تعیین حجم ترافیک خیابان با استفاده از یادگیری عمیق با مدل vgg19

هدف این مقاله تعیین حجم ترافیک خیابان با بهره‌گیری از مدل vgg19 است. این روش با تحلیل تصاویر خیابان و استفاده از توانایی شبکه‌های عصبی عمیق، تلاش می‌کند تا پیش‌بینی دقیقی از حجم ترافیک در شرایط مختلف را ارائه دهد. حجم ترافیک در شهرها به یک چالش روزافزون برای مدیریت ترافیک تبدیل شده است. این چالش ها موجب نیاز به راه‌حل‌های نوآورانه‌تر و دقیق‌تر برای پیش‌بینی و بهینه‌سازی جریان خودروها و مسیرهای حمل و نقل شده است. در این راستا، استفاده از روش‌های هوش مصنوعی و به خصوص شبکه‌های عصبی عمیق می‌تواند یکی از پاسخ‌های موثر به این چالش ها باشد. مدل vgg19 یکی از معماری‌های شناخته‌شده در دنیای شبکه‌های عصبی است که به دلیل توانایی بالای خود در استخراج ویژگی‌های تصاویر، به عنوان یک ابزار قدرتمند برای تحلیل تصاویر خیابان به کار گرفته شده است. استفاده از vgg19 برای استخراج ویژگی‌های خیابان، اطلاعات دقیق‌تری از الگوها و ویژگی‌های تصاویر خیابان می دهد و این اطلاعات را به منظور پیش‌بینی و تحلیل حجم ترافیک استفاده می شود.با بهره‌گیری از توانایی‌های vgg19 و شبکه‌های عصبی عمیق، گامی مهم در جهت ارائه راهکارهای دقیق و قابل اعتماد برای پیش‌بینی حجم ترافیک در خیابان‌ها برداشته می شود. این ابزارهای هوش مصنوعی، با ارائه اطلاعات دقیق و به موقع، می‌توانند به شهرها کمک کنند تا تصمیمات بهتر و هوشمندانه‌تری را در زمینه مدیریت ترافیک اتخاذ کنند.