論文の概要: Enhancing Road Safety: An IoT-Based Accident Detection and Prevention Mechanism
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.22381v1
- Date: Sun, 21 Jun 2026 07:59:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-25 18:36:57.394753
- Title: Enhancing Road Safety: An IoT-Based Accident Detection and Prevention Mechanism
- Title（参考訳）: 道路安全の強化:IoTによる事故検出・防止機構
- Authors: Prabhu Pugalenthi, Pramod Krishnaa Dhanbalan,
- Abstract要約: 事故防止・検知システム(APDS)は、運転者のリスクを体系的に軽減し、衝突後の緊急応答を最適化するように設計されている。
提案するフレームワークは,連続したリアルタイムテレメトリモニタリング,アクティブな局所アラームトリガ,自動的状況介入が可能な多層アーキテクチャを特徴とする。
このシステムは、GPSを介して即時空間座標を集約する自動緊急通信プロトコルを統合し、近距離で医療施設に標的警報を送付する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Road traffic accidents remain a critical global crisis, consistently serving as a primary driver of preventable mortality and severe injury. These incidents are frequently precipitated by human error, including overspeeding, driving under the influence of alcohol, and cognitive fatigue. To address this urgent public safety challenge, this paper presents an intelligent, Internet of Things (IoT)-based Accident Prevention and Detection System (APDS) designed to systematically mitigate driver risk and optimize post-collision emergency responses. The proposed framework features a multi-tiered architecture capable of executing continuous real-time telemetry monitoring, proactive local alarm triggering, and automated situational intervention. Furthermore, the system integrates automated emergency communication protocols that aggregate immediate spatial coordinates via GPS and dispatch targeted alerts to medical facilities in close proximity, thereby optimizing response times and reducing accident-related fatalities.
- Abstract（参考訳）: 道路交通事故は依然として世界的危機であり、予防可能な死亡と重傷の原動力となっている。
これらの出来事は、過速運転、アルコールの影響による運転、認知疲労など、人間の過誤によって頻繁に引き起こされる。
この緊急公衆安全問題に対処するために,本論文では,運転者のリスクを体系的に軽減し,衝突後の緊急応答を最適化するために設計された,インテリジェントなIoT(Internet of Things)ベースの事故防止検知システム(APDS)を提案する。
提案するフレームワークは,連続したリアルタイムテレメトリモニタリング,アクティブな局所アラームトリガー,自動状況介入が可能な多層アーキテクチャを特徴とする。
さらに、GPSを介して即時空間座標を集約し、近距離で医療施設に目標警報を送信する自動緊急通信プロトコルを統合し、応答時間を最適化し、事故関連の死亡事故を減らす。
関連論文リスト
- DARTS: A Drone-Based AI-Powered Real-Time Traffic Incident Detection System [4.230713219853656]
DARTSは、AIを利用したドローンによるリアルタイム交通事故検知システムである。
このシステムは、自己収集されたデータセットで99%の精度で検出された。
現地試験では、DARTSは地方交通管理センターより12分早く後方衝突を検出し、確認した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-29T22:32:16Z) - Intelligent Road Anomaly Detection with Real-time Notification System for Enhanced Road Safety [0.0]
ポットホールや亀裂などの道路損傷異常は、事故の重要かつ頻発する原因として現れている。
網羅的なシステムは、穴、亀裂を検知し、そのサイズを分類し、当局による適切な行動のためにデータをクラウドに送信するために開発されている。
また、道路上で重篤な異常が検出された場合、周囲の車両に警告信号を発信する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-13T18:12:03Z) - RACER: Epistemic Risk-Sensitive RL Enables Fast Driving with Fewer Crashes [57.319845580050924]
本稿では,リスク感応制御と適応行動空間のカリキュラムを組み合わせた強化学習フレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは,現実世界のオフロード運転タスクに対して,高速なポリシーを学習可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-07T23:32:36Z) - Real-time accident detection and physiological signal monitoring to enhance motorbike safety and emergency response [0.35337216626844875]
都市化と生活水準の向上により、道路上の車両の数が大幅に増加した。
バイク事故は特にリスクが高く、重傷や重傷を負う。
本稿では,バイク事故に特化して設計された新しい自動検知・通知システムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T01:41:31Z) - AccidentGPT: Accident Analysis and Prevention from V2X Environmental
Perception with Multi-modal Large Model [32.14950866838055]
AccidentGPTは総合的な事故解析とマルチモーダル大模型の予防である。
自律走行車では、車両を制御し衝突を避けるための総合的な環境認識と理解を提供する。
人間の運転する車には、プロアクティブな長距離安全警告と盲点警告を提供します。
我々のフレームワークは、歩行者、車両、道路、環境を含む交通安全のインテリジェントでリアルタイムな分析を支援する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-20T16:19:47Z) - AI on the Road: A Comprehensive Analysis of Traffic Accidents and
Accident Detection System in Smart Cities [0.0]
本稿では,米国各地における交通事故の包括的分析について述べる。
事故検出と交通分析の課題に対処するために,交通監視カメラと行動認識システムを用いたフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-22T17:08:13Z) - TAP: A Comprehensive Data Repository for Traffic Accident Prediction in
Road Networks [36.975060335456035]
既存の機械学習アプローチは、独立して交通事故を予測することに重点を置いている。
グラフ構造情報を組み込むには、グラフニューラルネットワーク(GNN)を自然に適用することができる。
GNNを事故予測問題に適用することは、適切なグラフ構造化交通事故データセットがないため、課題に直面します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-17T22:18:58Z) - Infrastructure-based End-to-End Learning and Prevention of Driver
Failure [68.0478623315416]
フェールネットは、規模が拡大したミニ都市において、名目上と無謀なドライバーの両方の軌道上で、エンドツーエンドでトレーニングされた、繰り返しニューラルネットワークである。
制御障害、上流での認識エラー、ドライバーのスピードを正確に識別し、名目運転と区別することができる。
速度や周波数ベースの予測器と比較すると、FailureNetのリカレントニューラルネットワーク構造は予測能力を向上し、ハードウェアにデプロイすると84%以上の精度が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-21T22:55:51Z) - SAFER: Safe Collision Avoidance using Focused and Efficient Trajectory
Search with Reinforcement Learning [34.934606949086096]
本稿では,効率的な衝突回避システムSAFERを提案する。
現実世界の強化学習(RL)、検索ベースのオンライン軌道計画、自動緊急介入を組み合わせる。
実世界の実験では、いくつかのベースラインと比較して、我々のアプローチは平均速度を高くし、クラッシュ率を低くし、緊急介入を少なくし、オーバーヘッドを小さくし、全体的な制御をスムーズにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-23T18:08:08Z) - DRIVE: Deep Reinforced Accident Anticipation with Visual Explanation [36.350348194248014]
交通事故予測は、ダッシュカムビデオから将来の事故の発生を正確にかつ迅速に予測することを目的としている。
既存のアプローチは通常、将来の事故が起こる前に、空間的および時間的文脈の手がかりを捉えることに重点を置いている。
本稿では, DRIVE という視覚表現を用いた深部強化型事故予測手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-21T16:33:21Z) - A novel method of predictive collision risk area estimation for
proactive pedestrian accident prevention system in urban surveillance
infrastructure [6.777019450570473]
道路交通事故は、人間の生活に深刻な脅威をもたらし、早期死亡の主な原因となっています。
歩行者の衝突を予防するためのブレークスルーは、CCTVなどの視覚センサに基づいて歩行者の潜在的なリスクを認識することです。
本研究では,無信号横断歩道における衝突リスク領域推定システムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-06T10:29:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。