Abstract-Ny kommunikationsteknik integrerad i moderna fordon erbjuder en möjlighet till bättre hjälp till skadade i trafikolyckor. Nyligen genomförda studier visar hur kommunikationskapaciteten bör stödjas av artificiella underrättelsesystem som kan automatisera många av de beslut som ska fattas av räddningstjänsten, och därigenom anpassa räddningsresurserna till olyckans allvar och minska assistanstiden. För att förbättra den övergripande räddningsprocessen är en snabb och korrekt uppskattning av hur allvarlig olyckan är en nyckelpunkt för att hjälpa räddningstjänsterna att bättre uppskatta de resurser som krävs. I detta dokument föreslås ett nytt intelligent system som automatiskt kan upptäcka trafikolyckor, meddela dem via fordonsnätverk och bedöma deras svårighetsgrad utifrån begreppet datautvinning och kunskapsinferens. Vårt system tar hänsyn till de mest relevanta variabler som kan karakterisera hur allvarliga olyckorna är (variabler som fordonshastighet, typ av fordon, islagshastighet och status för krockkudden). Resultaten visar att en komplett process för kunskapsupptäckt i databaser (KDD) med ett adekvat urval av relevanta funktioner gör det möjligt att generera skattningsmodeller som kan förutsäga hur allvarliga nya olyckor är. Vi utvecklar en prototyp av vårt system baserat på off-the-shälf-enheter och validerar det vid Applus+ IDIADA Automotive Research Corporations anläggningar, vilket visar att vårt system kan minska den tid som behövs för att larma och distribuera räddningstjänster efter en olycka.
På samma sätt behandlar forskningsarbetet i REF begreppet att fastställa olyckans svårighetsgrad beroende på fordonets svårighetsgrad.
A System for Automatic Notification and Severity Estimation of Automotive Accidents
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}