التعلم العميق في هندسة المرور الذكية
م. سارة عبد الله الكيلاني
هندسة المرور والنقل الذكي
جامعة بغداد – كلية الهندسة
Deep Learning Applications In Intelligent Traffic Engineering
Eng. Sarah A. Al-Kilani
Intelligent Transportation and Traffic Engineering
University of Baghdad – College of Engineering
Sarah.kilani@uobaghdad.edu.iq
الملخص :
شهد قطاع هندسة المرور تحولاً نوعياً مع انتشار أنظمة النقلالم الذكية (ITS) التي تعتمد على جمع البيانات الحية من الكاميرات، وأجهزة الاستشعار، وشبكات إنترنت الأشياء، بهدف إدارة حركة المرور بشكل ديناميكي وتقليل الاختناقات المرورية والحوادث. ومع ازدياد حجم البيانات وتعقيد الأنماط المرورية، أصبحت خوارزميات التعلم العميق إحدى أهم الأدوات الحديثة القادرة على تحليل الصور المرورية، التنبؤ بكثافة المركبات، والتعرف على سلوك السائقين وحالات الازدحام في الوقت الحقيقي. يهدف هذا البحث إلى دراسة دور نماذج التعلم العميق، مثل شبكات LSTM وCNN وGAN، في تطوير حلول مرور ذكية تعتمد على التحليل التلقائي للبيانات بدلاً من الأساليب التقليدية القائمة على النمذجة اليدوية أو الإحصاءات الثابتة. يتناول البحث أهم تطبيقات التعلم العميق في مجالات متعددة، من بينها: التنبؤ بزمن الرحلة، التحكم الذكي في الإشارات الضوئية، اكتشاف الحوادث المبكر، والتحليل الآلي لتدفق المركبات باستخدام الرؤية الحاسوبية. كما يستعرض البحث تجارب عالمية نجحت في تقليل زمن الانتظار المروري بنسبة تصل إلى 25%، وخفض استهلاك الوقود والانبعاثات الناتجة عن التوقفات المتكررة، إضافة إلى تحسين الاستجابة المرورية للطوارئ. ويقدم البحث مقارنة بين الأنظمة التقليدية المعتمدة على برمجيات المرور القديمة، وتلك التي تعتمد على شبكات التعلم العميق التي تستمر في التعلم من البيانات بمرور الوقت، مما يجعلها أكثر دقة ومرونة.وتخلص الدراسة إلى أن التعلم العميق يمثل البنية التحليلية الأساسية للجيل القادم من أنظمة النقل الذكية، نظراً لقدرته على توفير حلول ذاتية التكيف، منخفضة الكلفة، وأكثر كفاءة في إدارة الحركة داخل المدن الحديثة.الكلمات المفتاحية: التعلم العميق، هندسة المرور الذكية، شبكات العصب الاصطناعية، الرؤية الحاسوبية، أنظمة النقل الذكية، تحليل البيانات المرورية
Abstract :
The field of traffic engineering has witnessed a major shift with the rapid integration of Intelligent Transportation Systems (ITS), which rely on real-time data collected from cameras, sensors, and IoT networks to dynamically manage traffic flow, reduce congestion, and prevent accidents. As traffic data grows in volume and complexity, deep learning has emerged as a powerful analytical tool capable of processing visual information, predicting vehicle density, and detecting abnormal traffic events in real time. This research explores the role of deep learning models—such as CNN, LSTM, and GAN networks—in enabling smart, data-driven traffic management systems that outperform traditional rule-based or statistical traffic models. The study highlights key applications of deep learning in intelligent traffic engineering, including travel time prediction, adaptive traffic signal control, early accident detection, and automated vehicle flow analysis using computer vision. Several international case studies are reviewed, showing improvements such as a 25% reduction in waiting time at intersections, decreased fuel consumption due to smoother traffic flow, and enhanced emergency response routing. The research also compares conventional traffic systems, which rely on static programming, with AI-enhanced systems that continually learn from live data, making them more accurate, scalable, and adaptable to urban complexity. The findings indicate that deep learning will be the analytical foundation of next-generation smart transportation systems, providing more autonomous, cost-efficient, and sustainable solutions for modern cities facing rapid population and mobility growth.Keywords: Deep Learning, Intelligent Traffic Engineering, Neural Networks, Computer Vision, Intelligent Transportation Systems, Traffic Data Analytics.