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
ИТ-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.
Проект решает задачи импортозамещения
Нет
Использованное ПО
При разработке геоаналитической системы использовано следующее ПО:
  1. Язык программирования Python (pandas, sklearn, xmltodict, numpy, matplotlib).
  2. Среда разработки pyCharm Community.
  3. База данных Postgres SQL 14.
  4. 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
  1. Основные сложности при реализации геоаналитической системы связаны со сбором и использованием данных в виду неоднородности исходных данных, а также отсутствием части необходимых данных.
  2. Не удалось в ходе реализации проекта полностью решить проблему систематического автоматизированного сбора данных.
  3. Надежность и устойчивость функционирования геоаналитической системы напрямую зависит от стабильности работы облачной BI-система Yandex DataLens.
  4. 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
Коментарии: 15

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

  • Виталий Гатин
    Рейтинг: 468
    ГК "Ижевский радиозавод"
    Заместитель ИТ-Директора, Начальник отдела информационных технологий
    18.11.2022 09:15

    Добрый день.
    Интересный и нужный проект, не только для Удмуртской Республики.

    • Тимур Меджитов Виталий
      Рейтинг: 260
      Министерство цифрового развития Удмуртской Республики
      Министр цифрового развития Удмуртской Республики
      23.11.2022 14:14

      Добрый день!
      Согласны, немаловажной составляющей реализации проекта является вовлеченность муниципальных властей в принятие управленческих решений, основанных на данных. Будем работать над точностью информации, надеемся, что это поможет повлиять на общую картину в лучшую сторону.

  • Руслан Гилязов
    Рейтинг: 432
    АО «Ижевский радиозавод»
    Заместитель директора по финансам, директор по информационным технологиям
    24.11.2022 11:10

    добрый день, каким образом решаете проблемы систематического автоматизированного сбора данных?

    • Тимур Меджитов Руслан
      Рейтинг: 260
      Министерство цифрового развития Удмуртской Республики
      Министр цифрового развития Удмуртской Республики
      28.11.2022 10:31

      Добрый день! Спасибо за Ваш вопрос.
      Исходные данные берутся из открытого источника данных – портала Госавтоинспекции (адрес: stat.gibdd.ru). Разработанный сервис с периодичностью автоматически делает запрос в открытый источник на получение новых данных.

  • Максим Часовиков
    Рейтинг: 4767
    Центр цифровой экономики МГУ
    Ведущий специалист
    28.11.2022 00:48

    Да, самое интересное - откуда данные берете и как... Пока видятся два источника - Яндекс.Карты и ГИБДД...

    • Тимур Меджитов Максим
      Рейтинг: 260
      Министерство цифрового развития Удмуртской Республики
      Министр цифрового развития Удмуртской Республики
      28.11.2022 10:31

      Добрый день!
      Первоисточником данных в проекте выступала ведомственная информационная система по учету ДТП на региональных дорогах общего пользования. В дальнейшем был автоматизирован процесс сбора данных из открытого источника данных – портала Госавтоинспекции (адрес: stat.gibdd.ru).

      • Максим Часовиков Тимур
        Рейтинг: 4767
        Центр цифровой экономики МГУ
        Ведущий специалист
        02.12.2022 00:59

        Спасибо за ответ. В ней учитываются только ДТП, в которых есть пострадавшие? Пусть только материально? или туда попадают все ДТП, в том числе по которым не оформлялись протоколы, хотя Евро?

        • Тимур Меджитов Максим
          Рейтинг: 260
          Министерство цифрового развития Удмуртской Республики
          Министр цифрового развития Удмуртской Республики
          02.12.2022 10:51

          В первую очередь проект направлен на снижение количества погибших и раненных при ДТП, поэтому при выявлении мест концентрации учитываются только аварии с пострадавшими. Также это требование заявлено в методике Росавтодора, согласованной Минтрансом:
          «Аварийно-опасный участок дороги (место концентрации ДТП): Участок дороги, улицы, …, где в течение отчетного года произошло три и более ДТП одного вида или пять и более ДТП независимо от их вида, в результате которых погибли или были ранены люди».

  • Михаил Климов
    Рейтинг: 10
    Хэдлайн
    директор
    28.11.2022 09:55

    Голосую за прекрасную идею и реализацию!

    • Тимур Меджитов Михаил
      Рейтинг: 260
      Министерство цифрового развития Удмуртской Республики
      Министр цифрового развития Удмуртской Республики
      28.11.2022 10:31

      Добрый день, благодарим Вас за отзыв!
      Мы рады, что наш проект находит отклик среди участников ИТ-сообщества. Будем продолжать работать и развивать внедрение ИТ-разработок в госструктуры Удмуртской Республики.

  • Евгений Соковиков
    ООО АйТи Лабрум
    Директор
    30.11.2022 17:07

    Отличный и нужный проект! Голосую за его авторов и реализацию

    • Тимур Меджитов Евгений
      Рейтинг: 260
      Министерство цифрового развития Удмуртской Республики
      Министр цифрового развития Удмуртской Республики
      02.12.2022 10:36

      Добрый день!
      Благодарим за Ваш отзыв, для нас важна Ваша поддержка. Надеемся, что наш проект получит положительный отклик среди ИТ-сообщества и соответствующих государственных ведомств, а в дальнейшем на его основе будут принимать управленческие решения.

  • Мария Беляева
    ООО ФЛ ВЕБ
    Директор
    12.12.2022 15:31

    Супер! Очень важный проект! Оставлю свой голос за него.

    • Тимур Меджитов Мария
      Рейтинг: 260
      Министерство цифрового развития Удмуртской Республики
      Министр цифрового развития Удмуртской Республики
      13.12.2022 15:02

      Благодарим за Ваш положительный отзыв о нашем проекте. Мы рады, что наш труд получил множество откликов и поддержку. Убеждены, мы и впредь будем прилагать максимум усилий для обеспечения тех задач, которые на нас возложены, а также приумножать достигнутые результаты.

  • Дмитрий Турчановский
    Рейтинг: 2527
    Зарубежнефть
    Заместитель начальника Управления информационных технологий
    08.01.2023 11:21

    Добрый день! Очень интересный проект. Уточните, почему остановили выбор на облачной реализации, согласно каким критериям руководствовались?

Год
Предметная область
Отрасль
Управление
Мы используем файлы cookie в аналитических целях и для того, чтобы обеспечить вам наилучшие впечатления от работы с нашим сайтом. Заходя на сайт, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie.