اعتبار،چابکی،پاسخگویی

اثر کنترل کیفیت و هوشمندسازی علائم ترافیکی در کاهش تصادفات

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران

2 کارشناس ارشد مهندسی عمران- حمل و نقل، دانشگاه صنعتی امیرکبیر ، تهران,، ایران

3 استاد تمام و عضو هیئت علمی دانشکده مهندسی عمران و محیط زیست دانشگاه صنعتی امیرکبیر تهران

چکیده
‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬ تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی در قلمرو سیستم‌های حمل و نقل هوشمند اهمیت زیادی دارد، زیرا به طور موثر ایمنی جاده‌های ما را افزایش می‌دهد. این فناوری با تجهیز رانندگان به اطلاعات حیاتی در مورد خطرات احتمالی، زمان پاسخگویی را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد و به تصمیم گیری سریع در حین کار با وسیله نقلیه کمک می‌کند. با توجه به رشد تصاعدی جمعیت ما، متأسفانه افزایش تعداد وسایل نقلیه منجر به افزایش دردناک تلفات و جراحات ناشی از ترافیک شده است .اگر چه گسترش شبکه حمل‌ و نقل به بحث ترافیک کمک می‌کند اما این گسترش ممکن است به دلیل هزینه‌های مالی بالا، محدودیت‌های جغرافیایی و زیست محیطی و همچنین مدت زمان طولانی برای بهبود زیرساخت های حمل‌ و‌ نقل غیر قابل اجرا باشد. کنترل کیفیت رنگ‌های ترافیکی، شبرنگها، گلاسبیدها و سایر علائم راهنمایی و رانندگی مطابق با استاندارد‌های ملی و بین‌المللی به طور قابل توجهی تعداد کشته شدگان و مجروحان را کاهش می‌دهد. مدیریت یک شهر هوشمند با تاکید بر کاهش ضایعات و استفاده کارامد از منابع، مسئولیت اصلی فعالیت‌های ترافیکی و حمل‌و‌‌نقل است. استفاده از تکنیک های پردازش پیچیده در اتومبیل‌ها برای افزایش ایمنی بدون دخالت در رانندگی به عنوان بخشی از مفهوم شهر هوشمند پیشنهاد شده است. این مطالعه به یک رویکرد جدید نگاه می کند که می‌تواند به ایجاد یک چارچوب برای قرار دادن علائم خیابانی با استفاده از تصاویر گوگل به برنامه مدیریت ترافیک کمک کند. یافته‌ها نشان دهنده کاهش زمان سفر، افزایش استفاده از ناوگان، تعمیر و نگهداری بهتر وسایل نقلیه و کاهش انتشار دی‌اکسید‌کربن از اتومبیل‌های مسافرتی است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله English

The effect of quality control and smartening of traffic signs in reducing accidents

نویسندگان English

Ahamad Jawad Ramaki 1
Reza Amin 2
Ali Khodaii 3
1 Undergraduate student of civil Engineering, AmirKabir University of Technology, Tehran, Iran
2 M.Sc. graduate, Department of Civil & Environment, AmirKabir University of Technology, Tehran, Iran
3 Full professor, Department of Civil & Environment, AmirKabir University of Technology, Tehran
چکیده English

Recognizing traffic signs is very important in the field of intelligent transportation systems, because it effectively increases the safety of our roads. By equipping drivers with vital information about potential hazards, this technology significantly reduces response time and helps making quick decisions while operating the vehicle. Due to the exponential growth of our population, unfortunately the increase in the number of vehicles has led to a painful increase in traffic fatalities and injuries. Although the expansion of the transportation network helps the traffic issue, this expansion may be inapplicable due to the High financial costs, geographic and environmental limitations, as well as a long period of time to improve transportation infrastructure. Quality control of traffic colors, shabrangs, glass beads and other traffic signs in accordance with national and international standards will significantly reduce the number of dead and injured. Managing a smart city with emphasis on waste reduction and efficient use of resources is the main responsibility of traffic and transportation activities. The use of complex processing techniques in cars to increase safety without interfering with driving has been proposed as part of the concept of a smart city. This study looks at a new approach that can help create a framework for placing street signs using Google images into a traffic management program. The findings show a reduction in travel time, an increase in the use of the fleet, better maintenance of vehicles, and a reduction in carbon dioxide emissions from passenger cars.

