Журнал "Системы Безопасности" № 1‘2025

S E C U R I T Y A N D I T M A N A G E M E N T 26 О бщедоступная база данных в России позво- ляет выполнить оценку показателей аварий- ности по стране, определить количество аварий вне городских и на городских участках, а также в определенный день недели, но оценить при- чины и условия в данном случае не представ- ляется возможным. в таком случае требуется точечный анализ показателей аварийности, который подразумевает работу с каждым отдельным дорожно-транспортным происше- ствием. Такая работа является достаточно трудо- емкой и занимает большое количество времени. Следует отметить, что показатели аварийности в статистических базах данных представлены за долгосрочный период, что в целом позволяет оценить динамику изменения рассматриваемых показателей в стране и сделать вывод об эффек- тивности принимаемых мер в области безопас- ности дорожного движения. На протяжении многих лет большое количество исследований в данной области базируется на данных показа- телях, в которых рассматриваются различные подходы к оценке как количества происшествий, так и пострадавших и раненных в них. Анализ данных по ДТП За период 2015–2021 гг. в России произошло 1 137 987 дорожно-транспортных происше- ствий. Сложившаяся мировая тенденция, направленная на стремление к нулевой смертно- сти на дорогах, которая подробно описана в тру- дах [1–5], находит свое отражение в законода- тельных актах, направленных на повышение без- опасности дорожного движения, что сказывается и на показателях аварийности, а именно на сни- жении уровня смертности в авариях. в России за рассматриваемый период происхо- дит планомерное снижение рассматриваемого показателя, что объясняется выполнением ряда работ, направленных на повышение безопасно- сти дорожного движения, реализуемых сегодня [6–8]. Еще одним из основных показателей является количество происшествий в городе и за его пре- делами, эти данные также позволяют оценить, где происходит наибольшее количество аварий. анализ показывает, что в России больше всего происшествий происходит в населенных пунк- тах, меньшее количество приходится на участки вне населенных пунктов. Несмотря на опреде- ленную разницу в разрешенных скоростях дви- жения, в городах происходит больше всего происшествий. в России за аналогичный период в населенных пунктах произошло 853 183 про- исшествия, с учетом того, что общее количество составило 1 137 987, за пределами населенных пунктов – 284 803. Описанные показатели позволяют оценить изменение ситуации по данным в статистиче- ских базах, но не позволяют оценить, напри- мер, уровень смертности на определенных участках или осуществить оценку причин и условий, влияющих на возникновение про- исшествий. в данном случае требуется приме- нение систем искусственного интеллекта, кото- рые позволят на основании имеющегося набора данных осуществить оценку ситуации. Модель искусственного интеллекта для анализа показателей аварийности Для возможности оценки условий возникнове- ния происшествий в рамках исследования авторами предлагается разработать модель, которая на первоначальном этапе позволит оценить имеющиеся первичные данные. Сле- дует отметить, что первичные данные – данные статистики аварийности позволяют ответить на ряд вопросов, касающихся эффективности мер, принятых для снижения этих показателей и повышения безопасности дорожного движе- ния. выполненный анализ показателей ава- рийности позволил установить два основных вида условий возникновения происшествий – в городах и за их пределами, что дает возмож- ность на данном этапе классифицировать такой показатель, как условия возникновения. Для дальнейшей оценки показателей аварий- ности предлагается принять за основу модель, позволяющую перевести имеющиеся данные в относительные показатели. Несмотря на имеющееся разнообразие математических моделей, большинство из них основывается на абсолютных значениях, но выполненный ана- лиз аварийности показывает, что значения изменяются в довольно широком диапазоне, что не позволяет применить имеющиеся мето- ды и модели. в таком случае для оценки изме- нения распределения рассматриваемых пока- зателей в относительных величинах применяют различные вероятностные модели. в данном исследовании разработана математическая модель, основанная на определении вероятно- сти наступления событий в статистическом смысле. в таком случае примем P(A) как веро- ятность возникновения происшествий в опре- деленных условиях – городских и за их преде- лами в совокупности, равной 1, тогда пусть Р(а1) – вероятность возникновения происше- ствий в городе, а Р(а2) – вероятность возник- новения происшествий за городом. выполненные расчеты позволяют сделать вывод о том, что на протяжении рассматриваемого долгосрочного периода (семь лет) распределе- ние вероятности возникновения происшествий остается на неизменном уровне. Так, веро- ятность возникновения происшествий в городе находится выше показателя 0,7, что свидетель- ствует о том, что более 70% происшествий про- исходит именно в городах. Показатель "день февраль – март 2025 www.secuteck.ru СПЕЦПРОЕКТ ЗащиТа ОбъЕКТОв ТЭК и КвО Александр Новиков Заведующий кафедрой "Сервис и ремонт машин" ОГУ им. И.С. Тургенева Анастасия Шевцова Профессор кафедры "Эксплуатация и организация движения автотранспорта" БГТУ им. В.Г. Шухова Применение системы искусственного интеллекта в области анализа показателей аварийности В современном мире требования к большинству технологических процессов повы- шаются, что требует применения различного рода решений, в том числе и примене- ния систем искусственного интеллекта (ИИ). В рамках исследования рассмотрена возможность применения систем ИИ для оценки показателей аварийности, что поз- воляет оперативно принимать решения в рассматриваемой предметной области – области безопасности дорожного движения. При работе с показателями аварийно- сти специалисту приходится тратить довольно много времени для установления основных мест совершения происшествий, определенных условий, в которых они произошли, что крайне необходимо при определении мероприятий, направленных на снижение дорожно-транспортных происшествий.