Использование искусственного интеллекта в обеспечении безопасности дорожного движения

Б езопасность дорожного движения остается одной из важнейших задач современного общества. По данным Всемирной организации здравоохранения, ежегодно в результате ДТП в нашей стране погибают около 20 тысяч человек и более 215 тысяч получают ранения различной степени тяжести [1, с. 228]. Социально-экономическое воздействие аварийности оказывает существенное влияние на здоровье и жизнь населения.

Согласно данным официальной статистики Госавтоинспекции по итогам 2024 года на территории Российской Федерации зарегистрированы 132037 дорожно-транспортных происшествий, в которых погибли 14403 человек и 164754 человек получили ранения.

В современных мегаполисах с каждым годом увеличивается количество проблем в транспортной сфере: происходит рост транспортной нагрузки, что приводит к ро- сту числа ДТП. Дорожная инфраструктура не справляется с нагрузкой, вследствие чего наносится серьезный ущерб экологии.

Применение традиционных методов обеспечения безопасности дорожного движения не всегда эффективно. Возможности внедрения инновационных технологий, таких как искусственный интеллект, раскрывают новые подходы к организации и обеспечению безопасности дорожного движения, что позволяет повысить пропускную способность дорог на 20-40%, оптимизируя логистические маршруты, а также приводит к снижению количества ДТП.

Грамотное внедрение технологических решений в управление транспортными потоками позволяет одновременно решить три задачи: снизить аварийность, повысить пропускную способность улиц и уменьшить вредные выбросы. Искусственный интеллект ориентирован на предупреждение правонарушений в деле организации и обеспечения безопасности участников дорожного движения [2, с. 122]. Алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта позволяют прогнозировать аварийные ситуации, выявлять опасные участки дорог и оптимизировать работу правоохранительных органов.

Основными направлениями применения искусственного интеллекта в области безопасности дорожного движения являются интеллектуальные транспортные системы, такие как адаптивное управление светофорами (использование искусственного интеллекта для оптимизации дорожных потоков), системы мониторинга трафика (камеры, радары, ИИ-датчики для анализа загруженности), а также динамические табло и навигация (предупреждения о пробках, авариях, погодных условиях).

С ростом числа транспортных средств и сложности дорожной инфраструктуры возрастает потребность в автоматизированных системах мониторинга. Технологии искусственного интеллекта в соответствии с законодательством нашей страны составляют электронное зрение, обработка, распознавание и синтез речи, принятие решений и иные перспективные методы управления [5, с. 35].

«Электронное зрение» позволяет в реальном времени анализировать видеопотоки с камер, выявлять нарушения ПДД, предупреждать аварии и оптимизировать транспортные потоки.

Современные системы видеонаблюдения, оснащенные алгоритмами искусственного интеллекта, способны распознавать нарушения ПДД (проезд на красный свет, превышение скорости), обнаруживать опасные ситуации (пешеходы на проезжей части, заторы, ДТП), а также контролировать состояние водителя (усталость, отвлечение внимания).

Например, аппаратно-программные комплексы автоматической фиксации нарушений, а также «умные светофоры», которые адаптируются к потоку транспорта, – при внедрении в адаптивное управление светофорами таких инновационных подходов, как нейросетевые алгоритмы оптимизации фаз, учет данных с камер и датчиков в реальном времени, ожидаемый эффект предполагает снижение времени ожидания на 30-45% и уменьшение остановок транспортных средств на 25%.

Но следует отметить и наличие технических ограничений, таких как зависимость от качества видеоданных (освещение, погода), а также вычислительная сложность алгоритмов. Умные камеры и компьютерное зрение уже сегодня помогают следить за порядком на дорогах. Чтобы работать эффективно, они должны анализировать видео без задержек и с высокой четкостью. Однако современные алгоритмы настолько сложны, что это мешает их широкому распространению. На практике это означает необходимость в мощных серверах, больших затратах на электроэнергию, замедленную обработку данных и технические сложности при установке таких систем. Искусственный интеллект уже научился распознавать объекты с высокой точностью, но для повсеместного использования их нужно сделать проще и экономичнее.

Дополнительный потенциал раскрывает предиктивная аналитика. Возможность прогнозировать аварии, оценивать риски и гибко управлять транспортными потоками открывает путь к значительному сокращению ДТП.

Таким образом, развитие и оптимизация интеллектуальных систем обработки данных – это ключ к созданию безопасной дорожной среды. Именно в этом направлении сегодня развиваются интеллектуальные транспортные системы.

