В России студенты разработали систему прогнозирования ДТП - «Автоновости» » Автошкола "Новостей"
Василиса
Опубликовано: 00:00, 10 июль 2022
Обзор-Авто / Видео новости / Аварии / Отзывы автовладельцев / Девушки и автомобили / Автоновости

В России студенты разработали систему прогнозирования ДТП - «Автоновости»

[h2]Высокий уровень аварийности на дорогах России - проблема, которая волнует не только автомобилистов, но и специалистов, организующих дорожное движение. Не все аварии заканчиваются только повреждением транспортных...
В России студенты разработали систему прогнозирования ДТП - «Автоновости»

Высокий уровень аварийности на дорогах России - проблема, которая волнует не только автомобилистов, но и специалистов, организующих дорожное движение. Не все аварии заканчиваются только повреждением транспортных средств - во многих погибают люди. Для решения актуальной проблемы используются различные способы - от введения новых наказаний за нарушения ПДД до внедрения нового оборудования на проезжую часть.

Студенты Российского университета транспорта разработали новый проект. Он представлен в формате системы, которая способна прогнозировать уровень аварийно-опасной обстановки на дороге. Данный проект реализуется в рамках образовательного мероприятия “Университет-2035”. Более точной информации о разработке все еще не представлено. Сообщается, что данная система работает на основе данных о дорожно-транспортных происшествиях в определенном районе и регионе. Кроме того, она может сопоставлять полученные данные с погодными условиями.

Исследование устанавливает, что в осеннее время на дорогах случается гораздо больше дорожно-транспортных происшествий. В процессе изучения система использует архивные данные о ДТП и погоде. Вся информация берется из открытых источников. После этого собранные данные пропускают через созданную заранее модель в виде объединенной таблицы.


Такая разработка может позволить более детально изучить вопрос, связанный с дорожно-транспортными происшествиями в стране. На основе полученных результатов можно говорить об основных факторах, которые становятся причинами аварий. Кроме того, такая система окажется полезной при организации дорожного движения и оборудовании проезжей части - можно будет заранее оценить риск возникновения ДТП и использовать искусственные неровности или дополнительный светофор.


 


Известно, что лидером команды создателей новой системы выступает Владислав Горбунов. Он отмечает, что команда планирует автоматизировать данную систему. В дальнейшем есть более масштабные цели - внедрить разработку на российский рынок. Разработка может оказаться полезной и для обычных автомобилистов, которые на основе полученных данных будут выбирать маршрут с меньшим уровнем аварийности.

В России создали новую систему, которая позволяет оценить и спрогнозировать ДТП в определенном районе. В исследовании используются данные об авариях и погоде.


Высокий уровень аварийности на дорогах России - проблема, которая волнует не только автомобилистов, но и специалистов, организующих дорожное движение. Не все аварии заканчиваются только повреждением транспортных средств - во многих погибают люди. Для решения актуальной проблемы используются различные способы - от введения новых наказаний за нарушения ПДД до внедрения нового оборудования на проезжую часть. Фото: «CAR.RU» Студенты Российского университета транспорта разработали новый проект. Он представлен в формате системы, которая способна прогнозировать уровень аварийно-опасной обстановки на дороге. Данный проект реализуется в рамках образовательного мероприятия “Университет-2035”. Более точной информации о разработке все еще не представлено. Сообщается, что данная система работает на основе данных о дорожно-транспортных происшествиях в определенном районе и регионе. Кроме того, она может сопоставлять полученные данные с погодными условиями. Исследование устанавливает, что в осеннее время на дорогах случается гораздо больше дорожно-транспортных происшествий. В процессе изучения система использует архивные данные о ДТП и погоде. Вся информация берется из открытых источников. После этого собранные данные пропускают через созданную заранее модель в виде объединенной таблицы. Такая разработка может позволить более детально изучить вопрос, связанный с дорожно-транспортными происшествиями в стране. На основе полученных результатов можно говорить об основных факторах, которые становятся причинами аварий. Кроме того, такая система окажется полезной при организации дорожного движения и оборудовании проезжей части - можно будет заранее оценить риск возникновения ДТП и использовать искусственные неровности или дополнительный светофор. Известно, что лидером команды создателей новой системы выступает Владислав Горбунов. Он отмечает, что команда планирует автоматизировать данную систему. В дальнейшем есть более масштабные цели - внедрить разработку на российский рынок. Разработка может оказаться полезной и для обычных автомобилистов, которые на основе полученных данных будут выбирать маршрут с меньшим уровнем аварийности. В России создали новую систему, которая позволяет оценить и спрогнозировать ДТП в определенном районе. В исследовании используются данные об авариях и погоде.


Заметили ошЫбку
Выделите текст и нажмите Ctrl+Enter
Обсудить (0)

Top.Mail.Ru Яндекс.Метрика
Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика