Sammanfattning av denna webbsida: Realtidsdata om olika trafikhändelser och trafikförhållanden, olyckor, farlig körning eller farliga vägförhållanden är avgörande för säkra och effektiva transporter. Till skillnad från uppgifter om väginfrastruktur som ofta är begränsade i omfattning och kvantitet, utlovar crowdsensing en mycket bredare och omfattande täckning av trafikhändelser. För att säkerställa en säker och effektiv trafikdrift är det dock av avgörande betydelse att bedöma tillförlitligheten hos uppgifter från crowdsourced. Detta omfattar även upptäckt av avsiktlig eller oavsiktlig manipulation, bedrägeri och skräppost. I detta dokument utformar och demonstrerar vi ett system för upptäckt av trafikhändelser och bedömning av källrytm för opålitliga datakällor. Särskild omsorg tas för att anpassa systemet för drift i decentraliserat läge, med hjälp av smarta kontrakt på en Turing-komplett blockchain plattform, eliminera en enda myndighet över sådana system och öka motståndskraften mot institutionell datamanipulering. Den föreslagna lösningen utvärderades med hjälp av både en syntetisk trafikhändelse dataset och en dataset som samlats in från verkliga användare, med hjälp av en trafikhändelse rapportering mobil applikation i en professionell körsimulator som används för förarutbildning. Resultaten visar det föreslagna systemet kan exakt upptäcka en rad manipulativa och missrapporterande beteenden, och snabbt konvergerar till den slutliga förtroende värderingen även i en resurs-konstruerad miljö av en blockchain plattform virtuell maskin.
I Ref, för att säkerställa säker och effektiv trafik drift, samtidigt bedöma pålitligheten av crowdsourced data, författarna använder smarta kontrakt på blockkedjan, för att eliminera en enda myndighet över sådana system, och slutligen lägga fram en säker och realtid trafik händelse detektering lösning.
Crowdsourced Traffic Event Detection and Source Reputation Assessment Using Smart Contracts
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}