Данный вид аналитики использует исторические и текущие данные для прогнозирования будущих событий. В контексте безопасности дорожного движения применяются следующие методы:

– мониторинг дорожной обстановки в режиме реального времени;

– анализ скорости и траектории движения всех участников дорожного движения;

– распознавание опасных маневров других транспортных средств;

– оценка дистанции до окружающих объектов с учетом текущей скорости;

– предсказание намерений пешеходов и их потенциально опасного поведения;

– выявление нарушений правил дорожного движения другими участниками;

– анализ погодных условий и их влияния на безопасность движения;

– мониторинг состояния дорожного покрытия и выявление опасных участков;

– оценка состояния водителя (усталость, отвлечение внимания);

– генерация предупреждений о возможной аварии с указанием типа угрозы;

– рекомендации по маневрированию для предотвращения столкновения.

Используя данные о ДТП (место, время, погода, тип дороги), модели могут предсказывать зоны повышенного риска. Например, анализ геоданных для выявления «опасных перекрестков», учет погодных условий (дождь, гололед) в вероятности аварий.

Кроме того, алгоритмы предиктивной аналитики позволяют адаптировать режимы светофоров под интенсивность потока, предотвращать заторы и снижать риск ДТП в час пик, что приводит к оптимизации работы светофоров и управления трафиком. Одна из моделей предиктивной аналитики оценивает риски для водителей и пешеходов. С помощью данных с камер и датчиков выявляются агрессивные водители и прогнозируется риск наездов на пешеходов в определенных зонах.

Использование предиктивной аналитики обеспечивает централизованное управление операциями с дорожным трафиком и общественным транспортом с использованием данных, собранных из разрозненных систем в разных географических точках по всему миру. Так, система Vision Zero (Швеция) использует предиктивную аналитику для снижения смертности на дорогах, а IBM Intelligent Transportation, созданная в США, прогнозирует аварии на основе больших данных [3, с. 145].

В нашей стране предиктивная аналитика внедряется в рамках федеральных программ, таких как «Безопасные и качественные доро-ги»1 и «Цифровая экономика». Так, система «Безопасный город» использует данные камер и датчиков для прогнозирования ДТП, сервисы Яндекс.Карт и ГЛОНАСС анализируют трафик и предлагают маршруты с минимальным риском, пилотные проекты в Москве и Татарстане тестируют ИИ-алгоритмы для управления светофорами и выявления аварийно опасных зон.

Проблемными аспектами предиктивной аналитики выступают недостаток качественных данных, проблемы с интеграцией между ведомствами (Госавтоинспекция, Минтранс, муниципалитеты), а также вопросы защиты персональных данных.

Безопасность дорожного движения остается одной из ключевых задач урбанизированных территорий. Традиционные методы анализа аварийности, основанные на ретроспективных данных, не всегда позволяют эффективно предотвращать ДТП. Внедрение алгоритмов предиктивной аналитики открывает новые возможности для прогнозирования аварийных ситуаций и принятия упреждающих мер. Предиктивная аналитика обладает значительным потенциалом для снижения аварийности. Однако для масштабно- го внедрения требуется совершенствование нормативной базы, улучшение инфраструктуры сбора данных и межведомственное взаимодействие, развитие искусственного интеллекта и сетей 5G, которые позволят получать точные данные в реальном времени, а также интеграция с беспилотным транспортом, что позволит повысить точность прогнозов и сделать дорожное движение безопаснее.

Искусственный интеллект активно внедряется в системы управления беспилотными летательными аппаратами (далее – БПЛА) для повышения эффективности обеспечения безопасности дорожного движения. Основным направлением его использования является мониторинг дорожной обстановки, который включает себя анализ трафика в реальном времени. Так, искусственный интеллект обрабатывает видео с камер, установленных на БПЛА, определяя заторы, аварии и нарушения ПДД, обнаруживая опасные ситуации (алгоритмы «компьютерного зрения» выявляют парковку в неустановленных местах, выезд на встречную полосу, пешеходов, переходящих дорогу в неположенных местах).

Кроме того, использование БПЛА позволяет быстро реагировать на дорожно-транспортное происшествие, автоматически распознавать аварии – искусственный интеллект фиксирует столкновения и передает данные в экстренные службы, что помогает оптимизировать маршруты для спецтранспорта, скоординировать движение скорой помощи, полиции и МЧС.

Одним из популярных направлений использования БПЛА является контроль за соблюдением правил дорожного движения. Искусственный интеллект, внедренный в БПЛА, распознает такие нарушения, как превышение скорости, проезд на красный свет, движение по обочине.

В сфере дорожного движения все чаще применяется интеллектуальное видеонаблюдение, позволяющее фиксировать не только классические нарушения (скорость, проезд на красный), но и целый ряд поведенческих факторов (например, использование телефонов за рулем, непристегнутый ремень). