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另外網站雪隧即時路況影像 - TUI-NA也說明:警察廣播電台和高速公路局即時路況資料,地圖導航和交通部cctv閉路電視即時影像與天氣資訊,藉由影像的輔助了解現場路況。 雪山隧道即時路況在標籤: ...

國立臺北教育大學 資訊科學系碩士班 許佳興所指導 周酩智的 運用卷積神經網路預測長隧道之路況 (2019),提出雪山隧道即時路況關鍵因素是什麼,來自於卷積神經網路、長隧道、路況預測、倒傳遞神經網路。

而第二篇論文國立臺灣大學 國家發展研究所 陳顯武、鍾國允所指導 郭嘉呈的 大數據分析於智慧運輸系統之應用與發展:以國道五號及蘇花公路為例 (2019),提出因為有 Dijkstra演算法、政策分析、大數據、人工智慧、智慧運輸系統、國道5號、蘇花改的重點而找出了 雪山隧道即時路況的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了雪山隧道即時路況,大家也想知道這些:

運用卷積神經網路預測長隧道之路況

為了解決雪山隧道即時路況的問題,作者周酩智 這樣論述:

現今,卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)在人臉和圖像辨識上已相當成熟,本論文中,我們將時序的數位訊號經過預處理轉變成二維資料的呈現,利用CNN來預測長隧道內的路況,實作於目前台灣最長的雪山隧道,將預測結果與實際情況做比較和驗證。 本研究中所使用的路況資料,除了雪山隧道本身路段,也涵蓋了雪山隧道以北:石碇到坪林路段,還有雪山隧道以南:宜蘭到頭城路段,記錄這三條路段之每分鐘內通過車輛數量與平均車速,這兩種資料先經由資料的預處理,轉換成多維的資料作為卷積神經網路的輸入,之中運用了倒傳遞神經網路來修正權重和誤差,經過這些架構而產生路況預測模型,與

實際數據驗證可以得到九成的以上的準確率。

大數據分析於智慧運輸系統之應用與發展:以國道五號及蘇花公路為例

為了解決雪山隧道即時路況的問題,作者郭嘉呈 這樣論述:

「一條安全回家的路」將隨著「臺9線蘇花公路山區路段改善計畫」於2020年的全線竣工及通車,進一步實現花蓮、臺東居民的交通保障與社會正義。此等發展,亦是繼2006年國道5號通車後,另一項大幅改善臺灣東部地區交通的重大公路建設。國道5號在「蘇花改」通車後,已有6家業者經營共32條客運路線。臺灣北部、宜蘭等地往返花蓮的公路交通便捷化,勢必為「國道5號」與「蘇花公路」帶來更大的車流量與艱難挑戰:「國道5號」在現有交通壅塞問題尚未解決,又面對用路需求大幅增加的挑戰;「蘇花公路」則是面臨道路容量不變,車流量卻大幅成長的窘境。民眾從臺北地區往返花蓮、臺東地區,更可能要連闖「國道5號」與「蘇花公路」兩大交通

壅塞關卡。顯而易見的,前述議題已成道路管理機關之重要課題,也為眾多平行機關間,政策制定之協調與整合帶來難題。  本研究立基於「人工智慧」、「演算法」、「資料探勘」與「大數據」之電腦科學,發展「交通大數據」、「運輸與物流規劃及管理」及「交通政策決定與執行」之應用,利用現有「智慧化公路運輸系統」在硬體的建設上已近完備的優勢,提出透過Dijkstra演算法建構「即時決策執行成效回饋與即時決策調整架構」,以經由電腦科技的高速運算,來達到「交通政策決定與執行」之重要管理目的。換言之,本研究即是使用「交通資訊蒐集系統」取得即時且充分的交通數據,再經由「大數據分析及運算」輸出至「交通控制系統」,以有效利用道

路與管理車流,同時藉由「大量的數據收集」與「快速的資訊分析及決策執行」,達到減少決策時間與降低決策成本,用以整合分析與處理東部路廊的交通議題,並達成政策分析。  本研究的貢獻在於建構出「即時決策執行成效回饋與即時決策調整架構」與「大數據分析之智慧運輸系統」,藉由「大數據」的基礎,應用Dijkstra演算法,發展「交通決策」之「智慧系統」設計與開發。基此,本研究所關切的課題,已能以「智慧運輸系統」獲得完整的交通資訊,再由其系統自動演算,提出即時且能確實執行的最佳解決方案,進言之,更可依循此等途徑,建構出「整合政策決定考量因素」並符合各方需求的「智慧化公路運輸系統」,以做成最適政策組合。