کلیدواژه‌ها English

  • Traffic signs
  • Smartening
  • Quality control
  • Reduction of dead
  • Traffic management
Adrasi, M. Educational research and planning organization. Road keeping and maintenance
operation book (1397) first edition, Persian.
Ahmadi, Mohammad Mahdi, Providing an Evaluation model of urban traffic signs based on
automatic detection, Ninth National Conference of Electric Engineering, (1402), Persian.
Alizadeh, Sohand and Froheed & Amir Esmail, 1399, Analyzing the Effects of human factors in
understanding the Traffic signs Local study: Tehran city Drivers, Persian.
Al-Madani, H., and Al-Janahi, A. R. (2002). “Assessment of drivers’ comprehension of traffic
signs based on their traffic, personal and social characteristics.” Transportation Research Part F:
Traffic Psychology and Behaviour, Elsevier Ltd, 5(1), 63–76.
Amouzadeh Omrani, M., & Nazarian, P. (1399). Investigating the effect of smartening traffic signs
for traffic problems in cities, Civil and project journal, Persian.
Anguelov, D., Dulong, C., Filip, D., Frueh, C., Lafon, S., Lyon, R., ... & Weaver, J. (2010). Google
street view: Capturing the world at street level. Computer, 43(6), 32-38.
Baran, zeynab. Analysis of the effects of the optimal implementation of traffic signs on safety and
social behavior, (1391), Persian.
Bastidas, V., Bezbradica, M., & Helfert, M. (2017, June). Cities as enterprises: a comparison of
smart city frameworks based on enterprise architecture requirements. In International Conference on
Smart Cities (pp. 21-22). Springer, Cham.
Cintra, M. (2013). A crise do trânsito em São Paulo e seus custos. GV EXECUTIVO, 12(2), 52-
61.
Khosh akhlaq, Y., Mahmoodi feremani ,M., & Sobhani, N. (2022). Reducing casualties and road
accidents by controlling the quality of traffic signs and colors, Persian.
Mazurkiewicz, J. (2017). Intelligent Processing Methods Usage for Transport Systems Safety
Improvement. Procedia Engineering, 178, 162-171.
Pop, M. D., & Proștean, O. (2018). A comparison between smart city approaches in road traffic
management. Procedia social and behavioral sciences, 232, 22-36.
Rocha Filho, G. P., Meneguette, R. I., Neto, J. R. T., Valejo, A., Weigang, L., Ueyama, J., ... &
Villas, L. A. (2020). Enhancing intelligence in traffic management systems to aid in vehicle traffic
congestion problems in smart cities. Ad Hoc Networks, 107, 102265.
Sun, Q. C., Xia, J. C., Li, Y., Foster, J., Falkmer, T., & Lee, H. (2018). Unpacking older drivers’
maneuver at intersections: Their visual-motor coordination and underlying neuropsychological
mechanisms. Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, 58, 11-18.
Vilchez, J. L. (2019). Mental representation of traffic signs and their classification: warning
signs.Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, 64, 442-462.
Z.-L. Sun, H. Wang, W.-S. Lau, G. Seet, and D. Wang, "Application of BW-ELM model on traffic
sign recognition," Neurocomputing, vol. 128, pp. 153-159, 2014.
  • تاریخ دریافت 11 آذر 1402
  • تاریخ بازنگری 10 دی 1402
  • تاریخ پذیرش 22 دی 1402
  • تاریخ اولین انتشار 22 دی 1402
  • تاریخ انتشار 01 فروردین 1403