Система, включающая технологии машинного обучения, фиксирует в транспортном потоке случаи опасного вождения: «шашки», длительное умышленное несоблюдение бокового интервала, резкое умышленное неоднократное торможение и опасное перестроение. В свою очередь искусственный интеллект оценивает взаимосвязь и устанавливает корреляцию между непосредственной физической возможностью нарушителей совершать опасные маневры и несовершенством дорожно-транспортной инфраструктуры (работа светофоров, разметка, наличие или отсутствие разграничивающих барьеров и др.). На основании такого аналитического инструмента становится возможно добиться превентивного выявления и совершенствования проблемных участков дорог и трасс.
Как заявляют в компании-разработчике, «система призвана устранить разрозненность применяемых инструментов и методов в решении актуальной проблемы. Данные, полученные в ходе анализа и скоринга, могут использоваться в режиме одного окна органами ГИБДД, применяться в автоматизированных системах управления дорожным движением (АСУДД), использоваться лидирующими технологическими компаниями для совершенствования карт и навигационных приложений: Яндекс, Google, 2GIS».
Результаты цифровизации
При помощи алгоритмов искусственного интеллекта возможно превентивное реагирование и реализация комплекса мер, направленных на создание условий, препятствующих опасному вождению, а соответственно и совершению ДТП. Предлагаемая к внедрению система потокового скоринга опасного вождения снижает в два раза совершаемые административные правонарушения и уголовные преступления как в области дорожного движения, так и в области общественных отношений.
Данные, получаемые в результате скоринга дорожного движения, интегрируются в единую базу, доступ к которой получают федеральные и региональные органы власти, а также технологические компании, реализующие социально значимые проекты. Тем самым ускоряются цифровая трансформация региона и реализация программ «Цифровой регион» и «Безопасный город».
Срок внедрения системы составляет от шести месяцев, стоимость внедрения — от 5 млн рублей, стоимость поддержки — от 10 млн рублей.
