علوم رایانشی

علوم رایانشی

تشخیص بیدرنگ تصادف در ترافیک شهری با اینترنت اشیاء و ترکیب سازوکار توجه با ماشین‌بردار پشتیبان در چارچوب ابرمحور

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
دانشکده مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشگاه آزاد اسلامی واحد قزوین، قزوین، ایران
10.22034/csj.2026.546325.1124
چکیده
تشخیص بیدرنگ تصادف در شبکه‌های حمل‌ونقل هوشمند برای کاهش تلفات و مدیریت ترافیک حیاتی است اما نرخ هشدار کاذب بالا، هزینه محاسباتی و محدودیت پهنای‌ باند دوربین‌های شهری چالش اصلی محسوب می‌شود. این پژوهش چارچوبی سبک و مقیاس‌پذیر برای آشکارسازی مطمئن تصادف ارائه می‌کند که همزمان دقت بالا و هزینه ارتباطی پایین را هدف می‌گیرد. در مرحله لبه، تنها هنگام مشاهده نشانه خطر (تغییرات ناگهانی و غیرعادی در داده‌های حسگرها (افزایش بیش از ۳۵۰ پاسکال در نیروی ضربه، کاهش سرعت بیش از ۶۰ درصد در کمتر از ۱ ثانیه)، چند ثانیه ویدئو به کارساز میانی ارسال می‌شود؛ در کارساز، همگام‌سازی زمانی‌ مکانی و پاکسازی انجام می‌گیرد. سپس یک استخراج‌گر سبک با هم‌آمیختی تفکیکپذیر عمقی، دو بلوک Inception با اتصالات باقیمانده و توجه کانالی، نمایه ۲۵۶ بعدی نرمال‌شده می‌سازد. این نمایه با ماشین بردار پشتیبان مبتنی بر هسته تابع شعاعی و کالیبراسیون احتمال طبقه‌بندی می‌شود و با هموارسازی زمانی و هم‌نظری چندمنبع، هشدارهای بی‌مورد کاهش می‌یابد. آزمایشهای انجام ‌شده نشان داد که روش پیشنهادی به دقت 99 درصد، بازخوانی 99 درصد، دقت مثبت 98 درصد و صحت 5/98 درصد دست یافت. ماتریس آشفتگی آزمایش تنها ۷ خطا از ۴۰۰ نمونه را نشان داد. نسبت به خطوط مبنا VGG-19، ResNet-50، DenseNet121 و InceptionV3، بهبود دقت بین 6/1 تا 2/4 واحد درصد و بهبود حساسیت بین 2 تا 7 واحد درصد حاصل شد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

