CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN
5.2. Hướng phát triển
- Tích hợp thêm các mô đun nhận diện, phát hiện các hướng đi có xe ưu tiên, hoặc hướng có mật độ lưu lượng phương tiện lớn bằng các phương pháp phân tích hình ảnh qua camera hoặc phương pháp trực quan hóa tại các ngã tư đô thị.
- Hiệu chỉnh phần mềm mô phỏng trực quan, sinh động hơn để dễ dàng thể hiện rõ ưu điểm của giải pháp này bằng các phần mềm mô phỏng chuyên nghiệp phát triển cơ sở hạ tầng giao thông.
- Mở rộng giải pháp “Thay đổi tín hiệu đèn giao thông đô thị dựa trên mức độ ưu tiên của các hướng qua giao lộ” cho tất cả các giao lộ khác như ngã 3, ngã 5 hoặc điểm giao nhau có vòng xuyến ở các Thành phố lớn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] T. A. Litman, "Smart Congestion Relief: Comprehensive Evaluation of Traffic Congestion Costs and Congestion Reduction Strategies," Victoria Transport Policy Institute 2015.
[2] M. Papageorgiou, C. Diakaki, V. Dinopoulou, A. Kotsialos, and Y. Wang, "Review of Road Traffic Control Strategies," Proceedings of the IEEE, vol. 91, pp. 2043-2067, 2003.
[3] M. Wiering, J. v. Veenen, J. Vreeken, and A. Koopman, "Intelligent Traffic Light Control," Institute of Information and Computing Sciences - Utrecht University 2004.
[4] Trần Vạn Thúy Diễm, "Nghiên cứu một tiếp cận điều khiển đèn tín hiệu giao thông thông minh tại một giao lộ," Luận văn Thạc sĩ ngành Công nghệ thông tin, Trường Đại học Công Nghệ Thông Tin. 2016.
[5] B. Zhou, J. Cao, and H. Wu, "Adaptive Traffic Light Control of Multiple Intersections in WSN-based ITS," presented at the IEEE International Conference on Vehicular Technology, Yokohama, Japan, 2011.
[6] S. Mehta, "Fuzzy Control System For Controlling Traffic Lights," in
International MultiConference of Engineers and Computer Scientists
IMECS 2008, Hong Kong, 2008.
[7] W. Wen, "A dynamic and automatic traffic light control expert system for solving the road congestion problem," Expert Systems with Applications, vol. 34, pp. 2370–2381, 2007.
[8] R. S. Parmar and B. Trivedi, "Identification of Parameters and Sensor Technology for Vehicular Traffic - A Survey," International Journal of Traffic and Transportation Engineering, vol. 3, pp. 101-106, 2014.
[9] M. Tubaishat, Q. Qi, Y. Shang, and H. Shi, "Wireless Sensor-Based Traffic Light Control," in IEEE CCNC 2008, 2008, pp. 702-706.
[10] M. Tubaishat, Y. Shang, and H. Shi, "Adaptive Traffic Light Control with Wireless Sensor Networks," pp. 187-191, 2007.
[11] W. L. Mitchell, "Traffic light control for emergency vehicles," United States Patent 4,443,783, Apr. 17, 1984.
[12] Chung-Cheng Chiu, Min-Yu Ku And Chun-Yi Wang, “Automatic Traffic Surveillance System for Vision-Based Vehicle Recognition and Tracking,” Journal of Information Science and Engineering 26, 611-629, 2010.
[13] P. V. Tran, T. T. Bui, D. Tran, P. Q. Pham, and A. V. T. Tran, “Approach to Priority-based Controlling Traffic Lights," in Intelligent Information and Database Systems, ACIIDS 2016, Danang, Vietnam, 2016, pp. 746- 754.
[14] T. T. Bui, T. V. Tran, L. H. T. Le, H. H. T. Duong, and P. V. Tran, "An Approach to Representing Traffic State on Urban Roads Used by Various Types of Vehicles," in 10th Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems, ACIIDS 2018, Dong Hoi City, Vietnam, 2018, LNAI 10751, pp. 179-188. DOI: 10.1007/978- 3-319- 75417-8
[15] J. Zheng, K. Suzuki, and M. Fujita, "Evaluation of Car-following Models Using Trajectory Data from Real Traffic," in 8th International Conference on Traffic and Transportation Studies, Changsha, China, 2012, pp. 356-366.
[16] P. V. Tran and H. T. Nguyen, "Visualization Cube for Tracking Moving Object," presented at the Computer Science and Information Technology, Information and Electronics Engineering, 2011.
[17] Tsai, L. W., Chean, Y. C., Ho, C. P., Gu, H. Z., and Lee, S. Y. “Multi- Lane Detection and Road Traffic Congestion Classification for Intelligent Transportation System” Energy Procedia, 2011.