The Cloud Computing for Intelligent Urban Traffic Management: Proposal for a support and cooperation service for the management of malaise victims while driving.
Le Cloud Computing pour une Gestion Intelligente du Trafic Urbain : Proposition d’un service de prise en charge et de coopération pour la gestion de personnes victimes de malaise pendant la conduite
Résumé
Over the last decade, the Vehicular Cloud Computing has appeared as an attractive and very promising field of researches. Indeed, with the proliferation of the automotive industry, vehicles have become increasingly equipped with various resources and devices for calculation, communication, storage and detection. These equipments are continually improving even for vehicles intended for everyday use. Less recent than the Vehicular Cloud Computing, the Body Area Networks have emerged as a sub-category of Wireless Sensor Networks technology. These networks are particularly interesting in the medical field. Indeed, it provides a continuous health monitoring of a patient without any constraint on his/her normal daily life activities. Although difficult to highlight in an accident, malaise behind the wheel remains one of the most important causes of traffic accidents. Indeed, it is an increasingly frequent phenomenon that is materialized by a crisis, syncope or a falling asleep. By using Vehicular Cloud Computing and Body Area Networks, we propose, in this work, to undertake persons taken malaise behind the wheel and manage their vehicles in case of loss control. To do this, we will present a new service of Vehicular Cloud Computing called HAaaS "Health-Assistance as a Service". This service provides a decision support able, on the one hand, to monitor and manage the malaise of a driver and, on the other hand, to provide a mechanism for cooperation between vehicles to rescue the driver taken malaise. Our objective is to reduce the number of traffic accidents, the material and human damage that can be caused as well as the time and fuel lost in traffic jams caused by these accidents.
Au cours de la dernière décennie, le Cloud Computing Véhiculaire est apparu comme un domaine de recherche attractif et très prometteur. En effet, avec la prolifération de l’industrie automobile, les véhicules sont devenus de plus
en plus équipés avec divers ressources et dispositifs de calcul, de communication, de stockage et de détection. Ces équipements sont en continuelle amélioration même pour les véhicules destinés à un simple usage quotidien.
Moins récents que le Cloud Computing Véhiculaire, les réseaux de capteurs corporels sont apparus comme une sous-catégorie de la technologie des réseaux de capteurs sans fil. Ces réseaux sont particulièrement intéressants dans le domaine médical. En effet, ils permettent de fournir un suivi et une surveillance continus de la santé d’un patient sans aucune contrainte sur ses activités quotidiennes normales.
Bien qu’il soit difficile à mettre en évidence, dans un accident, le malaise au volant reste considéré comme l’une des causes principales d’accidents de la circulation. En effet, c’est un phénomène de plus en plus fréquent qui se matérialise par une crise, une syncope ou un endormissement.
En utilisant le Cloud Computing Véhiculaire et les réseaux de capteurs corporels, nous proposons, dans ce travail, de prendre en charge les personnes victimes de malaise au volant et de gérer leurs véhicules en cas de perte de contrôle. Pour ce faire, nous présenterons un nouveau service de Cloud Computing Véhiculaire appelé HAaaS « Health-Assistance as a Service ». Ce service fournit un support d’aide à la décision et de prise en charge capable, d’une part, de surveiller et de gérer le malaise d’un conducteur et, d’autre part, de fournir un mécanisme de coopération entre les véhicules permettant de secourir le conducteur en malaise. Notre objectif est de réduire le nombre d’accidents de la circulation, les dégâts matériels et humains pouvant être engendrés ainsi que le temps et le carburant perdus dans les embouteillages causés par ces accidents.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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