Доцент кафедры автомобильного транспорта Политехнического института ЮУрГУ Владимир Шепелев совместно с коллегами из ТюмГУ и Джидды (Саудовской Аравии) опубликовали концептуальную статью об идеологии преодоления хаоса на дорогах и управлении рисками транспортных аварий. Работа вышла в журнале «Устойчивость», входящем в первый квартиль научной периодики Scopus и Web of Science.
Авторы поставили перед собой задачу доказать связь между хаосом на дорогах и уровнем ДТП, а также риском травматизма. Для оценки хаотичности или, наоборот, устойчивости транспортного потока учёными решено было использовать влияние относительной энтропии занятости полос движения на кинетическую энергию транспортных потоков – в непосредственной близости к регулируемым пересечениям.
Для проведения мониторинга транспортных потоков учёными применялись видеокамеры уличного наблюдения. Отличительная особенность такой технологии сбора данных – обработка видеоизображения в режиме реального времени при помощи нейронных сетей.
Параллельно с этим анализировалась статистика об аварийности ГИБДД и страховых компаний РФ.
Вывод, который уже не интуитивно, а математически строго доказан учёными: между характеристиками дорожно-транспортного хаоса и риском травматичности в ДТП существует отрицательная статистическая связь.
Иными словами, с ростом хаоса дорожного трафика растет количество дорожных аварий, но снижается тяжесть их последствий.
Таким образом, идеология управления рисками аварий для устойчивых транспортных систем предполагает снижение разрешенных скоростей транспортных потоков городов. Это приведёт к снижению дорожно-транспортного травматизма.
Отработанные в ходе исследования методики имеют перспективы дальнейшего развития. Один из вариантов – интеграция разработанной технологии в систему «интернета вещей (IoT)». Ещё один – мониторинг улично-дорожной сети при помощи видеокамер, установленных на беспилотных автомобилях и летательных аппаратах.
Напомним, что Владимир Шепелев известен и другими разработками, связанными с анализом дорожного трафика методами статистической обработки больших данных. Его разработка AIMS Eco, позволяющая установить связь между загрязнением городской атмосферы и загруженностью перекрёстков, уже внедряется в Магнитогорске, Перми, Красноярске и Санкт-Петербурге.