Resumen

El tráfico en la red vial está aumentando progresivamente en mayor medida. Un buen conocimiento del tráfico en la red puede minimizar las congestiones utilizando información relacionada con la red vial obtenida con la ayuda de llamadas comunitarias, detectores de pavimento, y así sucesivamente. Mediante estos métodos, se genera información con características bajas con respecto al usuario en la red vial. Aunque los esquemas existentes obtienen información sobre el tráfico urbano, no logran calcular la tasa de agotamiento de energía de los nodos y localizar el equilibrio entre los costos generales y la calidad del protocolo de enrutamiento, lo que representa un gran desafío. Por lo tanto, se desarrolla un método de detección de vehículos en la red vial eficiente en energía basado en clústeres utilizando el método de numeración de intenciones (CVDRN-IN). Inicialmente, los nodos sensores que detectan un vehículo se agrupan en clústeres separados. Luego, aproximamos la fuerza de la tasa de agotamiento de nodos para

• Materias:Internet de las cosas Inteligencia artificial Contaminantes atmosféricos Sistema biométrico Aplicaciones
• Subjects:Internet of things Artificial intelligence Air pollutants Biometric system Applications
• Palabras claves:Tráfico; Red; Congestión; Urbano; Eficiente en energía; Detección de vehículos
• Keywords:Traffic; Network; Congestion; Urban; Energy-efficient; Vehicle detection