Road safety ranking using deep learning and full consistency method in greater cairo region/ By Karim Mohamed Mohamed Soliman; Under the Supervision of Dalia Galal Said, Hossam Abdel Hameed Abdel Gawad.
Material type:
TextPublication details: 2022.Content type: - text
- Unmediated
- volume
- تقييم أمان الطرق باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي ومنهجية صنع القرار متعددة المعايير بالقاهرة الكبرى
- 363.125
| Item type | Current library | Home library | Call number | Status | Barcode | |
|---|---|---|---|---|---|---|
Thesis
|
قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول | المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة | Cai01.13.05.M.Sc.2022.Ka.R. (Browse shelf(Opens below)) | Not for loan | 01010110087521000 |
Thesis (M.Sc.)-Cairo University,2022.
Bibliography: p. 139-148.
قدرت منظمة الصحة العالمية أعداد الوفيات الناتجة عن حوادث المرور في العالم 1.35 مليون وفاة سنوياً، وركزت كثير من الأبحاث في مجال سلامة وأمان الطرق على دراسة تأثير مكونات قطاع الطريق على أعداد الحوادث وأمان وسلامة الطريق. وبالرغم من ذلك، فهناك القليل من الأبحاث التي تناقش تقييم أمان وسلامة الطرق باستخدام الطرق الاوتوماتيكية للكشف عن عناصر ومكونات الطرق، سواء عناصر البنية التحتية (مثل عدد الحارات، وجود جزيرة، وجود أرصفة أو حواجز، وجود أعمدة إنارة) أو عناصر تشغيلية (مثل مستوى الإزدحام، مواقف عشوائية للمشاة لركوب النقل الجماعي) أو عناصر استخدامات الأراضي المحيطة (مثل وجود الطريق في منطقة حضارية أم خلوية)، وعند رقمنة هذه العناصر يمكن ربط معايير الأمان المختلفة بهذه العناصر، ويهدف هذا إلى تقييم القطاعات المختلفة من الطرق وإعطائها درجة للأمان، تساعد متخذي القرار على رصد القطاعات في شبكة الطرق الأكثر إحتياجاً لميزانية رفع مستوى الأمان.
There are no comments on this title.