Road weather monitoring and alert services for cooperative intelligent transportation systems

Abstract

With the increase in vehicles on the roads and the consequent road traffic around the world, numerous problems have arisen, such as air pollution, congestion and road accidents. Smart strategies are needed to minimize these issues. One of the main situations, that unfortunately continues to cause many victims, is road accidents, which are often caused by adverse weather conditions, such as heavy rain, fog, insufficient light, or black ice. The TRUST project seeks to prevent these conditions from being the cause of road accidents. It also promotes the development of a meteorological and environmental monitoring system in order to identify potential risks that may lead to dangerous driving conditions, through cooperative communication between vehicles and infrastructures and using sensors and technologies for intelligent transport systems. The project points out, as one of its most important solutions, a mobile application capable of alerting drivers in real time about these conditions as well as serving as a tool for monitoring these parameters. The following dissertation occurs within the scope of this project and aims to develop new functionalities and tools for the application and system. Some of these functionalities/tools are: the collection of luminosity data from the environment, videos of road and weather conditions via smartphone, the use of image processing to aid in the development of automatic mechanisms for the detection and identification of adverse weather conditions, such as rain or insufficient light on the road, a real-time speed recommendation algorithm based on existing incidents, among others. With these features implemented, the application increases user safety by providing a real and assertive recommended speed limit for the driver’s location. It also improves the TRUST project monitoring service, by automatically analyzing and identifying dangerous weather events for drivers and by sharing this information quickly with the rest of the system, which can prevent and reduce the number of road accidents.

Com o aumento de veículos nas estradas e do consequente tráfego rodoviário em todo o mundo, inúmeros problemas foram surgindo, tais como a poluição do ar, o congestionamento ou os acidentes rodoviários, sendo necessárias estratégias inteligentes para minorar estes problemas. Uma das principais situações que, infelizmente, continua a causar bastantes vítimas são os acidentes rodoviários, que tem muitas das vezes como causa condições meteorológicas adversas, sejam situações como chuvas fortes, nevoeiro, pouca luminosidade, ou gelo. O projeto TRUST procura soluções para evitar que estas situações causem incidentes rodoviários. Para tal, promove o desenvolvimento de um sistema de monitorização meteorológica e ambiental com o objetivo de identificar potenciais riscos, causados por condições atmosféricas adversas e alertar os condutores, recorrendo a tecnologias de sistemas cooperativos de transporte inteligentes. O projeto aponta como uma das suas soluções mais importantes, uma aplicação móvel capaz de alertar condutores em tempo real sobre estas condições bem como servir de ferramenta de monitorização destes parâmetros. Esta dissertação está inserida no contexto deste projeto e visa o desenvolvimento de novas funcionalidades e ferramentas da aplicação para telemóvel, tais como a recolha de dados de luminosidade e de vídeos da estrada, permitindo o desenvolvimento de mecanismos automáticos de deteção e identificação de condições adversas para condução através do processamento das imagens recolhidas, como a existência de chuva ou pouca luminosidade na estrada, um algoritmo de recomendação de velocidade em tempo-real, com base nos incidentes existentes, entre outros. Com estas funcionalidades implementadas, a aplicação móvel tem o potencial de aumentar a segurança rodoviária, ao fornecer uma velocidade recomendada real e assertiva para a localização do condutor e também melhora o serviço de monitorização do projeto TRUST, ao analisar e identificar automaticamente eventos meteorológicos perigosos para os condutores, partilhando rapidamente esta informação com o resto do sistema, que pode prevenir e diminuir o número de acidentes nas estradas.