Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Traffic Safety Systems based on Vehicular Networks. Using Wireless Communication and Artificial Intelligence to Reduce Road Casualties

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Manuel Fogu? Cort?s
ISBN: 9783659352010
Год издания: 2013
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 216
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 50074 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 119013
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: The integration of telecommunication technologies into the automotive industry will change the way we travel today. The different vehicles on the road will be able to exchange information through Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs), opening a new world of possibilities. This work focuses on improving traffic safety using this novel technology. The assessment of techniques for vehicular networks involves high cost and complexity, and hence simulation has become a widely used research tool. We developed a framework that uses mobility scenarios in real cities to simulate the communication between vehicles, allowing the development of efficient protocols for warning message dissemination in urban environments. These algorithms are part of a broader architecture, called e-NOTIFY, which is able to detect traffic accidents and inform the emergency services. To achieve a full automation of this process, Artificial Intelligence techniques are used to estimate the severity of the accident and determine the optimal set of resources for the rescue operation. The development and evaluation of a prototype proved the feasibility of the system, and how it could help to reduce road casualties.
Ключевые слова: Vehicular Networks, Wireless Access in Vehicular Environments (WAVE), Warning Message Dissemination, Accident Severity Estimation, Automatic Resource Allocation