المجلة الدولية للعلوم والتقنية

International Science and Technology Journal

ISSN: 2519-9854 (Online)

ISSN: 2519-9846 (Print)

DOI: www.doi.org/10.62341/ISTJ

مجلة علمية محكّمة تهتم بنشر البحوث والدراسات في مجال العلوم التطبيقية، تصدر دورياً تحت إشراف نخبة من الأساتذة

Approaches to Traffic Light Systems Based on Using Machine Learning Techniques

الملخص
نظام إشارات المرور هو أداة تنظم المركبات ذات العجلات من أجل العمل بانتظام. نظام إشارات المرور العادية الحالي ليس كافيًا للتحكم في الازدحام المروري بسبب أنه يعمل وفقًا لخطة زمنية محددة الوقت. ومع ذلك، فقد أصبح الازدحام المروري يمثل مشكلة كبيرة لمعظم البشر نظرًا لأنه يزيد من الضوضاء وتلوث الهواء وضياع الوقت.ومن ثم، فإن نظام إشارات المرور العادية لم يعد لديه القدرة على التعامل مع الازدحام الهائل، ويجب إيجاد حلول حول كيفية تنظيم المسار الذي يجب أن يسير أو يتوقف من أجل القضاء على ازدحام التقاطع بين المركبات.لذلك، تم تصميم نظام إشارات المرور الذكي المعتمد على تقنيات التعلم الآلي واكتشاف عدد المركبات تلقائيًا في كل حارة وضبط وقت الإشارة الخضراء على النحو الأمثل لتجنب وقت الانتظار الهائل والازدحام الواضح أيضًا بمعدل أسرع.أخيرًا، تم استخدام فيجول استديو و البايثون للمحاكاة, و خوارزمية (Branch and Bound) لتحديد أي منها يجب تشغيل الاشارة أو إيقاف تشغيلها، لأنه يتميز بخاصية إيجاد حل بين مجموعة من الحلول، ويتم تطبيق خوارزمية (greedy) لتحديد وقت الانتظار لكل مسار. الكلمات المفتاحية: نظام اشارات المرور، وقت الانتظار، خوارزمية Branch and Bound, خوارزمية ,greedy, الازدحام المروري, الوقت الأخضرر
Abstract
Traffic light system is a tool that regulates wheeled vehicles to run regularly. Current ordinary traffic light system is not sufficient to control the traffic challenging congestions due to the fact they operate on a fixed-time length plan. However, the traffic congestion has grown to be a large trouble for most human beings due to the fact it increases noise, air pollution, and wasting time. Hence, ordinary traffic light system has no longer ability to deal with massive congestion, and solutions must be found on how to organize which lane must run or stop to eliminate intersection among vehicles. Therefore, the intelligent traffic light system based on machine learning techniques designed and automatically discover the quantity of vehicles in every lane and set the green sign time optimally to avoid massive waiting time and additionally clear congestion at quicker rate. Finally, the proposed system used Visual studio and Python for simulation and an algorithm of Branch and Bound used to determine which one the lamp should turn on and turn off, because it has a characteristic to find out a solution among some set of solutions, and greedy algorithm applied to determine waiting time for each line. Keywords: traffic light system, waiting time, Branch and Bound, Greedy, traffic congestion, BFS, green time