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World File Search System交通事故
交通事故AI分析の概要
• 由于在事故多发地区采取措施并开展交通安全意识活动，事故发生率正在下降。 • 第 11 届滨松市交通安全计划旨在到 2020 财年末将涉及人员受伤的交通事故数量减少到 2,500 起以下2025年。为了实现“降低事故预防”的目标，需要采取进一步的事故预防措施⇒利用AI分析从以下两个角度着手
如果您遇到交通事故该怎么办...
电话号码 911 调度中心：098-911-1911 从商业线路拨打 DSN： 基地操作员（嘉手纳）：098-961-1110 第 18 特种作战司令部 LE 服务台：634-2475 基地操作员（其他）：098-970-5555 福斯特营 PMO：645-7441-7442 金泽营 PMO：637-3500 普天间海军陆战队航空站 PMO：636-3332 考特尼营 PMO：622-9608 汉森营 PMO：623-4165 施瓦布营 PMO：6622 白滩安保：642-2200 鸟居站 PMO：652-4715 基地外紧急情况：日本警察：110 / 消防：119 基地内紧急情况：最后拨打 911更新日期：2024 年 1 月
交通事故管理手册
1.1 目的 ................................................................................................................1-1 1.2 组织 ................................................................................................................1-2 1.3 问题 ................................................................................................................1-2 1.3.1 事故的安全影响 ............................................................................................1-3 1.3.2 拥堵 ............................................................................................................1-4 1.4 事故类型 ............................................................................................................1-5 1.5 事故管理活动 ................................................................................................1-7 1.5.1 检测 .............................................................................................................1-7 1.5.2 验证 .............................................................................................................1-7 1.5.3 驾驶员信息 ................................................................................................1-8 1.5.4 响应 .............................................................................................................1-8 1.5.5 现场管理...........................................................................................1-9 1.5.6 交通管理 ..............................................................................................
冲绳的交通事故 - 陆军驻地
冲绳的交通事故 交通事故是驻扎在冲绳的美军社区最常见的国际事故。每起交通事故都有可能成为刑事案件，并可能导致日本司法当局起诉。根据日本法律，每位持照机动车驾驶员都是专业驾驶员，必须高度谨慎。造成个人人身伤害的事故可能导致监禁或巨额罚款。避免起诉：安全驾驶并遵守所有交通规则。在拥挤的地区驾驶时要耐心。保持注意力，并始终确保为突然停车留出足够的空间。如果发生事故，驾驶员必须向事故受害者提供援助，向日本和军事执法官员报告事故，并留在事故现场，直到执法当局另行通知。逃离事故现场或未报告事故可能会导致司机被起诉，即使只涉及财产损失。为您的车辆投保：确保您至少持有所需的保险（1）财产损失保险 - PDI 和 2）日本强制保险 - JCI）。确保您及时向您的保险公司报告所有事故！您必须在事故发生后 72 小时内向您的保险公司报告事故。未报告交通事故或保险过期可能会导致美国陆军采取行政或纪律处分，包括但不限于丧失驾驶权。索赔协助：如果您的 PDI 在事故发生时已过期，您应该访问或致电 Torii 站索赔办公室，以便安排私人和解。您应该拍下事故中所有车辆或其他财产的损坏情况。尝试从不同角度拍照，以帮助显示损坏程度。请立即检查您的 PDI！国际法和社区关系：在某些情况下，特别是涉及人身伤害的情况下，您应该在事故发生后一两天内对受害者进行“慰问访问”，以表达对事故的遗憾和希望早日康复的愿望。此类访问应通过 Torii Station 社区关系办公室或冲绳法律中心国际法部协调。公务事故：如果您在执行公务时发生事故，或者您不确定您的事故是否被视为公务事故，请联系鸟居站冲绳法律中心国际法部，电话：652-4782。
田纳西州交通事故管理战略计划
11全州 TIM 指导委员会 STIMSC 负责决定全州 TIM 重点领域、工作组和行动项目。STIMC 成员利用其组织资源来实施工作组提出的 TIM 建议。工作组重点区域工作组与 TIM 组织、区域团队和当地团队合作完成分配的任务并向 STIMSC 提出建议。区域 TIM 团队区域 TIM 团队加强区域 TIM 组织和个人响应者之间的沟通，并支持 TIM 工作组活动。本地 TIM 团队本地 TIM 团队加强本地 TIM 组织和个人之间的沟通，并支持 TIM 工作组活动。
危险品泄漏事故中的交通事故管理...
