Published May 23, 2024 | Version v1
Publication Open

An IoT-Based Automatic Vehicle Accident Detection and Visual Situation Reporting System

  • 1. University of Engineering and Technology Lahore
  • 2. First Technical University
  • 3. University of Zululand

Description

Road accidents are a major cause of injuries and deaths worldwide. Many accident victims lose their lives because of the late arrival of the emergency response team (ERT) at the accident site. Moreover, the ERT often lacks crucial visual information about the victims and the condition of the vehicles involved in the accident, leading to a less effective rescue operation. To address these challenges, a new Internet of Things (IoT)-based system is proposed that uses on-vehicle sensors to detect and report the accident to rescue operator without any human involvement. The sensor data are automatically transmitted to a remote server to create a visual representation of the accident vehicles (which existing systems lack), facilitating the situation-based rescue operation. The system tackles any false reporting issue and also sends alerts to the victim's family. A mobile application has also been developed for eyewitnesses to manually report the accident. The proposed system is evaluated in a simulated environment using a remote-controlled car. The results show that the system is robust and effective, automatically generating visuals of accident vehicles to facilitate informed rescue operation. The system has the potential to aid the ERT in providing timely first aid and, thus, saving human lives.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

حوادث الطرق هي السبب الرئيسي للإصابات والوفيات في جميع أنحاء العالم. يفقد العديد من ضحايا الحوادث حياتهم بسبب تأخر وصول فريق الاستجابة للطوارئ (ERT) إلى موقع الحادث. علاوة على ذلك، غالبًا ما يفتقر فريق الاستجابة لحالات الطوارئ إلى معلومات مرئية حاسمة حول الضحايا وحالة المركبات المتورطة في الحادث، مما يؤدي إلى عملية إنقاذ أقل فعالية. ولمواجهة هذه التحديات، يُقترح نظام جديد قائم على إنترنت الأشياء (IoT) يستخدم أجهزة استشعار على السيارة للكشف عن الحادث والإبلاغ عنه لمشغل الإنقاذ دون أي تدخل بشري. يتم نقل بيانات المستشعر تلقائيًا إلى خادم بعيد لإنشاء تمثيل مرئي لمركبات الحوادث (التي تفتقر إليها الأنظمة الحالية)، مما يسهل عملية الإنقاذ القائمة على الموقف. يعالج النظام أي مشكلة تتعلق بالإبلاغ الكاذب ويرسل أيضًا تنبيهات إلى عائلة الضحية. كما تم تطوير تطبيق للهاتف المحمول لشهود العيان للإبلاغ عن الحادث يدويًا. يتم تقييم النظام المقترح في بيئة محاكاة باستخدام سيارة يتم التحكم فيها عن بعد. تظهر النتائج أن النظام قوي وفعال، ويولد تلقائيًا صورًا لمركبات الحوادث لتسهيل عملية الإنقاذ المستنيرة. يتمتع النظام بالقدرة على مساعدة فريق الاستجابة للطوارئ في تقديم الإسعافات الأولية في الوقت المناسب، وبالتالي إنقاذ الأرواح البشرية.

Translated Description (French)

Les accidents de la route sont une cause majeure de blessures et de décès dans le monde entier. De nombreuses victimes d'accidents perdent la vie en raison de l'arrivée tardive de l'équipe d'intervention d'urgence (ERT) sur les lieux de l'accident. De plus, l'ERT manque souvent d'informations visuelles cruciales sur les victimes et l'état des véhicules impliqués dans l'accident, ce qui conduit à une opération de sauvetage moins efficace. Pour relever ces défis, un nouveau système basé sur l'Internet des objets (IoT) est proposé qui utilise des capteurs embarqués pour détecter et signaler l'accident à l'opérateur de sauvetage sans aucune intervention humaine. Les données du capteur sont automatiquement transmises à un serveur distant pour créer une représentation visuelle des véhicules accidentés (qui manquent aux systèmes existants), facilitant ainsi l'opération de sauvetage basée sur la situation. Le système s'attaque à tout problème de fausse déclaration et envoie également des alertes à la famille de la victime. Une application mobile a également été développée pour permettre aux témoins oculaires de signaler manuellement l'accident. Le système proposé est évalué dans un environnement simulé à l'aide d'une voiture télécommandée. Les résultats montrent que le système est robuste et efficace, générant automatiquement des visuels des véhicules accidentés pour faciliter les opérations de sauvetage en connaissance de cause. Le système a le potentiel d'aider l'ERT à fournir les premiers soins en temps opportun et, ainsi, à sauver des vies humaines.

