Пока беспилотные автомобили еще не стали основным средством передвижения, дорога должна быть готова к тому, что все люди ошибаются. Сделать дороги дружелюбнее к водителям можно с помощью больших данных и искусственного интеллекта.
В компании «ГЛОНАСС БДД» разработали систему, рекомендующую мероприятия, которые следует провести на конкретном участке дороги для повышения безопасности дорожного движения. Данные о дорожной инфраструктуре собирают, объезжая дороги на обычных автомобилях со стандартным видеорегистратором или экшн-камерой. Обученная нейросеть распознает на видео дорожные знаки, разметку, ширину дороги и так далее. Результаты распознавания передаются в модули аналитики, которые исследуют безопасность дороги, ориентируясь на инфраструктуру: количество полос, наличие опор освещения, ограждений и так далее. К примеру, если на дороге, вдоль которой ходят пешеходы, нет освещения и тротуара, эта трасса будет считаться максимально опасной. В систему заложено около ста различных атрибутов для определения уровня безопасности, которые дополняются динамическими данными о скорости и количестве автомобилей на дороге. С их помощью нейросеть может рассчитать вероятность дорожно-транспортных происшествий и их тяжесть.
Объезжать дороги, обновляя данные, планируется минимум дважды в год. На основе собранных данных (их передают в облако) формируется цифровой двойник дороги, который можно применять, например, для точного определения причин ДТП и их моделирования.
Чтобы повысить точность определения причин ДТП, в систему интегрируют внешние источники данных: информацию о транспортных потоках с видеокамер уличного наблюдения и комплексов фото- и видеофиксации нарушений ПДД, текущие и исторические погодные условия, данные о ДТП из систем экстренного реагирования «ЭРА-ГЛОНАСС» и ГИБДД.
К примеру, в системе можно оценить безопасность участков возле школ и детских садов. По каждому неудовлетворительному участку дороги администрации регионов получат рекомендации в соответствии с дорожными стандартами. Рекомендации делятся на дорогие и недорогие. К первой категории относится увеличение ширины дороги, количества полос и установка ограждений. К бюджетным вариантам отнесено нанесение шумовых полос по краям и центру дороги, установка тросовых ограждений или направляющих столбиков, изменение организации движения (введение одностороннего движения, смена ограничения скорости).
Авторы проекта рассчитывают, что такой программно-аппаратный комплекс поможет в 3,5 раза снизить количество ДТП в стране и вдвое уменьшить число опасных участков на дорогах. Разработчики намерены протестировать свое решение в нескольких регионах, собрав данные об автодорогах для создания датасетов. Десяток автомобилей с водителями и инженерами объедет не менее 200 тыс. км автодорог, анализируя их с помощью инструментов компьютерного зрения.
Проект предложен в рамках подготовки форума «Сильные идеи для нового времени», который пройдет в Сочи 11-12 ноября.
Больше информации об интересных событиях, тенденциях и фактах в сфере цифровой экономики, мнений экспертов, а главное — ярких рассказов о решениях на основе данных в социальной сфере, здравоохранении, культуре, образовании, благотворительной и волонтерской деятельности, читайте в новом проекте «DobroData. Данные на службе добра». Пусть тех, кто умеет делать мир лучше, станет больше! Возрастная маркировка: 12+