智能救护车交通管理系统

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#智能救护车 #GPS #物联网 #交通管理 #云计算

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9 智能救护车交通管理系统（SATMS）——可穿戴和植入式医疗设备的支持系统

9.1 引言

可穿戴和植入式传感器技术包括无线体域网（WBANs）、可穿戴传感器、物联网（IoT）等技术，在医疗领域产生了巨大影响。尽管存在多种可穿戴和植入式设备，本章节重点介绍一种针对救护车和其他应急车辆的实时交通管理系统，以支持可穿戴和植入式设备的高效快速服务。

交通状况正变得越来越糟糕，救护车服务因交通拥堵而受到影响。黄金一小时——事故发生后的第一个小时——是救治最关键的时期。如果配备智能交通管理系统的救护车，这种延误可以减少。多种交通

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已为各种车辆开发了管理系统 [1]。一些简单的传统交通管理系统配备了使用红外线和全球定位系统的光源发射器，用于检测救护车的存在，并能够确定实时交通密度。其他技术利用射频识别（RFID）标签来识别应急车辆，并采用环形感应方法确定车辆数量。这些射频识别（RFID）标签使用射频信号来追踪救护车的位置。较新的系统则采用基于区域的图像处理、视频处理、超声波、红外发射器、雷达、微波等技术来确定特定区域的交通状况。某些系统允许控制交通信号灯，以便让应急车辆顺利通过交叉路口。车载自组织网络（VANETs）被认为在救护车与交通管理系统之间的通信中具有高效性。

模糊系统也可用于监控交叉路口的实时交通，并能有效调节交通流。

应急系统（如救护车）的目的是为患者提供及时治疗，使其摆脱危及生命的状况。有许多技术可用于管理交通状况，以便救护车、消防车、警车等应急车辆能够尽快到达目的地[1]。我们提出了一种配备物联网传感器和 GPS技术的智能救护车支持模型，该模型可用于发送数据以确定智能救护车的位置，这些数据由智能救护车交通管理系统（SATMS）用于实现高效交通管理。所提出的模型（SATMS）部署在云上，以便于获取和分析交通状况及其他相关数据，从而做出适当决策。SATMS有助于制定救护车的交通计划，实现快速恢复与响应，这将有助于可穿戴和植入式医疗设备的正确实施。

交通管理是印度孟买、班加罗尔、德里等人口密集的大都市面临的主要问题。所提出的系统有潜力节省时间并挽救患者的生命。在本章节中，我们将讨论支持可穿戴和植入式医疗服务的交通管理解决方案。

9.2 案例研究

尽管交通拥堵和严重交通是大城市的主要问题之一，但救护车和消防车等应急车辆必须能够及时通过并到达目的地。应急服务的有效性取决于应急车辆到达事故地点所需的时间。由于车辆交通造成的延误可能导致生命和财产损失。因此，一种能够为应急车辆提供优先级的智能交通管理系统将缩短响应时间，从而提高应急服务的效率。

在如何高效利用交通信息来确定绿灯序列方面，已有大量研究工作，这些研究将提供

216 第9章智能救护车交通管理系统（SATMS）

优先考虑需要应急响应的车辆。内洛尔等人 [2]以及拉杰什瓦里等人 [3]提出了一种交通管理方案，用于对应急车辆进行优先处理。该研究重点在于为应急车辆提供优先级。内洛尔和梅林吉 [4]利用摄像头和车道中心线测量交通状况，以估算交通参数。乌丁等人 [5]提出了一种基于区域的图像处理技术，用于检测某一区域的交通密度。

传统闪光发射器或光发射器为基础的交通管理系统用于检测视线受阻和过度噪声问题。法里娜和钱达克[6]采用射频识别技术（如全球定位系统）来计算区域实时交通密度。巴拉德瓦吉等人[7]提出在基于射频识别的系统中使用感应线圈方法，以统计某一位置的车辆数量。米吞等人[8]提出使用基于图像处理的技术来检测某位置的交通模式。其他研究人员已使用微波、雷达和超声波来检测交通模式。阿布巴克等人[9]提出基于GPS的技术来检测交通模式，以实现高效交通管理。

无线传感器网络（WSN）技术可用于提供高效交通管理，其利用相互连接的嵌入式传感器进行交通观测与控制。内洛尔等人[2]使用基础设施无线传感器网络或车载传感器网络（VSN）进行交通监控与管理。他使用视频数据并通过视频等数据采集类型进行交通管理与监控。阿布‐马福兹和汉克[10]提出利用车辆位置来确定交通状况的方法。范等人[11]提出通用分组无线服务（GPRS）技术用于控制交通信号。

