CSTFM 2024
2024 International Conference on Smart Transportation and Future Mobility
随着人工智能技术的不断发展,智能出行已经成为了未来交通运输的重要趋势。通过研究自动驾驶技术、智能交通管理系统、系统建模与仿真、绿色科技、共享出行、智能物流和与其他技术的结合,智能出行将为人们提供更加高效、安全和便捷的出行方式。
2024年智能交通与未来出行国际会议 (CSTFM 2024) 将于2024年10月18至20日在中国杭州召开。本次会议由北京航空航天大学杭州创新研究院主办,同济大学、上海海事大学协办。
我们诚挚地邀请国内外专家学者参与本次盛会,共同就“智能交通与未来出行”等前沿、热点问题展开深入的交流与讨论,共同推进与智能出行相关各学科的发展与进步。
所有被CSTFM 2024接收的论文将收录至会议数字论文集,并提交至Ei Compendex、 Scopus、CPCI、Google Scholar 等主流数据库检索。此外,优秀论文将被推荐至EI期刊《International Journal of Vehicle Systems Modelling and Testing》(ISSN online: 1745-6444, ISSN print: 1745-6436) 发表。
本次会议很荣幸邀请到山东大学吴建清教授组织专题"Collaborative Perception and Intelligent Operation of Smart Transportation",欢迎各位专家学者踊跃投稿参会!
*投稿至专题论坛(二),请注意勾选"Special Session Ⅱ - Collaborative Perception and Intelligent Operation of Smart Transportation"。
分会主席
吴建清教授
山东大学
吴建清,男,山东烟台人,工学博士(后),教授,博士生导师,山东省泰山学者青年专家,山东大学齐鲁青年学者,齐鲁交通学院智慧交通系主任。
主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金项目、山东省重点研发计划、江苏省自然科学基金、公安部道路交通安全重点实验室开放基金、山东省智慧交通重点实验室开放课题、苏州市科技攻关计划等。
主要从事智能交通系统与道路病害检测领域的科学研究,在《Accident Analysis and Prevention》、《Transportation Research Part C》、《Transportation Research Part F》、《IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine》、《IEEE Sensors Journal》、《Construction Building and Materials》等著名期刊发表SCI/SSCI论文40余篇,其中第一作者或通讯作者30余篇。担任交通及智能监测领域内20余个知名期刊的审稿专家。
获国际、国家发明专利 11 项(9项第一位),完成专利成果转化 100 余万元,授权软件著作权 10 项。主持国家及省部级等项目 13 项(含国家重点研发计划课题 1 项、国家自然科学基金1项)。荣获山东省泰山学者青年专家、山东大学齐鲁青年学者荣誉称号。
专题信息
Keywords:
Collaborative Perception
Intelligent Operation
Traffic conflicts
Traffic data fusion
Path optimization
Data-driven
Summary:
In recent years, researchers and technicians in the field of Perception and Operation of Smart Transportation have made significant innovations, both in theoretical methods and engineering practices. With the background of artificial intelligence, theories of information fusion and methods of data-driven operation for transportation have continuously developed. Simultaneously, many technological projects in this domain have been funded by government like the Ministry of Transport and the National Natural Science Foundation, resulting in a collection of innovative achievements, and leading the technological frontier.
To timely summarize the developments, experiences, and recent advances in theoretical methods and engineering technology practices in the field of Smart Transportation, we initiated the "Smart Transportation Collaborative Perception and Intelligent Operation and Maintenance" session. The aim is to comprehensively analyze the development and achievements on frontier research in the field of collaborative perception and intelligent operation, while forecasting future trends and major directions of smart transportation. This session covers various domains, such as Collaborative perception of vehicle-road information, Fusion of data from multiple sources, Management of traffic conflicts, Path optimization of vehicles, Intelligent detection of diseases in transportation infrastructure, Date-driven evaluation of transportation infrastructure performance, Scientific decision-making in infrastructure management and maintenance. This session is expected to promote the research and application of collaborative perception and intelligent operation technologies in the field of smart transportation. Further, scholars and engineers can facilitate the translation and promotion of scientific and technological achievements, and further promote the construction of transportation in China.
Topics:
Collaborative perception of vehicle-road information
Fusion of traffic data from multiple sources
Management of traffic conflicts
Path optimization of vehicles
Intelligent detection of diseases in transportation infrastructure
Data-driven evaluation of transportation infrastructure performance
Scientific decision-making in infrastructure management and maintenance
投稿信息
在线链接投稿:
https://cmt3.research.microsoft.com/CSTFM2024
扫码投稿:
本次会议新增EI期刊(International Journal of Vehicle Systems Modelling and Testing)投稿。
投稿邮箱:email@icstte.org
*投稿时备注EI-JA投稿
重要日期:
摘要提交截止:2024年5月16日
全文提交截止:2024年5月30日
会议时间:2024年10月18-20日
1. 稿件必须为全英文稿件。
2. 所有稿件应为原创,未公开见刊的,论文需要符合主题、论据充分、具备实用价值和创新性。
3. 投稿的文章由评审进行评估,评估内容包括原创性、技术或研究的内容和深度、会议主题相关性、贡献性和可读性。
4. 文章篇幅一般在5-12页之间,不少于5页,含公式图表等。
5. 作者可通过iThenticate或其他查询系统自费查重,重复率不得超过20%且单条引用源不得高于5%。
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