Das Ziel dieses Artikels ist es, ein intelligentes, interaktives Notfallsystem für Smart Cities vorzuschlagen, das die öffentlichen Dienste und die Lebensqualität der Bürger in Haushalten, auf Straßen und in öffentlichen Einrichtungen verbessert.
In der Erkennungsphase wird eine Bestandsaufnahme der derzeit verwendeten Datenerfassungstools in der Stadt durchgeführt, um die Ergebnisse zur Verbesserung der öffentlichen Dienste und der Lebensqualität der Bürger zu nutzen. Diese Phase konzentriert sich vor allem auf die sorgfältige Auswahl fortschrittlicher Sensoren und die effektive Datenerfassung.
In der Verarbeitungs- und Speicherphase werden die von den verschiedenen Sensoren erfassten Daten in verschiedene Notfalltypen und -stufen klassifiziert. Der Schwerpunkt liegt auf der Fusion der Informationen aus verschiedenen Sensoren sowie der umliegenden Infrastruktur auf der Straße. Diese Phase umfasst auch eine digitale Plattform mit Echtzeitbenachrichtigungen, die die zuständigen Abteilungen für sofortige Hilfe informiert.
In der Anwendungsphase für den Betrieb der Abteilungen wurden verschiedene Optimierungsmodelle und -algorithmen entwickelt, um einen schnellen Einsatz in drei verschiedenen Szenarien zu realisieren: Haushaltsunfälle, Verkehrsunfälle in der Stadt und Unfälle in öffentlichen Einrichtungen. Optimierungsschemata für die Krankenhausauswahl und die Rettungswagenrouting werden eingeführt, um eine sofortige medizinische Versorgung für Haushaltsgemeinschaften zu gewährleisten. Außerdem kann dieses System bestehende Systeme zur Verbesserung der Verkehrsbewegung, wie z.B. Signalprioritäten für Rettungsfahrzeuge und Umleitung von Fahrzeugen in weniger überlastete Gebiete, anpassen und erweitern.
Für große öffentliche Einrichtungen wird ein multimodales Evakuierungssystem entwickelt, das eine gruppenbasierte Rettungswagenentsendung und die Planung und Routing von Notfallbussen umfasst.
Insgesamt zielt dieses intelligente, interaktive System darauf ab, die öffentliche Sicherheit und Lebensqualität durch den Einsatz fortschrittlicher Sensoren, KI/ML-Technologien und Optimierungsmodelle zu verbessern.
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