交通系统，如闪光灯系统、声学系统、红外发射器以及基于无线电的发射或检测系统，已被开发用于高效管理应急车辆[12]。这些系统利用优先通行机制，在交叉路口通过传感器识别应急车辆，一旦识别到应急车辆，所采用的技术便会将交通信号灯信号变为绿色，以给予应急车辆快速通行权。

米塔尔和班达里 [13]报告了一种为应急车辆提供优先通行的绿波系统。

该系统通过激活应急车辆需要通过的交通信号灯的绿灯，为其提供绿灯信号。

黑格德等人 [14]提出了一种支持RFID和GPS的系统，用于开通道路，使携带应急响应设备的车辆（如救护车）通行。该系统采用一种机制，通过清理救护车所行驶车道来减少或缩短救护车到达医院所需的时间。车载自组织网络技术由贾亚拉杰和赫曼特[15]提出，用于实现不同车辆之间的有效通信以及应急车辆的交通控制。琴切拉等人 [16]提出了一种连接准入控制算法，以提高交通管理系统的性能。科洛塔等人 [17]引入了一种模糊控制机制，用于监控实时交通并应对拥堵交通流。如上所述，目前存在多种针对救护车的高效交通管理技术。这些方法有助于我们开发针对救护车等应急车辆的应急车辆优先通行系统，以缩短运输时间。

217 92.案例研究

9.3 提出的设计

我们的SATMS利用全球定位系统、传感器、物联网、云等技术，用于在紧急情况下控制交通信号灯。印度及其他大城市的车辆增多导致交叉路口出现拥堵，致使应急车辆延误，甚至救护车在高速通过红灯时引发事故。提出模型可根据当前交通状况找到最佳路线。SATMS中存在持续的交通检测与反馈机制，如图9.1所示。

9.3.1 设计

所提出的方案采用了一辆配备基于全球定位系统（GPS）和传感器的信息与通信技术（ICT）的救护车。基于全球定位系统的系统利用基于传感器的技术和云，将救护车的位置坐标和具体位置信息发送至远程地点。云基础设施将信息发送至SATMS以提供

示意图0

图9.1 智能救护车交通管理系统（SATMS）的拟议设计。

218 第9章智能救护车交通管理系统（SATMS）

借助安装在交通交叉路口的摄像头，实时掌握当前交通状况。SATMS采用 Bellman Ford算法，该算法基于距离向量路由协议的概念，用于确定到达目的地的最佳和最短路线。SATMS还可以利用基于地理信息系统的技术提供备选路线。因此，上述三种技术被用来向即将到达的车辆提供有关交通状况的反馈以及最佳行驶路线。SATMS中提出并使用的基于优先级的算法，还能根据救护车、消防车、警车、普通车辆等车辆的紧急程度为其分配优先级。

SATMS进一步与交通信号灯集成，可根据车辆的优先级或紧急程度来管理交通信号，从而使具有更高紧急性的车辆（如救护车）获得通行优先权，即在救护车即将经过的道路方向上开启更长时间的绿灯。

我们的系统将分为以下几个阶段：
1. 救护车数据的传播
2. 云上的数据处理
3. SATMS应用软件

救护车数据的传播
基于物联网的系统利用传感器、执行器、电子设备、网络等连接物理和虚拟设备。物联网设备用于从不同传感器收集信息，处理所收集的信息，并将处理后的信息发送到互联网。物联网被应用于：
1. 家庭自动化
2. 智慧城市
3. 医疗系统
4. 智能电网
5. 交通

在我们的系统中，物联网设备具有全球定位系统和传感器，用于获取位置坐标，然后将这些数据发送到部署在云上的SATMS，如图9.1所示。

GPS 是一种基于卫星的导航系统。GPS 是一个由卫星组成的网络，这些卫星将它们在太空中的位置信息持续发送回地球。这些卫星围绕地球在轨道上不断运行。GPS 接收器用于检测设备的精确位置、时间和速度。GPS 于 20 世纪 70 年代推出，最初由美国政府为冷战期间的军事服务而开发。如今，它已像手机一样普及。

全球定位系统用于确定最佳的路线。在提出模型中，智能救护车使用基于全球定位系统的系统来确定救护车的位置。全球定位系统将把数据发送到射频设备，然后通过物联网传感器将数据进一步发送到云。从全球定位系统向射频设备发送数据的过程如下所示[18]。

