Detección de anomalías en trayectorias de vehículos conectados y autónomos utilizando un autoencoder LSTM y un modelo de mezcla gaussiana
Autores: Wang, Boyu; Li, Wan; Khattak, Zulqarnain H.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Detección de anomalías en trayectorias de vehículos conectados y autónomos utilizando un autoencoder LSTM y un modelo de mezcla gaussiana
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Conectados
Vehículos autónomos
CAVs
Tecnología
Seguridad
Detección de anomalías
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
La tecnología de Vehículos Conectados y Autónomos (CAVs) tiene el potencial de transformar el sistema de transporte. Aunque estas nuevas tecnologías tienen muchas ventajas, su implementación plantea preocupaciones significativas en cuanto a seguridad, seguridad y privacidad.
Descripción
La tecnología de Vehículos Conectados y Autónomos (CAVs) tiene el potencial de transformar el sistema de transporte. Aunque estas nuevas tecnologías tienen muchas ventajas, su implementación plantea preocupaciones significativas en cuanto a seguridad, seguridad y privacidad.