Разработка математически выверенных мероприятий для сокращения количества пострадавших в ДТП на территории Удмуртской Республики
- Заказчик:
- Министерство цифрового развития Удмуртской Республики
- Руководитель проекта со стороны заказчика
-
- Поставщик
- АНО «Цифровая экономика Удмуртской Республики»
- Год завершения проекта
- 2022
- Сроки выполнения проекта
- Август, 2021 - Август, 2022
- Масштаб проекта
- 1000 человеко-часов
- Цели
- Повышение безопасности на дорогах Удмуртской Республики за счет проведения эффективной управленческой политики в сфере благоустройства улично-дорожной сети, основанной на результатах анализа данных и прогнозирования ДТП, а также применения экспертной системы при формировании эффективных мероприятий по снижению аварийности на дорогах.
Уникальность проекта
С применением облачной BI-системы DataLens разработана геоаналитическая система Удмуртской Республики, позволяющая на основе открытых данных: • проводить аналитику влияния на количество ДТП и тяжесть последствий различных факторов: время (год, сезонность, день недели, часы суток), территория (населенные пункты, улицы, категории дорог), типы аварий, факторы инфраструктуры (объекты УДС, освещенность), человеческие факторы (водительский стаж, степень опьянения) и др.; • прогнозировать количество ДТП на территории республики и тяжесть последствий; • визуализировать участки аварийности в виде тепловой карты, полученной с использованием результатов зонирования территорий; • автоматически выявлять места концентрации ДТП с применением методов машинного обучения; • автоматически формировать с применением экспертной системы список рекомендуемых мероприятий, направленных на снижение аварийности.- Использованное ПО
- При разработке геоаналитической системы использовано следующее ПО:
- Язык программирования Python (pandas, sklearn, xmltodict, numpy, matplotlib).
- Среда разработки pyCharm Community.
- База данных Postgres SQL 14.
- Облачная BI-система Yandex DataLens для визуализации данных.
При помощи фреймворков языка программирования Python и среды разработки PyCharm Community разработан механизм, преобразующий входные данные в удобный для исследования вид. Обработанные данные хранятся в базе данных Postgres SQL 14. Yandex DataLens позволяет визуализировать преобразованные данные. - Сложность реализации
- Основные сложности при реализации геоаналитической системы связаны со сбором и использованием данных в виду неоднородности исходных данных, а также отсутствием части необходимых данных.
- Не удалось в ходе реализации проекта полностью решить проблему систематического автоматизированного сбора данных.
- Надежность и устойчивость функционирования геоаналитической системы напрямую зависит от стабильности работы облачной BI-система Yandex DataLens.
- Неготовность государственных структур к реализации управленческих решений, построенных на основе данных.
- Описание проекта
- Проект направлен на цифровую трансформацию процессов принятия решений в сфере благоустройства улично-дорожной сети (УДС) Удмуртской Республики, с целью сокращения аварийности на дорогах.Алгоритм выполнения проекта:1. Сбор и систематизация данных Исходными данными для анализа выступали открытые статистические данные, полученные с сайта Госавтоинспекции.2. Анализ данных и прогнозирование количества ДТП и тяжести последствий Анализ включал оценку влияния на интенсивность ДТП следующих факторов:
- временной фактор: оценка динамики по годам, оценка сезонности, оценка влияния дня недели, оценка динамики в течение дня;
- территориальный фактор: место ДТП, значение и категории дорог и улицы;
- видовой фактор: выявление наиболее значимых типов ДТП на различных территориях;
- факторы инфраструктуры: объекты и недостатки УДС, освещенность, состояние погоды и проезжей части, наличие камер фотовидеофиксации;
- человеческий фактор: водительский стаж, степень опьянения, использование ремня безопасности и детского сидения, нарушение ПДД;
- технический фактор ТС: тип, положение руля, тип привода, год выпуска, марка/модель, технические неисправности.
3. Выявление мест концентрации ДТП Для выявления мест концентрации ДТП программно реализован интеллектуальный алгоритм кластеризации (иерархический метод). В работе алгоритма используются ограничения по определению мест концентрации ДТП, которые предполагают выявление в городе зон с радиусом в 200 м, а на межмуниципальных дорогах до 1 км.4. Построение профилей мест концентрации ДТП Профиль места концентрации ДТП состоит из сводных характеристик места концентрации ДТП, рассчитанных на основе информации о совершенных в данном участке УДС аварий.5. Построение списка рекомендуемых мероприятий по снижению аварийности на местах концентрации ДТП Для формирования списка рекомендуемых мероприятий используется «Методические рекомендации по выбору эффективных некапиталоемких мероприятий по снижению аварийности…» (РОСАВТОДОР ОДМ 218.6.025-2017). Предложенные в рекомендациях мероприятия с использованием разработанной экспертной системой автоматически соотносятся с построенными профилями мест концентрации ДТП, в результате формируется список наиболее эффективных мероприятий.6. Визуализация результатов анализа в виде тепловой карты ДТП Для построения тепловой карты использовалась облачная BI – система DataLens.По итогам 2021 года выявлены 16 мест концентрации ДТП и предложен список рекомендуемых мероприятий. В результате реализации предложенных мероприятий можно ожидать снижения числа пострадавших на данных участках УДС более чем в 2 раза.На текущий момент уже реализовано несколько из рекомендуемых мероприятий по снижению аварийности на местах концентрации ДТП, что позволило снизить общее количество ДТП за первое полугодие 2022 года на территории Удмуртской Республики на 8,8% (количество пострадавших на 10%) по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. - География проекта
Удмуртская Республика
- Дополнительные презентации:
- Презентация проекта Тепловая карта ДТП УР.pdf