219 93.所提出的方案设计

发送端（全球定位系统到射频设备功能）

数据将在接收端接收，如下图所示。接收端（接收数据的功能）

220 第9章智能救护车交通管理系统（SATMS）

以下是显示从GPS设备到射频设备数据传输的日志文件。

日志文件将显示为：

9.3.1.1 传感器

传感器用于感知来自物理环境的各种输入。这些输入可以是热量、压力、光、声音、运动等。传感器的输出通常是一种信号，该信号可被转换为人类可读形式，或通过网络传输以进行进一步处理或使用。以下是目前可用的一些传感器类型：
1. 图像传感器：用于数码相机
2. 红外传感器：用于跟踪物体的运动
3. 加速度传感器：计算速度
4. 氧气传感器：用于车辆排放控制检测系统（查找汽油/氧气比例）
5. 运动传感器：用于安防灯、自动门、固定装置
6. 光电传感器：检测可见光/红外线/紫外线能量
7. 磁力计传感器：这些传感器帮助谷歌地图网页服务获取您的方向，可用于指南针应用。
8. 气压传感器：检测压力
9. 烟雾探测器：检测火灾或烟雾

传感器还与物联网设备一起使用，以感知周围的状况。此处讨论的物联网传感器配备了全球定位系统。这些传感器帮助我们确定智能救护车前往医院的位置和最佳路线。智能救护车的移动方向通过内置在物联网设备中的磁力计传感器获取。

云中的数据处理

在我们提出的设计中，我们通过云采用云计算的软件即服务（SaaS）模型来使用SATMS。如图9.1 所示，从物联网传感器接收到的数据由SATMS处理并存储在云上。存储的数据可进一步用于分析不同地点的交通情况。云技术可用于大规模数据的有效管理。

地理信息系统

地理信息系统（GIS）是一种能够以有组织的形式获取、存储、操作、分析和显示空间数据的系统。因此，GIS被定义为一种软件包，用于将地理信息与从数据库中存储的数据检索出的属性相关联，反之亦然。GIS可被视为一个由具有精确几何的地理空间几何元素及其所需信息组成的数据库。大多数GIS软件包含以下组件：

用于收集和处理来自现有地图、遥感传感器等数据的输入系统。
用于空间数据分析组织的数据存储与检索系统。
数据操作与分析子系统，用于将数据转换为时空优化以及仿真模型。
数据报告系统，以所需格式显示数据库的部分内容。

制图是地理信息系统的主要功能之一。地理信息系统用于存储地理特征及其特性的数据。地理信息系统可用于制图，使我们能够将城市表示为点，道路数据表示为线，边界表示为区域，扫描地图和航拍照片表示为栅格图像。

地理信息系统使用空间索引来存储用于识别位于特定位置的特征的信息。

222 第9章智能救护车交通管理系统（SATMS）

地图上的任意位置。GIS映射可用于以下不同应用：

构建区域：可以使用基于地图的过滤器和表格分组来创建区域和区划。
加权中心识别：用于找出点之间的重心。
最短路径：为了在所有选定路径中找出最短路径，我们利用地理信息系统（GIS）来判断路径是否有序或无序。
表面分析：可用于数据查询、表面剖面分析、可视域分析、等值线生成、三维地形可视化、数字高程模型（DEM）/TIN创建以及地形最短路径计算。

数据分类：包括多种用于分类的数据分类方法，如等权重、等间隔、嵌套、算术或几何级数、按范围、数量或百分比进行手动分类以及其他方法。

GPS支持：可读取、播放和导入带有航拍照片以及地形图和矢量地图的数据叠加轨迹。此外还支持其他GPS应用。

用于通信的算法

虽然有许多可用于通信的算法，但这里我们使用贝尔曼‐福特算法，该算法利用距离向量来搜索到目的地的最短路由。虽然有许多可用于通信的算法，但这里我们使用贝尔曼福特算法，该算法采用距离向量方法来寻找到目的地的最短路由。它是一种多功能算法，能够处理包含负边的图。贝尔曼福特算法的时间复杂度为O(|V|.|E|)，其中V为顶点数，E为边数。该算法以自底向上方式计算最短路径。首先，它找到路径中最多一条边的路径。然后考虑路径中最多包含两条边的最短路径，依此类推。在外层循环的第i次迭代后，将计算出最多包含i条边的最短路径。简单路径中可能的最大边数为|V|‐1，因此外层循环执行|V|‐1次。

我们采用基于优先级的方法来为救护车等车辆寻找最佳路径，以便根据需要和车辆所需的应急响应，使这些车辆优先于其他车辆。该算法从上述讨论的proposed系统中获取车辆优先级信息，并维护车辆优先级，如下表所示，不同车辆的优先级设置如下：

