Aplicație de monitorizare a accidentelor rutiere: RAMA

Abstract

Lucrarea de față abordează o problemă actuală și deosebit de importantă în domeniul siguranței rutiere: analiza, clasificarea și monitorizarea accidentelor rutiere prin aplicarea metodelor moderne de prelucrare a datelor și a tehnologiilor inteligente. Teza are drept scop elaborarea unui model de monitorizare automată a accidentelor rutiere cu ajutorul algoritmilor de învățare automată (ML) și învățare profundă (DML), și dezvoltarea unei aplicații care poate fi utilizată pentru detectarea și clasificarea severității accidentelor rutiere. Lucrarea demonstrează fezabilitatea aplicării modelelor de inteligență artificială în scopul creșterii siguranței în trafic și oferă perspective de extindere prin integrarea altor surse de date, cum ar fi imagini sau rapoarte video. O direcție importantă constă în conectarea aplicației la infrastructurile reale de trafic, prin preluarea datelor în timp real de la senzori rutieri, camere de supraveghere sau stații de monitorizare, permițând astfel evaluarea dinamică și continuă a riscurilor.

This paper addresses a current and particularly important problem in the field of road safety: the analysis, classification and monitoring of road accidents through the application of modern data processing methods and intelligent technologies. The thesis aims to develop a model for automatic road accident monitoring using machine learning (ML) and deep learning (DML) algorithms, and to develop an application that can be used for detecting and classifying the severity of road accidents. The work demonstrates the feasibility of applying artificial intelligence models to increase traffic safety and offers prospects for extension by integrating other data sources such as images or video reports. An important direction is to connect the application to real traffic infrastructures by retrieving real-time data from road sensors, surveillance cameras or monitoring stations, thus enabling dynamic and continuous risk assessment.