Detección automática de eventos generadores de accidentes de tránsito
La seguridad vial se centra en la implementación de medidas que permiten prevenir o mitigar los daños causados por los accidentes de tránsito, los cuales se encuentran entre las principales causas de muerte a nivel mundial [1]. A finales del año 2016, los accidentes de tránsito causaron cerca de 500...
- Autores:
-
Vargas Agudelo, Fabio Alberto
Estrada Esquivel, Hugo
Martínez Rebollar, Alicia
Ortiz Hernández, Javier
Torres Restrepo, Leon Alberne T
- Tipo de recurso:
- Part of book
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Tecnológico de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio Tdea
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:dspace.tdea.edu.co:tdea/1119
- Acceso en línea:
- https://dspace.tdea.edu.co/handle/tdea/1119
- Palabra clave:
- Educación
Organización y gestión
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La seguridad vial se centra en la implementación de medidas que permiten prevenir o mitigar los daños causados por los accidentes de tránsito, los cuales se encuentran entre las principales causas de muerte a nivel mundial [1]. A finales del año 2016, los accidentes de tránsito causaron cerca de 500.000 muertes y 14 millones de heridos en todo el mundo [2]. Asimismo, este tipo de accidentes se ubican como la principal causa de muerte en la población menor de 45 años en México [1], [3]. En este sentido, algunas organizaciones e instituciones trabajan en diferentes iniciativas enfocadas en la detección temprana de los eventos de riesgo o conductas de conducción agresivas que pueden desencadenar un accidente de tránsito. Estas iniciativas se apoyan en técnicas de procesamiento de señales y aprendizaje de máquinas [4], [5], [6], así como en diferentes herramientas tecnológicas para detectar automáticamente los tipos de eventos de riesgo que pueden presentarse al momento de conducir un automóvil |
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En este sentido, algunas organizaciones e instituciones trabajan en diferentes iniciativas enfocadas en la detección temprana de los eventos de riesgo o conductas de conducción agresivas que pueden desencadenar un accidente de tránsito. Estas iniciativas se apoyan en técnicas de procesamiento de señales y aprendizaje de máquinas [4], [5], [6], así como en diferentes herramientas tecnológicas para detectar automáticamente los tipos de eventos de riesgo que pueden presentarse al momento de conducir un automóvil1.Capítulo 7 DETECCIÓN AUTOMÁTICA DE EVENTOS GENERADORES DE ACCIDENTES DE TRÁNSITO. 1391a ed.22 p.application/pdfspaSello Editorial Tecnológico de Antioquiahttps://tdea.edu.co/images/tdea/galeria/ebooks_sello_editorial/Investigacioneinnovacioneningenieridesoftware.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://tdea.edu.co/images/tdea/galeria/ebooks_sello_editorial/Investigacioneinnovacioneningenieridesoftware.pdfDetección automática de eventos generadores de accidentes de tránsitoCapítulo - Parte de Librohttp://purl.org/coar/resource_type/c_3248Textinfo:eu-repo/semantics/bookParthttps://purl.org/redcol/resource_type/CAP_LIBinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85160 p139 pInvestigación e innovación en ingeniería de software. Volumen 4EducaciónOrganización y gestiónOrganización Mundial de la Salud, “Informe Sobre La Situación Mundial de la Seguridad Vial 2015”, pp. 1-12, 2015.P. Chaovalit, C. Saiprasert, and T. Pholprasit, “A method for driving event detection using SAX with resource usage exploration on smartphone platform”, Eurasip J. Wirel. Commun. Netw., vol. 2014, n.º 1, 2014. doi: 10.1186/1687- 1499-2014-135Organización Mundial de la Salud, “Global Status Report on Road Safety 2018: Summary”, Tech. Rep. (WHO/NMH/ NVI/18.20). Licence: CC BYNC-SA 3.0 IGO). 2018B. Fernandes, M. Alam, V. Gomes, J. Ferreira, and A. Oliveira, “Automatic accident detection with multi-modal alert system implementation for ITS”, Veh. Commun., 2016. doi: 10.1016/j.vehcom.2015.11.001H. M. Ali and Z. S. Alwan, “Car Accident Detection and Notification System Using Smartphone”, Int. J. Comput. Sci. Mob. Comput., vol. 4, n.º 4, pp. 620-635, 2015A. Bin Faiz, A. Imteaj, and M. 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Carlos, “Learning Roadway Surface Disruption Patterns Using the Bag of Words Representation”, IEEEM. Muñoz, J. D. Gil, L. Roca, F. Rodríguez, and M. Berenguel, “An iot architecture for water resource management in agroindustrial environments: A case study in almería (Spain)”, Sensors (Switzerland), vol. 20, n.º 3, 2020. doi: 10.3390/ s20030596.M. Muñoz, J. D. Gil, L. Roca, F. Rodríguez, and M. Berenguel, “An iot architecture for water resource management in agroindustrial environments: A case study in almería (Spain)”, Sensors (Switzerland), vol. 20, n.º 3, 2020. doi: 10.3390/ s20030596.Organización Mundial de la Salud, Salve VIDAS. Paquete de medidas técnicas sobre seguridad vial. Ginebra, Organización Mundial de la Salud, 2017. Licencia: CC-BY-SA 3.0 IGOCESVI, “Factores que generan los accidentes de tránsito”, 2015N. O. Alsrehin, A. F. Klaib, and A. Magableh, “Intelligent Transportation and Control Systems Using Data Mining and Machine Learning Techniques: A Comprehensive Study”, IEE 49857, 2019. doi: 10.1109/ ACCESS.2019.2909114E Access, vol. 7, pp. 49830K. Rostamzadeh, H. Nicanfar, N. Torabi, S. Gopalakrishnan, and V. C. M. Leung, “A contextaware trust-based information dissemination framework for vehicular networks”, IEEE Internet Things J., vol. 2, n.º 2, pp. 121-132, 2015. doi: 10.1109/ JIOT.2015.2388581Z. Liu, M. Wu, K. Zhu, and L. Zhang, “SenSafe: A smartphonebased traffic safety framework by sensing vehicle and pedestrian behaviors”, Mob. Inf. Syst., vol. 2016, Article ID 7967249, 2016. doi: 10.1155/2016/7967249M. Karaduman and H. Eren, “Smart driving in smart city”, in ICSG 2017 - 5th Int. Istanbul Smart Grids Cities Congr. Fair, pp. 115-119, 2017. doi: 10.1109/ SGCF.2017.7947614O. Avatefipour and F. Sadry, “Traffic Management System Using IoT Technology - A Comparative Review”, IEEE Int. Conf. Electro Inf. 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