«Ни для кого не секрет, что аварийные ситуации на наших дорогах возникают куда чаще, чем хотелось бы. Их предотвращение заботит не только самих участников дорожного движения, но и власти, законодателей, городские аварийные службы — одним словом, это касается буквально каждого. Однако предотвращение такого рода ситуаций никак невозможно без их тщательного анализа. Превентивная аналитика — то, к чему мы стремимся и то, что позволит нам анализировать объем информации, поступающей от каких-то внешних сенсоров, в частности, тех же камер фотофиксации, которые так не любят водители из-за того, что «благодаря» им получают штрафы», — пояснил Антон Финогеев.
Авторы проекта предлагают использовать комплексы фотофиксации не для ужесточения наказаний для автовладельцев, а для сбора информации, обработка которой позволит устранять разного рода недостатки и узкие места, где, как говорит Антон Финогеев, сама дорога создает аварийные ситуации. Действительно, аварии на дорогах случаются не только по вине водителей или пешеходов, на это влияет целая совокупность факторов: плохая разметка, недостаточная видимость знаков, качество дорожного полотна, а также погодные условия и даже время суток.
«Камеры — не единственные источники информации для разрабатываемой системы, — уточнил руководитель проекта. — Можно также использовать метеоданные, информацию с камер видеонаблюдения, которые сейчас установлены на жилых домах и во многих других местах, а также визуальные наблюдения с помощью технических специалистов, которые занимаются обслуживанием этих комплексов, ремонтом дорог и тому подобное. Всю такую информацию следует анализировать комплексными методами и использовать уже аналитические данные для выявления узких мест, дабы постараться устранить те факторы, которые не обусловлены человеческим фактором».
Подобного рода системы уже работают в других городах страны и за рубежом. Пензенские ученые внимательно изучили опыт Китая и некоторых европейских стран, однако как законодательство, так и обстановка на дорогах — например, качество дорожного полотна — там довольно сильно отличаются от наших реалий. Соответственно, существенно будет отличаться и конечный продукт, который сейчас разрабатывается в ПГУ.
«На первом этапе нами прорабатывается методология, которая будет анализировать входящую информацию и выдавать прогнозы состояния того или иного участка: как на этом участке будет вести себя дорожный трафик. Если возникают какие-то экстренные ситуации на дороге, система должна сигнализировать о вероятной опасности не в момент происшествия, а заранее анализируя те факторы, которые приводят к возникновению возможных аварийных ситуаций. Нам потребуется время для собственно сбора информации и разработки методов ее применения. Соответственно, нам нужно будет разработать программный продукт, который будет визуализировать полученные результаты, а не только абстрактные понятия, которые позволят нам продумать идею. Нам нужно конкретное решение, которое позволит получить видимый результат», — раскрыл детали проекта Антон Финогеев.
Работой университетской команды уже заинтересовались различные инстанции, в частности, ГБУ «Безопасный регион» и «Безопасный город», депутаты местного Законодательного собрания и городской Думы. Проект по созданию интеллектуальной системы для предотвращения аварийных ситуаций поддержан грантом Российского научного фонда. Размер гранта — 5 млн. руб. на первый год исследования с вероятным пролонгированием на два последующих года.