Выявление неочевидных закономерностей, построение предикативной модели (predictive analytics) дорожно-транспортных происшествий, связанных с плохим качеством дорожного покрытия, недостаточным освещением и прочими потенциально опасными факторами. Создание интерактивной модели с предикативным функционалом, позволяющей выявлять точки концентрации дорожно-транспортных происшествий в регионах России.

По статистике ежегодно на дорогах России гибнет около 17 тыс. человек. По показателю социального риска ДТП на 100 тыс. жителей Россия находится на 72 месте в мире.
Решение было разработано на основании показателей Свердловской области по ДТП. Ситуация в Свердловской области, связанная с аварийностью, критическая по всем показателям. Регион в росте по общему количеству ДТП (больше на 7%), по погибшим (больше на 4%) и раненым (больше на 5,5%) по сравнению с предыдущим годом.
Гипотеза – вероятность дорожно-транспортных происшествий динамична и зависит от большого массива параметров. Некоторые неочевидные параметры возможно выявлять и влиять на них с помощью технологий AI и BIG DATA. Необходимо с помощью этих технологий снизить уровень ДТП в регионе.

Сервис позволяет:

1. Принимать оперативные решения по организации дорожного движения за счет актуализации и визуализации достоверных данных о ДТП.
2. Снижать уровень ДТП на дорогах за счет минимизации выявленных фактов ДТП.

МАЛОЛЕТНИЕ УРБАНИСТЫ

Москва

WAICO.RU

Москва