Accident information system based on vehicular ad hoc networks-KABIS

Year 2025, , 282 - 288, 15.01.2025

Muhammed Ali Beşli , Muhammed Enes Bayrakdar

https://doi.org/10.28948/ngumuh.1497142

Abstract

Today, smart transportation systems aim to reduce traffic congestion and increase safety and security by using vehicle-to-vehicle (V2V) and vehicle-to-roadside (V2R) communication units. According to TÜİK, it is seen that the ratio of driver fault to total faults has not fallen below 88%. This situation reveals that driver errors have become a chronic problem and that detailed solution proposals should be developed. In this context, especially the lack of knowledge of points where many accidents have occurred in the past leads to careless behaviors of drivers that increase the risk of accidents in these areas. The main purpose of this study is to provide advance warning to drivers when they approach areas that have been identified as accident black spots in the past, and to increase their attention levels in these areas. In the last phase, an evaluation of the analysis, design and implementation phases was made with software testing.

Keywords

Accident, Vehicular Ad Hoc Networks, Traffic, Google Maps API, Firebase

Araç özel ağları tabanlı kaza bilgilendirme sistemi-KABİS

Abstract

Günümüzde akıllı ulaşım sistemleri, araçtan araca (Vehicle-to-Vehicle, V2V) ve araçtan yol kenarına (Vehicle-to-Roadside, V2R) iletişim birimlerini kullanarak trafik sıkışıklığını azaltmanın yanı sıra emniyet ve güvenliği artırmayı hedeflemektedir. Türkiye İstatistik Kurumu’na (TÜİK) göre, sürücü kusurunun toplam kusurlara oranının %88’in altına düşmediği görülmektedir. Bu durum, sürücü hatalarının kronik bir sorun haline geldiğini ve üzerine detaylı çözüm önerilerinin geliştirilmesi gerektiğini ortaya koymaktadır. Bu bağlamda, özellikle geçmişte çok sayıda kaza yaşanmış noktaların bilinmemesi, sürücülerin bu bölgelerde kaza riskini artıran dikkatsizlik davranışlarına yol açmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, sürücülere geçmişte kaza kara noktaları olarak tespit edilen bölgelere yaklaştıklarında önceden uyarıda bulunarak, bu bölgelerde dikkat seviyelerinin artırılmasını sağlamaktır. Son aşamada, yazılım testi ile çözümleme, tasarım ve gerçekleştirim aşamalarının bir değerlendirmesi yapılmıştır.

Keywords

Kaza, Araç Özel Ağları, Trafik, Google Maps API, Firebase

Thanks

Veri setini paylaştıklarından dolayı İstanbul Büyükşehir Belediyesi Ulaşım Yönetim Merkezine teşekkür ederiz. Karayolu trafik kazası istatistiklerini paylaştıklarından dolayı Türkiye İstatistik Kurumuna teşekkür ederiz. Bu çalışma boyunca yardımlarını ve desteklerini esirgemeyen sevgili anneme sonsuz teşekkürlerimi sunarım.

