An Edge Assisted Robust Smart Traffic Management and Signalling System for Guiding Emergency Vehicles During Peak Hours

要約

タイトル：ピーク時に緊急車両を案内するためのエッジ支援型堅牢なスマート交通運営・信号システム

要約：

– 交通渋滞は、インドや他の国の多くの都市で避けられない状況であり、大きな問題である。
– 自動車の増加、古いインフラストラクチャ、事故、歩行者交通、交通規則の違反などが交通事情をますます複雑にしている。
– これらの悪条件のため、自動検出および信号システムが非常に必要である。
– 既存の技術にはビデオ解析、赤外線センサ、およびワイヤレスセンサなどがあるが、非常に高価で高いメンテナンスが必要である。
– 提案された3段階のシステムは、混雑度に基づいて緊急車両を案内し交通を管理することができる。
– 最初の段階では、システムが撮影された画像を処理し、指数値を計算し、混雑度を発見する。
– 第2段階では、どのレーンにも緊急車両がいるかどうかを確認する。
– 第3段階では、処理と意思決定のすべてが辺緣サーバーで実行される。
– 提案されたモデルは堅牢で、霧、濃霧、風のような悪天候条件を考慮しており、低照度条件でも非常に効率的に動作する。
– エッジ技術の使用により、クラウドサーバーの負荷が軽減され、中間エッジサーバーで処理が実行されるため、遅延と帯域幅が低減され、リアルタイムでシステムがより信頼性が高くなる。

要約(オリジナル)

Congestion in traffic is an unavoidable circumstance in many cities in India and other countries. It is an issue of major concern. The steep rise in the number of automobiles on the roads followed by old infrastructure, accidents, pedestrian traffic, and traffic rule violations all add to challenging traffic conditions. Given these poor conditions of traffic, there is a critical need for automatically detecting and signaling systems. There are already various technologies that are used for traffic management and signaling systems like video analysis, infrared sensors, and wireless sensors. The main issue with these methods is they are very costly and high maintenance is required. In this paper, we have proposed a three-phase system that can guide emergency vehicles and manage traffic based on the degree of congestion. In the first phase, the system processes the captured images and calculates the Index value which is used to discover the degree of congestion. The Index value of a particular road depends on its width and the length up to which the camera captures images of that road. We have to take input for the parameters (length and width) while setting up the system. In the second phase, the system checks whether there are any emergency vehicles present or not in any lane. In the third phase, the whole processing and decision-making part is performed at the edge server. The proposed model is robust and it takes into consideration adverse weather conditions such as hazy, foggy, and windy. It works very efficiently in low light conditions also. The edge server is a strategically placed server that provides us with low latency and better connectivity. Using Edge technology in this traffic management system reduces the strain on cloud servers and the system becomes more reliable in real-time because the latency and bandwidth get reduced due to processing at the intermediate edge server.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI