diff --git a/Bachelorarbeit.tex b/Bachelorarbeit.tex index df9fa50..5783d5b 100644 --- a/Bachelorarbeit.tex +++ b/Bachelorarbeit.tex @@ -1309,6 +1309,7 @@ WHERE { } \end{lstlisting} + \subsection{Unfallerkennung} Die Erkennung von schweren Unfällen ist anhand von Ereignissen vom Typ \texttt{Car\allowbreak Airbag\allowbreak Triggered\allowbreak Event} relativ leicht, da mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit davon ausgegangen werden kann, dass ein ausgelöster Airbag mit einem schweren Aufprall zusammenhängt. Die Erkennung kleinerer Kollisionen hingegen stellt selbst mit Daten von Schocksensoren eine Herausforderung dar und kann somit im Rahmen dieses Szenarios nicht durchgeführt werden. Es bleibt die direkte Auswertung der \texttt{Car\allowbreak Airbag\allowbreak Triggered\allowbreak Event}s, um Unfälle zu erkennen. Dabei sind nur Fahrzeuge interessant, die zur Zeit auch gefahren werden; für die also ein Fahrer eingetragen ist. Die abstrakte CEP-Regel dafür sieht wie folgt aus: \begin{lstlisting}[mathescape=true,label={},caption={}] @@ -1321,8 +1322,6 @@ Ein entsprechender C-SPARQl-Query sieht wie folgt aus: \begin{lstlisting}[label={lst:scenario_react_to_airbag},caption={Selektion von Fahrern deren Airbag ausgelöst wurde}] REGISTER QUERY getDriversWithAirbagTriggered AS PREFIX rdf: -PREFIX f: -PREFIX xsd: PREFIX car: SELECT ?driver ?car FROM STREAM [RANGE 5s TUMBLING]