherkaoui, Badreddine, Abderrahim Beni-Hssane, Mohamed El Fissaoui et Mohammed Erritali. « Road traffic congestion detection in VANET networks ». Procedia Computer Science 151 (2019) : 1158–63. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2019.04.165.
Texte intégralKalinic, Maja, et Jukka M. Krisp. « Fuzzy inference approach in traffic congestion detection ». Annals of GIS 25, no 4 (2 octobre 2019) : 329–36. http://dx.doi.org/10.1080/19475683.2019.1675760.
Texte intégralBhanja, Urmila, Anita Mohanty et Bhagyashree Das. « Embedded based real time traffic congestion detection ». International Journal of Vehicle Information and Communication Systems 3, no 4 (2018) : 267. http://dx.doi.org/10.1504/ijvics.2018.094976.
Texte intégralMohanty, Anita, Bhagyashree Das et Urmila Bhanja. « Embedded based real time traffic congestion detection ». International Journal of Vehicle Information and Communication Systems 3, no 4 (2018) : 267. http://dx.doi.org/10.1504/ijvics.2018.10016393.
Texte intégralEs Swidi, A., S. Ardchir, A. Daif et M. Azouazi. « Road users detection for traffic congestion classification ». Mathematical Modeling and Computing 10, no 2 (2023) : 518–23. http://dx.doi.org/10.23939/mmc2023.02.518.
Texte intégralYang, Xinghai, Fengjiao Wang, Zhiquan Bai, Feifei Xun, Yulin Zhang et Xiuyang Zhao. « Deep Learning-Based Congestion Detection at Urban Intersections ». Sensors 21, no 6 (15 mars 2021) : 2052. http://dx.doi.org/10.3390/s21062052.
Texte intégralKhan, Zahid, Anis Koubaa et Haleem Farman. « Smart Route : Internet-of-Vehicles (IoV)-Based Congestion Detection and Avoidance (IoV-Based CDA) Using Rerouting Planning ». Applied Sciences 10, no 13 (30 juin 2020) : 4541. http://dx.doi.org/10.3390/app10134541.
Texte intégralZhang, Xue Li. « Path Reconstruction of Intelligent Traffic Based on Positive Feedback System ». Applied Mechanics and Materials 513-517 (février 2014) : 3160–64. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.513-517.3160.
Texte intégralZaitouny, Ayham, Athanasios D. Fragkou, Thomas Stemler, David M. Walker, Yuchao Sun, Theodoros Karakasidis, Eftihia Nathanail et Michael Small. « Multiple Sensors Data Integration for Traffic Incident Detection Using the Quadrant Scan ». Sensors 22, no 8 (11 avril 2022) : 2933. http://dx.doi.org/10.3390/s22082933.
Texte intégralAnbaroglu, B., B. Heydecker et T. Cheng. « HOW TRAVEL DEMAND AFFECTS DETECTION OF NON-RECURRENT TRAFFIC CONGESTION ON URBAN ROAD NETWORKS ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLI-B2 (7 juin 2016) : 159–64. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xli-b2-159-2016.
Texte intégralAnbaroglu, B., B. Heydecker et T. Cheng. « HOW TRAVEL DEMAND AFFECTS DETECTION OF NON-RECURRENT TRAFFIC CONGESTION ON URBAN ROAD NETWORKS ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLI-B2 (7 juin 2016) : 159–64. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xli-b2-159-2016.
Texte intégralGe, Ling Yan, et Bi Feng Zhu. « Analysis and Optimization of Hangzhou East Area Traffic Based on the Congestion Index Detection Platform ». Advanced Materials Research 1030-1032 (septembre 2014) : 2182–86. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.1030-1032.2182.
Texte intégralBalasubramanian, Saravana Balaji, Prasanalakshmi Balaji, Asmaa Munshi, Wafa Almukadi, T. N. Prabhu, Venkatachalam K et Mohamed Abouhawwash. « Machine learning based IoT system for secure traffic management and accident detection in smart cities ». PeerJ Computer Science 9 (8 mars 2023) : e1259. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1259.
Texte intégralMohanty, Anita, Sudipta Mahapatra et Urmila Bhanja. « Traffic congestion detection in a city using clustering techniques in VANETs ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 13, no 3 (1 mars 2019) : 884. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v13.i3.pp884-891.
