Investigadores del CSP ARC han creado un software especializado que combina en un sistema de información unificado los datos a largo plazo proporcionados por la policía de tráfico y los servicios cartográficos y meteorológicos. El software permite realizar estudios analíticos de los accidentes de tráfico para identificar los tramos peligrosos de las vías urbanas y fundamentar las causas del aumento de la concentración de los accidentes.
Cada día, miles de personas de todo el mundo sufren accidentes de tráfico. Además, se causan daños significativos a los vehículos y la infraestructura. En la actualidad se utilizan activamente varios sistemas de análisis "ciudades inteligentes" para reducir el número de accidentes, especialmente en las grandes ciudades con mucho tráfico. Este enfoque presenta una de las direcciones en el desarrollo del concepto de Internet de las Cosas, cuyas tareas incluyen una integración de un gran número de flujos de información para supervisar y apoyar la toma las decisiones de gestión sobre el desarrollo de la ciudad. Dichos flujos están disponibles en cualquier megalópolis moderna (por ejemplo, en la Federación Rusa, los principales elementos de los sistemas de "Ciudad Inteligente" están implantados en Moscú y San Petersburgo), y pueden ser tanto datos de diversos sensores de profundidad, cámaras de vigilancia, así como información estadística, información de redes sociales urbanas y mucho más.
La integración de datos procedentes de diversas fuentes es una tarea de investigación compleja, y su solución han propuesto por un gran número de científicos. Sin embargo, hasta la fecha, no existe en el mundo ningún estándar único para el desarrollo de los "sistemas de ciudades inteligentes". Además de la integración de datos propiamente, se requiere el desarrollo de servicios intermedios capaces de enlazar varias bases de datos y productos de software en un único sistema y proporcionar una herramienta que garantice el acceso a los resultados de la integración, así como herramientas visuales de análisis.
"Proponemos aquí describir cada fuente de datos de una manera especial a través de la llamada representación ontológica. Con esta descripción, se abre la posibilidad de organizar la búsqueda de elementos comunes en las fuentes de datos que puedan actuar como "anclas" para la unificación. Este enfoque nos permitirá combinar datos de diferentes fuentes de datos heterogéneas dentro de un solo sistema. Para facilitar el análisis, se ha desarrollado una interfaz que permite visualizar los eventos en el mapa de la ciudad en la que se pueden filtrar los accidentes de tráfico por tipos, y ver la información interna sobre los accidentes, junto con los datos que llegan de otras fuentes. En esta versión del servicio, también permite el análisis automático de conglomerados basado en la proximidad geográfica de los puntos de accidente con un posterior análisis de los tipos de accidentes de tráfico dentro de un conglomerado espacial", afirma Nikolay Teslya, investigador principal del Laboratorio de Sistemas Integrados de Automatización del CSP ARC.
En la última versión, el servicio utiliza los datos del archivo de la policía de tráfico sobre los accidentes ocurridos en San Petersburgo entre 2015 y 2021. Las tarjetas de registro contienen información despersonalizada sobre diversas circunstancias de los accidentes, como, número y tipos de vehículos, número de víctimas, estado de los conductores, iluminación en el lugar, el estado de la superficie de la carretera, y otros. Esta información se vinculó a una fuente de datos del historial meteorológico que proporciona información detallada hasta las coordenadas precisas.
Además, se puede obtener información sobre el tipo de carreteras de varios sitios de perfiles (en el estudio se utilizó el sitio de mapas Openstreet) y de datos de iluminación basados en cálculos astronómicos de la posición del sol en el cielo. Estos datos se utilizan tanto para verificar los datos de las tarjetas de registro de la policía de tráfico como para complementarlos.
En cuanto a las calles de San Petersburgo, dicho análisis ha demostrado que las zonas las zonas de mayor emergencia situadas en las avenidas Nevsky, Ligovsky y Kamennoostrovsky (en la intersección con Bolshoy Prospekt en el lado de Petrogradskaya), así como en las avenidas Engels y Bolsheviks. Además, los centros de accidentes de tráfico se encuentran en los tramos de las avenidas Moskovsky, Zanevsky, así como en la isla Vasilievsky, cerca del terraplén del río Smolenka. Entre las causas más comunes de los accidentes se encuentran las colisiones de vehículos y las colisiones con peatones.
"El análisis exhaustivo de los sucesos en las carreteras, que permitió realizar nuestro servicio, puede ser utilizado por los servicios de la ciudad en la toma de decisiones. Por ejemplo, decisiones de organizar de forma óptima el funcionamiento de los semáforos, instalar señales de tráfico adicionales, aplicar marcas adicionales, organizar islas de seguridad para los peatones, colocar de forma óptima las paradas de transporte público o utilizar cualquier otra solución de infraestructura para aumentar la seguridad vial. Y el enfoque de procesamiento de datos puede aplicarse en el futuro a los sistemas de información de varias ciudades", explica Nikolai Teslya.
En el futuro, el sistema puede incluir información para el análisis dinámico de diversas esferas de la economía urbana, por ejemplo, durante la planificación del desarrollo de los microdistritos de la ciudad, así como durante la construcción y reconstrucción de zonas de parque de acuerdo con la normativa estatal.