Verfahren und System zur Fahrzeug-Fußgänger-Kollisionsvermeidung, wobei das System Teilnehmer bestehend aus Long-Term-Evolution-(LTE-)fähigen Endgeräten, physisch verknüpft mit wenigstens einem Fahrzeug und wenigstens einem Fußgänger, umfasst; wobei eine raumzeitliche Positionierung der Endgeräte aus Long-Term-Evolution-(LTE-)Funksignalen, vermittelt durch Long-Term-Evolution-(LTE-)Funkbasisstationen (BS) und einen Location-Service-Client-(LCS-)Server einen eingebetteten Künstliche-Intelligenz-Algorithmus umfassend einen Recurrent-Neural-Network-(RNN-)Algorithmus umfasst und die raumzeitliche Positionierung der Endgeräte analysiert sowie die wahrscheinlich zukünftige Bahn ermittelt und die wahrscheinlich zukünftige Bahn der Teilnehmer an die physisch mit dem Fußgänger verknüpften Endgeräte kommuniziert; die physisch mit dem Fußgänger verknüpften Endgeräte einen eingebetteten Künstliche-Intelligenz-Algorithmus umfassend einen Conditional-Random-Fields-(CRFs-)Algorithmus umfassen, um zu ermitteln, ob die wahrscheinlich zukünftige Bahn des Fußgängers unterhalb einer Fahrzeug-zu-Fußgänger-Näheschwellengrenze ist, und, wenn diese Bedingung erfüllt ist, ein Kollisionsvermeidungs-Notsignal an den wenigstens einen Fußgänger und/oder das wenigstens eine Fahrzeug, welche die Näheschwellengrenze erfüllen, kommunizieren.

    A method and a system for vehicle-to-pedestrian collision avoidance system, the system comprising participants consisting of Long-Term Evolution (LTE)-capable user equipment (UE) terminals physically linked to at least one vehicle and at least one pedestrian; wherein a spatiotemporal positioning of the terminals is determined from Long Term Evolution (LTE) cellular radio signals mediated by Long-Term Evolution (LTE) cellular base stations (BS) and a Location Service Client (LCS) server including an embedded Artificial Intelligence algorithm comprising a Recurrent Neural Network (RNN) algorithm and analyzes the spatiotemporal positioning of the terminals and determines the likely future trajectory and communicates the likely future trajectory of the participants to the terminals physically linked to the pedestrian; the terminals physically linked to the pedestrian include an embedded Artificial Intelligence algorithm comprising a Conditional Random Fields (CRFs) algorithm to determine if the likely future trajectory of the pedestrian is below a vehicle-to-pedestrian proximity threshold limit and, if this condition is reached, communicates a collision-avoidance emergency signal to the at least one pedestrian and/or vehicle that meet the proximity threshold limit.


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    Titel :

    VERFAHREN UND SYSTEM ZUR FAHRZEUG-FUßGÄNGER-KOLLISIONSVERMEIDUNG


    Beteiligte:

    Erscheinungsdatum :

    20.02.2020


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Deutsch


    Klassifikation :

    IPC:    G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / H04W WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS , Drahtlose Kommunikationsnetze / G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS



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