000			02687nam a2200301Ia 4500
005			20250223033158.0
008			231030s9999 xx 000 0 und d
049			_aDeposit
082			_a363.125
097			_aSc.M
099			_aCai01.13.05.M.Sc.2022.Ka.R.
100			_aKarim Mohamed Mohamed Soliman;
245			_aRoad safety ranking using deep learning and full consistency method in greater cairo region/ _cBy Karim Mohamed Mohamed Soliman; Under the Supervision of Dalia Galal Said, Hossam Abdel Hameed Abdel Gawad.
246			_aتقييم أمان الطرق باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي ومنهجية صنع القرار متعددة المعايير بالقاهرة الكبرى
260			_c2022.
502			_aThesis (M.Sc.)-Cairo University,2022.
504			_aBibliography: p. 139-148.
520			_aقدرت 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.
650			_aRoad Safety
653			_aroad safety.
700			_aMohamed Rashad Elmitiny.
856			_uhttp://172.23.153.220/th.pdf
905			_aMohamady
942			_cTH _2ddc
999			_c165405 _d165405
336			_2rda content _atext
337			_2rdamedia _aUnmediated
338			_2rdacarrier _avolume