Texte intégralWang, Wan-Xiang, Rui-Jun Guo et Jing Yu. « Research on road traffic congestion index based on comprehensive parameters : Taking Dalian city as an example ». Advances in Mechanical Engineering 10, no 6 (juin 2018) : 168781401878148. http://dx.doi.org/10.1177/1687814018781482.
Texte intégralWang, Chishe, Yuting Chen, Jie Wang et Jinjin Qian. « An Improved CrowdDet Algorithm for Traffic Congestion Detection in Expressway Scenarios ». Applied Sciences 13, no 12 (15 juin 2023) : 7174. http://dx.doi.org/10.3390/app13127174.
Texte intégralPillai, Arjun, Kajal Chourasia et Bhavya Agarwal. « Neural Network Based Traffic Monitoring using UAVs ». International Journal of Engineering and Advanced Technology 8, no 4s2 (1 août 2020) : 45–50. http://dx.doi.org/10.35940/ijeat.d1003.0484s219.
Texte intégralXu, Ling, Qun Ba et Shan Hu. « Reserch on Traffic Congestion Detection Using Realtime Video ». Applied Mechanics and Materials 241-244 (décembre 2012) : 2100–2106. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.241-244.2100.
Texte intégralSheikh, Muhammad Sameer, Jun Liang et Wensong Wang. « An Improved Automatic Traffic Incident Detection Technique Using a Vehicle to Infrastructure Communication ». Journal of Advanced Transportation 2020 (13 janvier 2020) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2020/9139074.
Texte intégralPeng, Ming Long, Xin Rong Liang, Chao Jun Dong et Yan Yan Liu. « Freeway Traffic Congestion Identification Based on Fuzzy Logic Inference ». Applied Mechanics and Materials 397-400 (septembre 2013) : 2227–30. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.397-400.2227.
Texte intégralV, Mahalakshmi, et Dr Manjunath S. « Automatic Detection of Pedestrian Crossing Platform using Congestion Monitoring ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 8 (31 août 2023) : 275–79. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.55178.
Texte intégralKoukounaris, Athanasios I., Konstantina P. Marousi et P. E. Yorgos J. Stephanedes. « Congestion detection and diversion in coastal urban traffic ». Transportation Research Procedia 41 (2019) : 255–59. http://dx.doi.org/10.1016/j.trpro.2019.09.045.
Texte intégralYang, Yuan Feng, Xue Feng Xian, Li Li Liao et Min Ya Zhao. « A Feature Extraction Approach of Traffic Congestion from Video ». Advanced Materials Research 490-495 (mars 2012) : 1058–62. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.490-495.1058.
Texte intégralBretherton, David, Keith Wood et Neil Raha. « Traffic Monitoring and Congestion Management in the SCOOT Urban Traffic Control System ». Transportation Research Record : Journal of the Transportation Research Board 1634, no 1 (janvier 1998) : 118–22. http://dx.doi.org/10.3141/1634-15.
Texte intégralDongare, Tejas, Dhiraj Huljute, Pranit Jadhav, Anuj Lad et Prof Sheetal Marawar. « A Review on Traffic Management and Road Analysis of Porwal Road ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 1 (31 janvier 2023) : 881–84. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.48508.
Texte intégralNurhadryani, Yani, Wulandari Wulandari et Muhammad Naufal Farras Mastika. « Vehicle Detection Monitoring System using Internet of Things ». Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) 6, no 5 (31 octobre 2022) : 749–60. http://dx.doi.org/10.29207/resti.v6i5.4082.
Texte intégralShariat Mohaymany, Afshin, et Matin Shahri. « Evaluating the impact of new congestion charging scheme using smartphone-based data : a spatial change detection study ». Canadian Journal of Civil Engineering 47, no 9 (septembre 2020) : 1105–15. http://dx.doi.org/10.1139/cjce-2019-0106.
Texte intégralGao, Zhi Min, Fa Sheng Liu et Meng Chen. « Urban Transportation Crowded Recognition Technology and Application ». Applied Mechanics and Materials 97-98 (septembre 2011) : 907–10. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.97-98.907.
Texte intégralAgrawal, K., M. K. Nigam, S. Bhattacharya et G. Sumathi. « Ambulance detection using image processing and neural networks ». Journal of Physics : Conference Series 2115, no 1 (1 novembre 2021) : 012036. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2115/1/012036.
