Развитие дорожной сети, бурный рост количества транспортных средств и, как следствие, увеличение трафика и другие проблемы, связанные с безопасностью, повышают риски возникновения ДТП. В последнее время решению проблемы прогнозирования и оценке вероятности возникновения ДТП уделяют большое внимание как в Российской Федерации, так и за рубежом. Данная проблема представляет большой научный и практический интерес. Предлагаются различные варианты решения данной проблемы. До недавнего времени в основном преобладал подход, основанный на статистических методах и за основу брались данные по ДТП. К подобным методам можно отнести экстраполяцию, моделирование повторяемости аварий, прогнозирование с учётом сезонности и т.п. Но проверка на практике показала низкую точность прогнозов, основанных на подобных методах. В последнее время наметилась тенденция на использование в системах, связанных с безопасностью дорожного движения элементов технологии искусственного интеллекта, а именно экспертных систем. Подобные системы так или иначе связанные с транспортом и безопасностью дорожного движения уже созданы и введены в эксплуатацию. Подобные экспертные системы являются важным элементом в системах поддержки принятия решения в таких областях какпланирование маршрутов движения транспортных средств с целью исключения аварийно-опасных участков дорог и выявления наиболее опасных участков дорог для принятия мер по их реконструкции и ремонту. Так же подобный системы являются важной составляющей систем помощи водителю ADAS. Новизна предлагаемого решения заключается в разработке системы, предназначенной для прогнозирования ДТП на основе многофакторного анализа, базирующегося на трех переодовых технологиях: веб - ГИС , адаптивной экспертной системы на основе искусственного интеллекта и распределенного реестра. В качестве входных параметров системы будут использоваться: параметры улично-дорожной сети (количество и ширина полос, величина уклонов, радиусы поворотов, тип местности горы-равнина, населенный пункт, скоростные профили дорог и т.п.); объекты дорожной инфраструктуры (перекрестки, пешеходные переходы, остановки общественного транспорта, искусственные неровности, мосты, тоннели, развязки и т.п.); прогноз условий движения (интенсивность потока); прогноз погодно-климатических условий (температура воздуха, ветер, осадки, туман, коэффициент сцепления с дорогой). Первые два параметра выражаются детерминированной величиной, значение которой хранится непосредственно в базе данных используемой ГИС. Вторые два параметра носят вероятностный характер и, которые определяют используемый в экспертной системе математический аппарат. Вследствие неопределенности и неполноты входных данных предполагается разработка экспертной системы на основе нечеткой логики. Экспертные системы, основанные на аппарате нечетких множеств и нечеткой логике, используются уже более 20 лет и хорошо зарекомендовали себя. Вместе с тем они обладают характерным недостатком – субъективностью. Набор нечетких правил, входные и выходные лингвистические переменные, функции принадлежности определяет человек-эксперт или группа экспертов. Вследствие этого возможно получение результатов не вполне отражающие действительность. Для устранения этого недостатка предполагается использование, наряду с экспертной системой, самообучающейся искусственной нейронной сети, которая на основе данных о свершившихся ДТП в ходе работы системы будет корректировать правила и параметры функций принадлежности. Подобные системы получили название нечеткие нейросетевые системы. Данные, полученные в результате анализа буду визуализироваться на карте посредством многопользовательской веб ГИС и публиковаться в интернете в виде сервисов, что позволит использовать их в автоматизированных системах. Для учета ДТП, причин и условий их возникновения, предлагается использовать систему распределенного реестра. Данная технология в настоящее время переживает бурное развитие и по оценке авторитетных экспертов в различных областях, последствия ее использования в различных сферах человеческой деятельности могут сравниться с последствиями внедрения сети Интернет. Она предусматривает децентрализованное хранение информации, при котором становится невозможным изменение или удаление хранящейся информации. Такой подход может быть востребован как в органах исполнительной власти, которые так или иначе связаны с проектированием, оценкой состояния и ремонтом дорожной сети, так и в коммерческих организациях из различных сегментов рынка, особенно страхового. Предполагается, что общий доступ различных организаций к единому массиву информации о состоянии дорожной сети с одновременным отсутствием возможности единоличного администрирования данного массива позволить повысить оперативность принятия управленческих решений, повысить уровень контроля и, как следствие, исполнительскую дисциплину и уменьшить коррупционную составляющую. Для страховых компаний выгода использования распределенного реестра очевидна - повышенный уровень достоверности хранимых данных позволит персонифицировать предлагаемые страховые продукты, что может дать толчок развитию такого вида страхования как КАСКО и генерации новых страховых продуктов на основе "умного" страхования. Ближайшие существующие аналоги разрабатываемой системы в основном визуализуруют на карте только накопленную статистику по ДТП и другим факторам без привязки к дорожным, климатическим и другим внешним условиям, т.е. они отображают «что было», в отличие от предлагаемой системы, которая, в основном, предназначена для отображения «что может быть». Для решения поставленных задач необходимо выполнить следующие работы: Разработка адаптивной экспертной системы расчета прогноза ДТП на участках дорог. Разработка специализированного программного обеспечения для загрузки архивных данных по ДТП и погодных условиях. Обновление картографической основы со статичными параметрами и характеристиками дорог. Приобретение специализированного программного обеспечения для оперативного нанесения на карт

Производитель: ООО "СИДИКОМ НАВИГАЦИЯ"

IT