Conception et simulation d’un système de géolocalisation et de détection d’accident de voiture utilisant les modules GSM et GPS

Abstract

La sécurité routière demeure une préoccupation majeure dans le domaine des transports publics en raison de l’impact significatif des accidents sur la performance globale du système de transport. Pour atténuer ces risques, notre projet propose un système de gestion des risques de sécurité routière basé sur l’intelligence artificielle. Notre approche consiste à développer des modèles d’intelligence artificielle capables de prédire les risques potentiels liés au comportement des conducteurs. Nous nous concentrons sur le style de conduite, la distraction et la somnolence. Nous avons obtenu des résultats prometteurs en termes de précision de prédiction. Nos modèles peuvent identifier avec précision les comportements à risque. L'efficacité de ce système réside dans l'utilisation de deux interfaces utilisateur distinctes, l'une dédiée aux superviseurs et l'autre aux conducteurs. Les superviseurs disposent ainsi d'un outil de supervision en temps réel des performances des conducteurs, tandis que ces derniers bénéficient d'alertes personnalisées visant à corriger leur comportement au volant. Cette approche basée sur le GPS et GSM contribue à réduire les risques d’accidents et à améliorer la sécurité sur nos routes. Mots clé :Systèmes embarqués ; Conception des systèmes embarqués ; Cycle de développement ; Modèle en V ; Architecture matérielle ; Architecture logicielle

ملخص لا تزال السلامة المرورية تشكل هاجسًا رئيسيًا في قطاع النقل العام نظرًا لتأثير الحوادث الكبير على الأداء العام لنظام النقل. وللحد من هذه المخاطر، يقترح مشروعنا نظامًا لإدارة مخاطر السلامة المرورية قائمًا على الذكاء الاصطناعي. يتضمن نهجنا تطوير نماذج ذكاء اصطناعي قادرة على التنبؤ بالمخاطر المحتملة المرتبطة بسلوك السائق، مع التركيز على أسلوب القيادة، وتشتت الانتباه، والنعاس. وقد حققنا نتائج واعدة من حيث دقة التنبؤ، حيث تستطيع نماذجنا تحديد السلوكيات الخطرة بدقة. تكمن فعالية النظام في استخدام واجهتي مستخدم منفصلتين: إحداهما للمشرفين والأخرى للسائقين. يمتلك المشرفون أداة لمراقبة أداء السائقين في الوقت الفعلي، بينما يتلقى السائقون تنبيهات مخصصة مصممة لتصحيح سلوكهم أثناء القيادة. يُسهم هذا النهج القائم على الذكاء الاصطناعي في تقليل مخاطر الحوادث وتحسين السلامة على طرقنا. Abstract Road safety remains a major concern in the public transport sector due to the significant impact of accidents on the overall performance of the transport system. To mitigate these risks, our project proposes a road safety risk management system based on artificial intelligence. Our approach involves developing AI models capable of predicting potential risks related to driver behavior. We focus on driving style, distraction, and drowsiness. We have obtained promising results in terms of predictive accuracy. Our models can accurately identify risky behaviors. The system's effectiveness lies in the use of two distinct user interfaces: one for supervisors and the other for drivers. Supervisors have a tool for real-time monitoring of driver performance, while drivers receive personalized alerts designed to correct their driving behavior. This AI-based approach helps reduce the risk of accidents and improve safety on our roads.