Translated Description (Spanish)

Los accidentes de tráfico son una de las principales causas de lesiones y muertes en todo el mundo. Muchas víctimas de accidentes pierden la vida debido a la llegada tardía del equipo de respuesta a emergencias (ERT) al lugar del accidente. Además, el ERT a menudo carece de información visual crucial sobre las víctimas y el estado de los vehículos involucrados en el accidente, lo que lleva a una operación de rescate menos efectiva. Para abordar estos desafíos, se propone un nuevo sistema basado en Internet de las cosas (IoT) que utiliza sensores en el vehículo para detectar e informar el accidente al operador de rescate sin ninguna participación humana. Los datos del sensor se transmiten automáticamente a un servidor remoto para crear una representación visual de los vehículos accidentados (de los que carecen los sistemas existentes), lo que facilita la operación de rescate basada en la situación. El sistema aborda cualquier problema de denuncia falsa y también envía alertas a la familia de la víctima. También se ha desarrollado una aplicación móvil para que los testigos informen manualmente del accidente. El sistema propuesto se evalúa en un entorno simulado utilizando un coche teledirigido. Los resultados muestran que el sistema es robusto y eficaz, generando automáticamente imágenes de los vehículos accidentados para facilitar la operación de rescate informada. El sistema tiene el potencial de ayudar al ERT a proporcionar primeros auxilios oportunos y, por lo tanto, salvar vidas humanas.

Files

4719669.pdf.pdf

Files (15.8 kB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:de0318e9be7f30c41a73bed776ac51e1
15.8 kB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
نظام آلي للكشف عن حوادث المركبات والإبلاغ عن الوضع البصري قائم على إنترنت الأشياء
Translated title (French)
Un système de détection automatique des accidents de véhicules et de rapport visuel de situation basé sur l'IdO
Translated title (Spanish)
Un sistema automático de detección de accidentes de vehículos e informes visuales de situación basado en IoT

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4398245383
DOI
10.1155/2024/4719669

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Pakistan

References

  • https://openalex.org/W2033361935
  • https://openalex.org/W2052703053
  • https://openalex.org/W2078170692
  • https://openalex.org/W2331994864
  • https://openalex.org/W2557921480
  • https://openalex.org/W2646049796
  • https://openalex.org/W2782921004
  • https://openalex.org/W2782929139
  • https://openalex.org/W2785946419
  • https://openalex.org/W2805007042
  • https://openalex.org/W2806282362
  • https://openalex.org/W2898717733
  • https://openalex.org/W2902884972
  • https://openalex.org/W2942685890
  • https://openalex.org/W2942940788
  • https://openalex.org/W2943798037
  • https://openalex.org/W2948780138
  • https://openalex.org/W2972321833
  • https://openalex.org/W2979910211
  • https://openalex.org/W2988696689
  • https://openalex.org/W3043381437
  • https://openalex.org/W3083098541
  • https://openalex.org/W3109348583
  • https://openalex.org/W3111642191
  • https://openalex.org/W3127701989
  • https://openalex.org/W3131401505
  • https://openalex.org/W3136462184
  • https://openalex.org/W3168667848
  • https://openalex.org/W3206469445
  • https://openalex.org/W4200321604
  • https://openalex.org/W4206166424
  • https://openalex.org/W4285121866
  • https://openalex.org/W4288038957
  • https://openalex.org/W4293008981
  • https://openalex.org/W4294253345
  • https://openalex.org/W4297882778
  • https://openalex.org/W4327951950
  • https://openalex.org/W4387452201
  • https://openalex.org/W4387452235
  • https://openalex.org/W4387470759
  • https://openalex.org/W4387704557