15.补充说明 根据与 Battelle 签订的合同为联邦公路管理局运营办公室 16 执行的项目。摘要 危险材料泄漏给交通事故清理带来了独特的挑战。当存在危险材料时，响应人员不仅必须处理典型的交通事故问题，还必须处理潜在的化学危害、环境影响和额外的安全要求。危险泄漏的缓解和清理可能是清理交通事故的主要原因。在许多情况下，当可以安全部署其他适当、更快的选项时，却启动了昂贵、耗时的清除行动。本文件涉及运输运营人员和急救人员（如消防救援和警察）在处理道路上的危险材料泄漏（尤其是车辆液体）时所需的协议和必要知识。它为运输急救人员提供了必要的基本知识，使他们能够做出正确的决定，识别材料并决定如何安全处理此类泄漏。它还强调了当仅涉及车辆液体泄漏时，运输 (DOT) 运营人员的快速、安全清理政策和做法。
使用机器学习的泰国道路交通事故严重程度的预测
摘要 - 由于人口和车辆的持续增长，全球道路交通事故一直在迅速增加。这项研究的目的是使用机器学习算法来创建一个模型来预测道路交通事故的严重性。该研究重点是预测的极端梯度提升（XGBOOST）算法，并将其性能与其他四种算法（即随机森林，包装，决策树和多层人物的Perceptron）进行了比较。研究方法涵盖了几个基本步骤，包括使用适当的指标进行数据预处理，班级加权，模型构建和绩效评估。结果表明，XGBoost模型在预测道路交通事故的严重程度（尤其是致命严重性事故）方面优于其他模型。该模型的精度为78％，召回57％，F1得分为66％，平衡精度为77％，令人印象深刻的ROC-AUC为90％。结果可以用于战略规划和实施适当措施，以减少和防止泰国道路交通事故。关键字：机器学习，极端梯度提升，道路交通事故的严重程度预测，道路交通事故1.简介
旨在减少致命和严重道路交通事故的全国警务行动启动
可在线举报酒后/吸毒驾驶者：举报酒后/吸毒驾驶 | 埃文和萨默塞特郡警方或拨打 101。或者，可拨打 0800 555111 向 Crimestoppers 匿名举报，其网站提供有用信息：酒后/吸毒驾驶 | Crimestoppers (crimestoppers-uk.org)。如果有人目前在酒后或吸毒后驾驶，请拨打 999。
使用Mobilenet转移学习模型和Shap XAI技术改善交通事故严重性预测
交通事故仍然是死亡，伤害和高速公路严重中断的主要原因。理解这些事件的促成因素对于提高道路网络安全性至关重要。最近的研究表明，预性建模在洞悉导致事故的因素方面具有效用。但是，缺乏重点放在解释复杂的机器学习和深度学习模型的内部工作以及各种特征影响事故词典模型的方式。因此，这些模型可能被视为黑匣子，而利益相关者可能不会完全信任他们的发现。这项研究的主要目的是使用各种转移学习技术创建预测模型，并使用Shapley值对最有影响力的因素提供见解。预测合格中伤害的严重程度，多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN），长期短期记忆（LSTM），残留网络（RESNET），EfficityNetB4，InceptionV3，InceptionV3，极端的Incep-Tion（Xpection）（Xpection）（Xpection）和Mobilenet和Mobilenet。在模型中，MobileNet显示出最高的结果，精度为98.17％。此外，通过了解不同的特征如何影响事故预测模型，研究人员可以更深入地了解导致事故的造成的范围，并制定更有效的干预措施以防止发生事故。
通过使用SUMO和OMNET ++模拟器对车辆网络进行模拟和建模交通事故检测的估值
伊拉克摩苏尔大学工程学院电气工程系电子邮件：mtyaseen@uomosul.edu.iq（M.T.Y.）; aminaalrawy@uomosul.edu.iq（a.a.f.）; fawaazyasen@uomosul.edu.iq（F.Y.A。）*通讯作者摘要 - 该论文提出了增加导致道路事故的车辆总数的问题。车辆临时网络（VANET）已在基础设施中开发。本研究建议使用Vanet网络与车辆，路边单元（RSU）和网络服务器进行通信。提出的方法通过基于Omnet ++和Sumo Simulators内部框架（静脉）的地图执行IEEE 802.11p的基本参数来正确模拟Vanet，以实现和模拟车辆路线的规划流量策略。建议的技术的主要优势是使车辆能够相互通信或在基础架构上进行交流，以发送和接收各种类型的警告和信息消息。在本文中做出了两项重大贡献：通过减少车辆的CO 2排放和减少道路拥堵的CO 2来降低空气的污染水平，以及模拟车辆路线计划流量的技术贡献。我们的技术能够监视在高速公路上和紧急制动的情况下测试的空气污染和建筑模拟。每辆车可以通过向网络服务器发送数据包请求并等待包含新路径的响应来请求最短路由。主要的性能参数指标是指在不同时间在不同时间的速度和加速器等车辆中的数据交换。在每种情况下更改路径长度时，分析了车辆的速度，加速度，CO 2发射和RSU的总丢失数据包。在模拟中，使用100辆车在3,400米长的高速公路上以14 km/h的速度行驶，网络尺寸为（3000×3000）m。通过100辆车的旅行时间为300秒，RSU的总丢失的数据包为61，总CO 2排放量为3,1548 gm/英里，获得了仿真结果。模拟结果的优点为预防事故，增强无线基础设施和降低污染水平的车辆提供了更安全的道路。