DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | HADJ SADOK, MOhammed NAzim | - |
dc.date.accessioned | 2023-10-09T09:53:02Z | - |
dc.date.available | 2023-10-09T09:53:02Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/432 | - |
dc.description | Encadreur : M Djamel AMAR BENSABER | en_US |
dc.description.abstract | The issue of traffic congestion is a pressing concern for many major cities, including
Algiers.
The application of Artificial Intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT) has
emerged as a promising solution to address this challenge. This study aims to explore
the effectiveness of various AI and IoT-based traffic management meth- ods that have
been proposed in recent literature. By comparing different methods, this study seeks
to identify the most cost-effective and efficient solution for alleviat- ing traffic congestion.
Furthermore, this research will provide valuable insights for local transportation
authorities and policymakers to implement innovative traffic management strategies.***
Le problème de la congestion du trafic est une préoccupation pressante pour de
nombreuses grandes villes y parmis Alger.
L’application de l’intelligence artificielle (IA) et l’Internet des objets (IoT) est apparu
comme une solution prometteuse pour relever ce défi. Cette étude vise pour
explorer l’efficacité de diverses méthodes de gestion du trafic basées sur l’IA et l’IoT
qui ont été proposés dans la littérature récente. En comparant différentes méthodes,
cette étude vise à identifier la solution la plus rentable et la plus efficace pour resoudre
ce problem. En outre, cette recherche fournira des informations précieuses pour les
autorités de transport locales et les décideurs politiques pour mettre en oeuvre une
stratégie de gestion du trafic. | en_US |
dc.language.iso | en | en_US |
dc.subject | Traffic | en_US |
dc.subject | Machine Learning | en_US |
dc.subject | Internet Of Things | en_US |
dc.subject | Congestion | en_US |
dc.title | Smart Traffic Management: AI and IoT based Approaches to Solving Urban Congestion | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Master
|