References

• Raw, R. S., Kumar, M., & Singh, N. (2013). Security challenges, issues and their solutions for VANET. International journal of network security & its applications, 5(5), 95.
• Vaibhav, A., Shukla, D., Das, S., Sahana, S., Johri, P. (2017). Security challenges, authentication, application and trust models for vehicular ad hoc network- a survey. I.J. Wireless and Microwave Technologies, 3, 36-48. doi: https://doi.org/10.5815/ijwmt.2017.03.04
• Van, B. J., O’brien, M., Gruyer, D., Najjaran, H. (2018). Autonomous vehicle perception: The technology of today and tomorrow. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Volume 89. ISSN 0968-090X. doi: https://doi.org/10.1016/j.trc.2018.02.012.
• Hasrouny, H., Samhat, A. E., Bassil, C., Laouiti, A. (2017). VANet security challenges and solutions: A survey. Vehicular Communications, Volume 7. ISSN 2214-2096. doi: https://doi.org/10.1016/j.vehcom.2017.01.002.
• T.C. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı Strateji Geliştirme Başkanlığı 2053 Ulaştırma ve Lojistik Ana Planı (2022). Erişim adresi: https://www.uab.gov.tr/uploads/pages/bakanlik-yayinlari/2053-ulastirma-ve-lojistik-ana-plani-rev.pdf.
• T.C. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı 12. Ulaştırma ve Haberleşme Şûrası Sonuç Bildirisi (2021). Erişim adresi: https://sgb.uab.gov.tr/uploads/pages/suralar/12-ulastirma-ve-haberlesme-surasi-sonuc-bildirisi.pdf.
• Tanwar, S., Vora, J., Tyagi, S., Kumar, N., Obaidat, MS. (2018). A systematic review on security issues in vehicular ad hoc network. Security and Privacy, 1:e39. doi: https://doi.org/10.1002/spy2.39
• Liang, W., Li, Z., Zhang, H., Wang, S., Bie, R. (2015). Vehicular ad hoc networks: architectures, research issues, methodologies, challenges, and trends. International Journal of Distributed Sensor Networks, 11(8). doi: https://doi.org/10.1155/2015/745303
• Tang, F., Mao, B., Kato, N., Gui, G. (2021). Comprehensive survey on machine learning in vehicular network: Technology, applications and challenges. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 23(3). doi: https://doi.org/10.1109/COMST.2021.3089688
• Cui, J., Liew, L. S., Sabaliauskaite, G., Zhou, F. (2019). A review on safety failures, security attacks, and available countermeasures for autonomous vehicles. Ad Hoc Networks, Volume 90, 101823. ISSN 1570-8705. doi: https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2018.12.006.
• Pham, M., Xiong, K. (2021). A survey on security attacks and defense techniques for connected and autonomous vehicles. Computers & Security, Volume 109. ISSN 0167-4048. doi: https://doi.org/10.1016/j.cose.2021.102269.
• Deshpande, A., Shingte, A., Dwivedi, A., Sonawane, S. (2019). Geofencing for disaster management system. International Journal of Emerging Technologies and Innovative Research, 6(5).
• Suyama, A., Inoue, U. (2016). Using geofencing for a disaster information system. In 2016 IEEE/ACIS 15th International Conference on Computer and Information Science (ICIS). doi: https://doi.org/10.1109/ICIS.2016.7550849
• Abbas, A. H., Habelalmateen, M. I., Jurdi, S., Audah, L., Alduais, N.A.M. (2019). November. GPS based location monitoring system with geo-fencing capabilities. In AIP Conference Proceedings, Vol. 2173, No. 1. doi: https://doi.org/10.1063/1.5133929
• Faiz, A. B., Imteaj, A., Chowdhury, M. (2015). November. Smart vehicle accident detection and alarming system using a smartphone. In 2015 international conference on computer and information engineering (ICCIE). doi: https://doi.org/10.1109/CCIE.2015.7399319
• Tonec Vrančić, M., Škorput, P. and Vidović, K. (2023). An advanced driver information system at critical points in the multimodal traffic network. sustainability, 16(1). doi: https://doi.org/10.3390/su16010372
• Nayak, B., Mugali, P. S., Rao, B. R., Sindhava, S., Disha, D. N., & Swarnalatha, K. S. (2019). Geofencing-based accident-avoidance notification for road safety. In Emerging Research in Computing, Information, Communication and Applications: ERCICA 2018, Volume 2. doi: https://doi.org/10.1007/978-981-13-6001-5_30
• Turna, R. U., Aydın, C. (2010). Yol güvenliği geliştirilmesinin değerlendirilmesine ilişkin yaklaşımlar. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 12(1), 97-106.
• İstanbul Büyükşehir Belediyesi Ulaşım Yönetim Merkezi (UYM) Trafik Duyuruları Veriseti (2020). Erişim adresi: https://data.ibb.gov.tr/dataset/ulasim-yonetim-merkezi-trafik-duyuru-verisi.
• Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) Karayolu Trafik Kaza İstatistikleri, (2022) Erişim adresi: https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Karayolu-Trafik-Kaza-Istatistikleri-2022-49513#.