Никитин Николай Андреевич – старший преподаватель
Scopus ID: 57193746390
236041, г. Калининград, ул. Александра Невского, 14
Nikitin Nikolai A. – senior lecturer
Scopus ID: 57193746390
Alexander Nevsky St., 14, Kaliningrad, 236041
Роговой Павел Игоревич – генеральный директор
236040, г. Калининград, пл. Победы, д. 10, офис 505 г,д
Rogovoy Pavel I. – general director
Pobedy Square, 10, office 505 g,d Kaliningrad, 236040
Данилов Илья Владимирович – веб-разработчик
236040, г. Калининград, пл. Победы, д. 10, офис 505 г,д
Danilov Ilya V. – web developer
Pobedy Square, 10, office 505 g,d Kaliningrad, 236040
Абросимов Илья Владимирович – студент 4-го курса специальности «Информационные системы и программирование»
129090, г. Москва, ул. Мещанская, д. 9/14, стр. 1
Abrosimov Ilya V. – undergraduate student, specializes in Information Systems and Programming
Meshchanskaya St., 9/14, building 1, Moscow, 129090
Введение. Актуальность исследования обусловлена необходимостью перехода от кумулятивного учёта дорожно-транспортных происшествий (ДТП) к динамическим методам оценки, позволяющим выделять точки с наиболее актуальным риском для целевого распределения ресурсов. Целью работы является создание и апробация метода температурного ранжирования для интеллектуального выявления и ранжирования локальных очагов аварийности.
Материалы и методы. В основе метода лежит расчёт интегрального показателя «температуры» для точки дорожной сети как суммы взвешенных вкладов всех ДТП, произошедших в её окрестности, с экспоненциальным затуханием вклада по времени. Используемые подходы включают пространственно-временную кластеризацию, параметрическое взвешивание видов ДТП по критериям частоты и управляемости и математическое моделирование с параметром памяти (τ). Методологический аппарат реализован в виде программного модуля на PHP, интегрируемого в системы анализа данных.
Результаты. 1. Формализован алгоритм, количественно дифференцирующий риск в точках с одинаковым числом ДТП, но разной структурой и свежестью событий. 2. Предложена и обоснована трёхуровневая система весов видов ДТП. 3. На реальных данных трёх перекрёстков г. Калининграда (2022–2024 гг.) проведена сравнительная апробация, показавшая корректное ранжирование локаций по уровню актуального риска.
Обсуждение и заключение. Научная новизна заключается в синтезе пространственной близости, временной релевантности и типологической значимости событий в едином адаптируемом показателе. Практическая значимость метода состоит в предоставлении органам управления дорожным хозяй ством и ГАИ инструмента для обоснованного формирования планов по снижению аварийности на улично-дорожных сетях.
Introduction. The relevance of the study is due to the need to shift from the cumulative road traffic accidents (RTAs) tracking to dynamic assessment methods that can identify points with the highest risk for targeted resource allocation. The aim of the work is to develop and test a temperature ranking method for the intelligent identification and ranking of local accident clusters.
Materials and Methods. The research is based on calculating an integral temperature indicator for a road network location as the weighted sum of all RTAs in its vicinity, with an exponential decay of the contribution over time. The approaches used include spatio-temporal clustering, parametric weighting of RTA types based on frequency and controllability criteria, and mathematical modeling with a memory parameter (τ). The methodological apparatus is implemented as a PHP software module integrated into data analysis systems.
Results. The research findings include: 1) an algorithm is formalized which quantitatively differentiates the risk at locations with the same number of RTAs but different event structures and recency; 2) a three-level system of weights for RTA types is proposed and justified; 3) a comparative pilot test on real data from three intersections in Kaliningrad (2022-2024) is carried out showing correct ranking of locations by current risk level.
Discussion and Conclusions. The scientific novelty lies in integrating spatial proximity, temporal relevance, and typological significance of events into a single adaptable indicator. The practical value of the method is related to providing road management authorities and traffic police with a tool for well-founded planning accident reduction on road networks.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.