REVIEW OF APPROACHES TO THE APPLICATION OF ALGORITHMS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR DETECTING FACTORS AFFECTING THE RISK OF ROAD ACCIDENTS OCCURENCE

S. D.D. , Sadovnikova N.P. , Parygin D.S.

UDC 681.3 Н

Abstract
List of references
About authors

The paper describes various approaches to the application of artificial intelligence algorithms for analyzing data on road traffic accidents in different countries of the world. Proposed an approach to use of artificial intelligence to analyze data on road accidents in Russia in order to detect the factors that increase the risk of road accidents.

1. Показатели состояния безопасности дорожного движения (Электронный ресурс - http://stat.gibdd.ru/).

2. Global status report on road safety 2018 (Электронный ресурс – https://www.who.int/violence_injury_prevention/road_safety_status/2018/en/).

3. Статистика ДТП в России и мире. Досье (Электронный ресурс – https://tass.ru/info/3233185).

4. ГИБДД ищет аварийный выход (Электронный ресурс – https://www.kommersant.ru/doc/3398213

5. ).Tennessee Highway Patrol (Электронный ресурс – https://www-01.ibm.com/common/ssi/cgi-bin/ssialias?subtype=AB&infotype=PM&htmlfid=GVC03014USEN&attachment=GVC03014USEN.PDF).

6. Evaluating road safety and safety effects using Empirical Bayesian method (Электронный ресурс – https://www.itf-oecd.org/sites/default/files/docs/8-peltola.pdf).

7. A review of accident prediction models for road intersections (Электронный ресурс – https://www.researchgate.net/publication/265108102_A_review_of_accident_prediction_models_for_road_intersections).

8. Анализ причин и следствий дорожно-транспортных происшествий (Электронный ресурс – http://statsoft.ru/solutions/ExamplesBase/tasks/detail.php?ELEMENT_ID=702).

9. Повышение эффективности прогнозирования ДТП на автомобильных дорогах вне населенных пунктов на основе разработки экспертной системы (Электронный ресурс – http://izvestia.asu.ru/ru/article/702/).

10. Яндекс разработал систему прогнозирования пробок и ДТП (Электронный ресурс – https://yandex.ru/company/services_news/2015/0302).

11. Наука о пробках (Электронный ресурс – https://rg.ru/2017/07/04/reg-cfo/aleksandr-poliakov-my-nauchilis-prognozirovat-dtp.html).

12. Apache Superset (incubating) (Электронный ресурс – https://superset.incubator.apache.org/).

13. Автомобильные пробки в Санкт-Петербурге (Электронный ресурс – https://yandex.ru/company/researches/2015/spb/jams).

14. OpenStreetMap (Электронный ресурс – https://www.openstreetmap.org).

15. Портал открытых данных Российской Федерации (Электронный ресурс – https://data.gov.ru/).

S. D. Donchenko

Volgograd, Russia

Sadovnikova N. P.

Volgograd, Russia

Parygin D. S.

Volgograd, Russia

Keywords: machine learning, artificial intelligence,, data analysis,

For citation: S. D.D. , Sadovnikova N.P. , Parygin D.S. , REVIEW OF APPROACHES TO THE APPLICATION OF ALGORITHMS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR DETECTING FACTORS AFFECTING THE RISK OF ROAD ACCIDENTS OCCURENCE. Bulletin of the Voronezh Institute of High Technologies. 2018;12(4). Available from: https://vestnikvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1218 (In Russ).

Full text in PDF

Published 31.12.2018