   [1]      Arefin, M. S., Mahin, M. I. S., & Mily, F. A. (2025). Real-time rapid accident detection for optimizing road safety in Bangladesh. Heliyon, 11(4).
   [2]      Musa, A. A., Malami, S. I., Alanazi, F., Ounaies, W., Alshammari, M., & Haruna, S. I. (2023). Sustainable traffic management for smart cities using Internet-of-Things-oriented intelligent transportation systems (ITS): Challenges and recommendations. Sustainability, 15(13), 9859.
   [3]      Oladeji, E. O., Ezeme, C., Baiyewu, L. A., Okunola, M. O., & Ogunlade, S. O. (2024). The catastrophic cost of motorcycle road traffic injuries: Experience from a major reference centre in a lower-middle income country. Injury, 111314.
   [4]      Kaledio, P., Oloyede, J., Olaoye, F., & Lucas, D. (2023). The internet of things: Transforming industries, empowering connectivity, and shaping the future.
   [5]      Aldhanhani, T., Abraham, A., Hamidouche, W., & Shaaban, M. (2024). Future trends in smart green IoV: Vehicle-to-everything in the era of electric vehicles. IEEE Open Journal of Vehicular Technology.
   [6]      Amlan, K. N. H., Uddin, M. S., Mahmud, T., & Riyan, N. B. (2023). IoT, cloud computing, and sensing technology for smart cities. In Intelligent techniques for cyber-physical systems (pp. 267–291). CRC Press.
   [7]      Deng, B., Nan, J., Cao, W., & Wang, W. (2023). Survey on integration of network communication into vehicle real-time motion control. IEEE Communications Surveys & Tutorials.
   [8]      Wang, X., Zhu, H., Ning, Z., Guo, L., & Zhang, Y. (2023). Blockchain intelligence for Internet of Vehicles: Challenges and solutions. IEEE Communications Surveys & Tutorials.
   [9]      Dikshit, S., Atiq, A., Shahid, M., Dwivedi, V., & Thusu, A. (2023). The use of artificial intelligence to optimize the routing of vehicles and reduce traffic congestion in urban areas. EAI Endorsed Transactions on Energy Web, 10.
[10]      Sohail, A., Cheema, M. A., Ali, M. E., Toosi, A. N., & Rakha, H. A. (2023). Data-driven approaches for road safety: A comprehensive systematic literature review. Safety Science, 158, 105949.
[11]      Taslimasa, H., Dadkhah, S., Neto, E. C. P., Xiong, P., Ray, S., & Ghorbani, A. A. (2023). Security issues in Internet of Vehicles (IoV): A comprehensive survey. Internet of Things, 100809.
[12]      Kontopoulou, V. I., Panagopoulos, A. D., Kakkos, I., & Matsopoulos, G. K. (2023). A review of ARIMA vs. machine learning approaches for time series forecasting in data-driven networks. Future Internet, 15(8), 255.
[13]      Reddy, K. R., & Muralidhar, A. (2023). Machine learning-based road safety prediction strategies for Internet of Vehicles (IoV) enabled vehicles: A systematic literature review. IEEE Access.
[14]      Pan, R., Jie, L., Zhang, X., Pang, S., Wang, H., & Wei, Z. (2022). A V2P collision risk warning method based on LSTM in IoV. Security and Communication Networks.
[15]      Chang, C.-C., Ooi, Y.-M., & Sieh, B. H. (2021). IoV-based collision avoidance architecture using machine learning prediction. IEEE Access, 9, 115497–115505.
[16]      Chen, C., Xiang, H., Qiu, T., Wang, C., Zhou, Y., & Chang, V. (2018). A rear-end collision prediction scheme based on deep learning in the Internet of Vehicles. Journal of Parallel and Distributed Computing, 117, 192–204.
[17]      Chang, C.-C., Lin, W.-M., & Lai, C.-A. (2019). Using real-time dynamic prediction to implement IoV-based collision avoidance. Applied Sciences, 9(24), 5370.
[18]      Aung, N., Zhang, W., Dhelim, S., & Ai, Y. (2018). Accident prediction system based on hidden Markov model for vehicular ad-hoc network in urban environments. Information, 9(12), 311.
[19]      Kumar, N., Sood, S. K., & Saini, M. (2023). IoV-fog-assisted framework for accident detection and classification. ACM Transactions on Embedded Computing Systems.
[20]      Tantaoui, M., Laanaoui, M. D., & Kabil, M. (2021). Big data accident prediction system in green networks and intelligent transportation systems. In Emerging trends in ICT for sustainable development: The proceedings of NICE2020 international conference (pp. 121–127). Springer International Publishing.
[21]      Zhao, H., Cheng, H., Mao, T., & He, C. (2019, May). Research on traffic accident prediction model based on convolutional neural networks in VANET. In 2019 2nd International Conference on Artificial Intelligence and Big Data (ICAIBD) (pp. 79–84). IEEE.
[22]      Rajesh, G., Benny, A. R., Harikrishnan, A., Abraham, J. J., & John, N. P. (2020, July). A deep learning based accident detection system. In 2020 international conference on communication and signal processing (ICCSP) (pp. 1322-1325). IEEE.
[23]      Fogue, M., Garrido, P., Martinez, F. J., Cano, J. C., Calafate, C. T., & Manzoni, P. (2013). A system for automatic notification and severity estimation of automotive accidents. IEEE Transactions on mobile computing, 13(5), 948-963.
[24]      Ghosh, S., Sunny, S. J., & Roney, R. (2019, March). Accident detection using convolutional neural networks. In 2019 international conference on data science and communication (IconDSC) (pp. 1-6). IEEE.
[25]      Wang, C., Dai, Y., Zhou, W., & Geng, Y. (2020). A vision‐based video crash detection framework for mixed traffic flow environment considering low‐visibility condition. Journal of advanced transportation, 2020(1), 9194028.
[26]      Bhakat, A., Chahar, N., & Vijayasherly, V. (2021, August). Vehicle accident detection & alert system using IoT and artificial intelligence. In 2021 Asian conference on innovation in technology (ASIANCON) (pp. 1-7). IEEE.
[27]      Choi, J. G., Kong, C. W., Kim, G., & Lim, S. (2021). Car crash detection using ensemble deep learning and multimodal data from dashboard cameras. Expert systems with applications, 183, 115400.
[28]      Hozhabr Pour, H., Li, F., Wegmeth, L., Trense, C., Doniec, R., Grzegorzek, M., & Wismüller, R. (2022). A machine learning framework for automated accident detection based on multimodal sensors in cars. Sensors, 22(10), 3634.
[29]      Simonyan, K., & Zisserman, A. (2014). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556.
[30]      He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 770-778).
[31]      Huang, G., Liu, Z., Van Der Maaten, L., & Weinberger, K. Q. (2017). Densely connected convolutional networks. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 4700-4708).
[32]      Szegedy, C., Vanhoucke, V., Ioffe, S., Shlens, J., & Wojna, Z. (2016). Rethinking the inception architecture for computer vision. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 2818-2826).
[33]      Pathik, N., Gupta, R. K., Sahu, Y., Sharma, A., Masud, M., & Baz, M. (2022). AI enabled accident detection and alert system using IoT and deep learning for smart cities. Sustainability, 14(13), 7701.
[34]      Javed, R., Mazhar, T., Aoun, M., Shahzad, T., Al-AlShaikh, H. A., Ghadi, Y. Y., ... & Khan, M. A. (2025). Deep Learning and IoT-Enabled Accident Detection and Reporting for Smart Cities Domain. KSII Transactions on Internet & Information Systems, 19(4).
[35]      Shah, A., Mahant, A., Sayyed, A., Kanhegaonkar, V., Mirajkar, R., & Bagade, J. (2024, December). Real-Time Accident Detection and Notification System Using Convolutional Neural Networks. In 2024 4th International Conference on Innovative Sustainable Computational Technologies (CISCT) (pp. 1-5). IEEE.
[36]      Balasubramanian, S. B., Balaji, P., Munshi, A., Almukadi, W., Prabhu, T. N., & Abouhawwash, M. (2023). Machine learning based IoT system for secure traffic management and accident detection in smart cities. PeerJ Computer Science, 9, e1259.