Ford Технология определения будущих очагов аварийности

Продукт
Разработчики: Ford Motor Company
Дата премьеры системы: 2018/11/30
Отрасли: Транспорт
Технологии: Системы безопасности и контроля автотранспорта

2018: Разработка превентивного алгоритма

30 ноября 2018 года компания Ford сообщила, что проведенное компанией исследование позволило найти решение, которое благодаря анализу больших массивов данных позволит городам заблаговременно идентифицировать участки дорожно-транспортной сети, на которых наиболее высока вероятность ДТП, так как часто о проблемных с точки зрения безопасности водителей, велосипедистов и пешеходов участках дорог и перекрестках становится известно уже после того, как на них произошло несколько аварий.

Ford разработал технологию, предсказывающую будущие очаги аварийности

Чтобы разработать превентивный алгоритм, специалисты подразделения «умной» мобильности Ford Smart Mobility осуществляли сбор данных о поведении водителей, проехавших за время эксперимента около миллиона километров по Лондону и его окрестностям. Компания отслеживала поездки на автомобиле в городе и записывала подробные данные о действиях водителя, таких как торможение, включая силу нажатия на педаль тормоза, а также включение аварийных огней. Это помогло выявить аварийные ситуации, когда автомобили были близки к ДТП. Затем специалисты Ford сопоставили эту информацию с существующими отчетами об авариях и построили алгоритм для определения мест, где с наибольшей вероятностью могут произойти будущие ДТП.

«
«Мы думаем, что наши идеи могут принести пользу миллионам людей. Даже очень небольшие изменения, такие как вырубка дерева, загораживающего дорожный знак, могут иметь большое значение для скорости движения потока или безопасности на дороге».

Джон Скотт (Jon Scott), руководитель проекта отдела по работе с большими данными городов в Ford Smart Mobility
»

Алгоритм определения будущих очагов аварийности был разработан в рамках более широкого исследования, которое легло в основу «Отчета Ford о работе с большими данными городов» (Ford City Data Report). Для создания отчета была проанализирована информация, собранная за 15 000 дней совокупного использования 160 «подключенных» фургонов Ford Transit, работающих в Лондоне. За время эксперимента они покрыли расстояние в более чем 1 000 000 км, что эквивалентно 20 кругосветным путешествиям, и обеспечили исследователей 500 000 000 единицами информации (различными значениями определенных параметров). Каждый автомобиль был оснащен устройством, записывавшим данные о поездке и передававшим их в «облако» для последующего анализа, отметили в Ford.



Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  1С-Рарус (1, 2)
  Другие (0, 0)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год