Texte intégralAliari, Sanaz, et Kaveh F. Sadabadi. « Automatic Detection of Major Freeway Congestion Events using Wireless Traffic Sensor Data : Machine Learning Approach ». Transportation Research Record : Journal of the Transportation Research Board 2673, no 7 (25 mai 2019) : 436–42. http://dx.doi.org/10.1177/0361198119843859.
Texte intégralShang, Qiang, Yang Yu et Tian Xie. « A Hybrid Method for Traffic State Classification Using K-Medoids Clustering and Self-Tuning Spectral Clustering ». Sustainability 14, no 17 (5 septembre 2022) : 11068. http://dx.doi.org/10.3390/su141711068.
Texte intégralStojanović, Natalija, et Dragan Stojanović. « BIG MOBILITY DATA ANALYTICS FOR TRAFFIC MONITORING AND CONTROL ». Facta Universitatis, Series : Automatic Control and Robotics 19, no 2 (8 décembre 2020) : 087. http://dx.doi.org/10.22190/fuacr2002087s.
Texte intégralLe, Thi Thuy Duong, Dang Hai Hoang et Thieu Nga Pham. « Avoiding Congestion for Coap Burst Traffic ». EAI Endorsed Transactions on Internet of Things 9, no 1 (29 mars 2023) : e2. http://dx.doi.org/10.4108/eetiot.v9i1.2655.
Texte intégralJiang, Tian, Jing An, Hao Zhi Zhang et Zhen Guo Qian. « Traffic Information Collection System for Congestion Identification and Relief ». Applied Mechanics and Materials 178-181 (mai 2012) : 2680–85. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.178-181.2680.
Texte intégralChughtai, Omer, Nasreen Badruddin, Maaz Rehan et Abid Khan. « Congestion Detection and Alleviation in Multihop Wireless Sensor Networks ». Wireless Communications and Mobile Computing 2017 (2017) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2017/9243019.
Texte intégralTrinh, Truc, et Khang Nguyen. « A Vietnamese benchmark for vehicle detection and real-time empirical evaluation ». Can Tho University Journal of Science 14, no 3 (29 novembre 2022) : 45–52. http://dx.doi.org/10.22144/ctu.jen.2022.042.
Texte intégralAnjaneyulu, Mohandu, et Mohan Kubendiran. « Short-Term Traffic Congestion Prediction Using Hybrid Deep Learning Technique ». Sustainability 15, no 1 (21 décembre 2022) : 74. http://dx.doi.org/10.3390/su15010074.
Texte intégralKeerthana, Jeniffer. « Traffic Density Detection and Signal Adjustment Using IR Sensor ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 6 (30 juin 2023) : 3117–21. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.54018.
Texte intégralCHEN, JING, EVAN TAN et ZHIDONG LI. « A MACHINE LEARNING FRAMEWORK FOR REAL-TIME TRAFFIC DENSITY DETECTION ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 23, no 07 (novembre 2009) : 1265–84. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001409007673.
Texte intégralHall, Randolph W., et Nilesh Vyas. « Buses as a Traffic Probe : Demonstration Project ». Transportation Research Record : Journal of the Transportation Research Board 1731, no 1 (janvier 2000) : 96–103. http://dx.doi.org/10.3141/1731-12.
Texte intégralShrivastava, Disha, et Arun Agrawal. « Traffic Congestion Detection in Vehicular Adhoc Networks using GPS ». IOSR Journal of Computer Engineering 16, no 2 (2014) : 63–69. http://dx.doi.org/10.9790/0661-16216369.
Texte intégralWang, Qi, Jia Wan et Yuan Yuan. « Locality constraint distance metric learning for traffic congestion detection ». Pattern Recognition 75 (mars 2018) : 272–81. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2017.03.030.
Texte intégralYong-chuan, Zhang, Zuo Xiao-qing, Zhang li-ting et Chen Zhen-ting. « Traffic Congestion Detection Based On GPS Floating-Car Data ». Procedia Engineering 15 (2011) : 5541–46. http://dx.doi.org/10.1016/j.proeng.2011.08.1028.
Texte intégralLi, Shen, Jian Zhang, Gang Zhong et Bin Ran. « A Simulation Approach to Detect Arterial Traffic Congestion Using Cellular Data ». Journal of Advanced Transportation 2022 (21 février 2022) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8811139.
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