Ключевые слова: машинное обучение, искусственный интеллект, анализ данных,
ОБЗОР ПОДХОДОВ К ПРИМЕНЕНИЮ АЛГОРИТМОВ ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА РИСК ВОЗНИКНОВЕНИЯ ДТП
УДК 681.3 Н
В работе рассматриваются существующие подходы к применению алгоритмов искусственного интеллекта для анализа данных о дорожно-транспортных происшествиях в разных странах мира. Предложен подход к использованию искусственного интеллекта для анализа данных о ДТП в России с целью выявления факторов, увеличивающих риск возникновения ДТП.
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/).
Ключевые слова: машинное обучение, искусственный интеллект, анализ данных,
Для цитирования: Донченко Д.С. , Садовникова Н.П. , Парыгин Д.С. , ОБЗОР ПОДХОДОВ К ПРИМЕНЕНИЮ АЛГОРИТМОВ ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА РИСК ВОЗНИКНОВЕНИЯ ДТП. Вестник Воронежского института высоких технологий. 2018;12(4). Доступно по: https://vestnikvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1218
Опубликована 31.12.2018