车辆	优先级优先级值
救护车	1 优先级1
消防车	2 优先级2
警车	3 博夫 3
普通车辆	4 博夫 4

223 93.所提出的设计

我们使用交通信号灯的平均延迟时间作为T(avg.)，即At，而Am表示交通信号灯从一种颜色切换到另一种颜色（绿色转黄色或黄色转红色）的最大延迟时间。对于普通交通，在四岔路口情况下，窗口大小为Cw时可用的时隙为 Cw/4。但对于基于优先级的车辆，我们需要检查退避时间。其中，优先级1的交通平均延迟时间T(priority1)、T(avg.)通过一个系数K相等：

T(priority1) = T(avg.) - K/S

其中变量 K 是救护车到交通信号灯的距离，S 是车辆的速度。因此，与其他车道上的车辆相比，交通信号灯为救护车变为绿色的时间段将增加。对于普通车辆，时间段为平均时间段。

T(priority4) = T(avg.)

该算法基于优先级调度，当低优先级车辆（需要紧急响应）到达时，它将比其他车辆优先通过道路。其流程图如图9.2所示。

在此我们将车辆视为需要沿道路传输的数据，该道路在本算法中用作通道。基于此，图9.2 显示一辆车辆想要向交通信号发送信息，并将感知信道路径（道路）。如果信道路径繁忙，则将在一段时间后再次发送对信道路径的请求。另一方面，如果信道路径可用，则数据（车辆）将被发送至交通信号，通道将向所有其他车辆发送信道繁忙的消息。所有其他车辆必须等待，直到使用信道路径的车辆完全发送数据（图9.3）。

proposed系统将有助于为需要应急响应的车辆提供优先权。具有高紧急程度的车辆（如救护车）将被赋予最低优先级。车辆的优先级将通过基于物联网的系统传输至集中式系统，如果低优先级车辆请求载波侦听（道路）以检测其可用性，则道路上所有其他车辆都必须等待，直到该低优先级车辆完成行驶。在图中，一辆车辆请求载波侦听以检测其可用性。寻求载波侦听的新车辆的优先级将与任何其他正在发送数据或准备发送数据的车辆的优先级进行比较。如果寻求载波侦听的车辆优先级低于正在发送数据或准备发送数据的现有车辆，则通道将为低优先级车辆释放，并将信息传递给交通信号，以便采取适当操作实现提前通过

224 第9章智能救护车交通管理系统（SATMS）

高优先级车辆。如果新车辆的优先级高于发送车辆，则在发送车辆完成其过程之前的指定时间段内将出现信道繁忙。如果两辆车具有相同的优先级，则遵循先到先服务的过程。

交通灯管理

交通灯管理可以通过使用来自传感器的输入来实现，如前所述，我们可以分析道路上的交通流量，并据此对道路的交通模式采取预测性测量。基于对交通模式的预测分析，我们还可以利用所提出的基于传感器技术提供的分析参数来控制交通灯管理。

车辆	车辆	车辆	车辆
车辆	车辆	车辆	车辆
车辆	车辆	车辆	车辆

请求	请求	请求	请求

Data
传输

Data 传输完成	Data 传输完成

载波侦听
No
可用
通道
busy

示意图1

225 93.所提出的方案设计

9.4 结果与讨论

救护车实时追踪 ：这是提出模型的优势之一——利用全球定位系统获取救护车的实时位置，并将信息发送到云，这些数据将存储在云中以供将来使用。此外，获得救护车的实时追踪有助于医生和亲属采取适当操作。
交通检测 ：可以使用所提出的基于地理信息系统的设计实时检测交通。
救护车最佳路线 ：这是提出模型的一个重要特征，通过地理信息系统技术可以检测出最佳路线，为救护车提供最优的行驶路线。
- 目的地医院 。
- 备用路线 ：在发生交通拥堵或其他可能导致救护车延误的情况下，可启用此功能。此时，系统将为救护车提供从起点到医院的替代路线，以缩短运输时间。
使用交通信号灯的救护车优先权 ：使用所提出的算法为救护车提供优先权，该算法为最高紧急程度的车辆分配最低优先级，并根据车辆的紧急程度进行交通信号灯管理，以确保高紧急车辆能够安全快速通过。通过基于传感器的技术，我们可以预先获取救护车到达交通信号灯的信息，并利用物联网的实时应用延长绿灯时间，从而清除交叉路口的交通，为救护车提供顺畅通道，使其顺利抵达目的地。