Построение маршрутов с учетом спрогнозированного риска дорожно-транспортных происшествий на основе исторических данных

Аннотация

Увеличение количества транспортных средств и водителей на дорогах ведет к росту количества дорожно-транспортных происшествий (ДТП). Одним из способов улучшения данной ситуации является внедрение интеллектуальных систем обработки транспортной информации, которые позволят эффективно управлять дорожным движением, выявлять потенциально опасные участки дорог, выбирать маршруты с учётом риска возникновения ДТП. В статье предлагается разработать решение поиска рациональных маршрутов с учетом оценки риски ДТП на основе исторических данных. Авторами приведены постановка задачи построения рациональных маршрутов, результаты анализа существующих программных решений в области построения маршрутов с учетом рисковой составляющей на дорогах. Анализ позволил сделать вывод, что существующие решения предоставляют базовый функционал для анализа дорожной обстановки, но не предлагают детального анализа сегментов маршрута с учетом риска ДТП; большинство систем фокусируются на текущих данных о пробках и дорожных событиях, игнорируя долгосрочный анализ и прогнозирование. В работе решается две задачи – прогнозирование риска ДТП и построение рационального маршрута с учетом выявленного риска.  Для решения задачи прогнозирования риска была выбрана библиотека CatBoost, разработанная Яндексом. CatBoost отличается высокой эффективностью при работе с категориальными признаками и обладает встроенными средствами предотвращения переобучения. Для обучения модели машинного обучения был использован набор данных “Дорожно-транспортные происшествия: координаты, участники и пострадавшие”. Для построения безопасного маршрута и визуализации его карте используются OpenStreetMap в сочетании с Open Source Routing Machine. Предложенные решения имеют практическую ценность и могут служить основой для дальнейших исследований и развития интеллектуальных систем анализа транспортной информации.