V Kanchana

Per ridurre la congestione del traffico e migliorare la velocit del servizio di ambulanzae dei pompieri, necessario sviluppare molti sistemi. In questo progetto, viene propostounsistema di segnalazione di emergenzaintelligentee automatico. Supportasoprattutto come la pi alta congestione del traffico specialmente nelle citt .L'approccio propostoapproccio fornisce una soluzione per i servizi di emergenza come l'ambulanza e i camion dei pompieri, al fine diper evitare il traffico e raggiungere la destinazione in tempo. Questo sistema proposto basato su un algoritmo di apprendimento profondo e con il supporto di Internet-ofThings (IoT).Il problema delle ambulanze e dei camion dei pompieri che rimangono bloccati negli ingorghiin aumento e quasi il 20% dei decessi di pazienti in emergenza sono stati causati da ingorghiin un anno. Per superare questo problema, la gestione del traffico e delle situazioni di emergenzarilevando l'ambulanza o l'autopompa a circa 100 metri di distanza bloccando altrimodi e imposta di nuovo al funzionamento normale dopo che ha attraversato il segnale. I risultati finali, i veicoli di emergenza di passare attraverso il traffico senza o con un minimotempo. Nel lavoro futuro, necessario evitare il flusso di traffico irregolare e migliorare lasicurezza.

A fim de reduzir o congestionamento do tr fego e melhorar a velocidade de servi o das ambul nciase bombeiros, muitos sistemas precisam ser desenvolvidos. Neste projecto, propostoumsistemainteligentee autom tico de sinaliza o de tr fego de emerg ncia. Ele suportaespecialmente como o maior congestionamento de tr fego, especialmente nas cidades.A propostasolu o para servi os de emerg ncia como ambul ncias e caminh es de bombeiros, ema fim de evitar o tr fego e chegar ao destino a tempo. Este sistema proposto baseado em um algoritmo de aprendizagem profunda e com suporte InternetCoisas (IoT).O problema da ambul ncia e do carro dos bombeiros ficar preso no engarrafamento de tr nsitocrescente e quase 20% das mortes de pacientes de emerg ncia foram causadas por engarrafamento de tr nsitoem um ano. Para superar este problema, o tratamento do tr nsito e das situa es de emerg nciadetectando a ambul ncia ou o carro dos bombeiros a cerca de 100 metros de dist ncia, bloqueando outrose volta opera o normal depois de ter atravessado o sinal. O resultado final, os ve culos de emerg ncia a atravessar o tr fego sem ou com o m nimo de esperatempo m nimo de espera. No trabalho futuro, necess rio evitar o fluxo irregular do tr fego e melhorar oseguran a.

Um die Verkehrs berlastung zu verringern und die Einsatzgeschwindigkeit von Krankenwagenund Feuerwehrzu verbessern, m ssen viele Systeme entwickelt werden. In diesem Projekt wird einintelligentesund automatisches Notrufsignalsystem vorgeschlagen. Es unterst tztvor allem bei hohem Verkehrsaufkommen, insbesondere in St dten.Der vorgeschlageneAnsatz bietet eine L sung f r Rettungsdienste wie Krankenwagen und Feuerwehrautos, umum den Verkehr zu vermeiden und das Ziel rechtzeitig zu erreichen. Dieses vorgeschlagene SystemArchitektur basiert auf Deep Learning Algorithmen und unterst tzt Internet-ofThings (IoT) Ger ten.Das Problem, dass Krankenwagen und Feuerwehrfahrzeuge im Stau stecken bleibenund fast 20 % der Todesf lle bei Notfallpatienten werden durch Staus verursachtim Jahr. Um dieses Problem zu berwinden, sollte die Handhabung von Verkehrs- und Notfallsituationendurch Erkennung des Krankenwagens oder des Feuerwehrfahrzeugs in etwa 100 Metern Entfernung durch Blockieren andererund den normalen Betrieb wieder aufnimmt, nachdem er das Signal passiert hat. Das Endergebnis, dass die Einsatzfahrzeuge den Verkehr ohne oder mit minimaler Wartezeit durchfahrenZeit. Bei zuk nftigen Arbeiten muss der ungleichm ige Verkehrsfluss vermieden und dieSicherheit.