ABSTRACT Från dagens konventionella bilar till morgondagens självkörande bilar kommer framsteg inom tekniken att göra det möjligt för fordon att utrustas med mer och mer sofistikerade avkänningsanordningar, t.ex. kameror. När fordon får förmågan att fungera som mobila sensorer som bär användbar trafikinformation, människor och fordon delar sensordata för att förbättra körupplevelsen. Detta dokument beskriver en fordonsbaserad molntjänst för ruttplanering, där användare samarbetar för att dela trafikbilder med hjälp av sina fordons ombordkameror. Vi presenterar arkitekturen för ett system för delning av trafikbilder som kallas social fordonsnavigering, vilket gör det möjligt för förare i fordonsmolnet att rapportera och dela visuell trafikinformation som kallas NaviTweets. En uppsättning NaviTweets filtreras sedan, förfinas och kondenseras i en koncis, användarvänlig ögonblicksbild sammanfattning av rutten av intresse, kallas en trafik smälta. Dessa nedbrytningar kan ge mer relevant och tillförlitlig information om vägsituationen och kan komplettera förutsägelser, t.ex. beräknad ankomsttid, och därmed stödja användarnas vägbeslut. Som bevis på koncept, presenterar detta dokument systemdesign och en prototyp implementation som körs på Android smartphone-plattformen, tillsammans med dess utvärdering.
Detta föreslagna program kallas NaviTweets expanderas senare för att dra nytta av ett fordonsmoln, vilket gör det möjligt att rapportera och dela trafikinformation REF.
Seeing Is Believing: Sharing Real-Time Visual Traffic Information via Vehicular Clouds
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}