![](/images/graphics-bg.png)
Automated Incident Detection Using Real-Time Floating Car Data
المؤلفون المشاركون
Houbraken, Maarten
Logghe, Steven
Schreuder, Marco
Audenaert, Pieter
Colle, Didier
Pickavet, Mario
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-12-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The aim of this paper is to demonstrate the feasibility of a live Automated Incident Detection (AID) system using only Floating Car Data (FCD) in one of the first large-scale FCD AID field trials.
AID systems detect traffic events and alert upcoming drivers to improve traffic safety without human monitoring.
These automated systems traditionally rely on traffic monitoring sensors embedded in the road.
FCD allows for finer spatial granularity of traffic monitoring.
However, low penetration rates of FCD probe vehicles and the data latency have historically hindered FCD AID deployment.
We use a live country-wide FCD system monitoring an estimated 5.93% of all vehicles.
An FCD AID system is presented and compared to the installed AID system (using loop sensor data) on 2 different highways in Netherlands.
Our results show the FCD AID can adequately monitor changing traffic conditions and follow the AID benchmark.
The presented FCD AID is integrated with the road operator systems as part of an innovation project, making this, to the best of our knowledge, the first full chain technical feasibility trial of an FCD-only AID system.
Additionally, FCD allows for AID on roads without installed sensors, allowing road safety improvements at low cost.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Houbraken, Maarten& Logghe, Steven& Schreuder, Marco& Audenaert, Pieter& Colle, Didier& Pickavet, Mario. 2017. Automated Incident Detection Using Real-Time Floating Car Data. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1171007
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Houbraken, Maarten…[et al.]. Automated Incident Detection Using Real-Time Floating Car Data. Journal of Advanced Transportation No. 2017 (2017), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1171007
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Houbraken, Maarten& Logghe, Steven& Schreuder, Marco& Audenaert, Pieter& Colle, Didier& Pickavet, Mario. Automated Incident Detection Using Real-Time Floating Car Data. Journal of Advanced Transportation. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1171007
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1171007
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)