A Low Cost Automated Accident Notification System: Design, Simulation and Experimental Results
Notice bibliographique
Résumé
The last decades have seen the appearance and development of new embedded systems and IoT devices to improve car safety, such as auto brake, lane alignment, airbag, collision warning to name a few. However, despite the availability of new safety focused features, we still cannot put a break on increase in the number of car crash resulting in deaths. One of the main reasons for high death rate is late medical response to crash site or insufficient treatment of victims due to lack of knowledge of victim’s condition at the time of response. \nNational statistics clearly show that despite a growing wireless communication network and the availability of medical transport, the time to notify emergency personnel of a crash and respond to the crash victims can be quite lengthy. For fatal crashes in Canada, the average pre-hospital time is approximately 20 minutes in urban areas and 45 min to one hour in rural areas. \nIn this project, a new system was designed to notify the crash to health agencies and families via email, which is based on concepts of embedded system and IoT. There are several existing systems which also give the same results but the biggest asset of the proposed system is its ability for quick response with detail of seriousness of crash and image of the condition of victims in the car. Other features which similar system lack is the ability to communicate with each other. When we have lack of Internet due to no network on the phone or any other reason, systems of the crashed car will communicate with other systems in passing cars to relay the notification. In the project, two different kits were developed to work as two systems to test their performance and their ability to communicate with each other. The new system uses the hotspot feature of smartphone to provide Internet connection to send email when a crash occurs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».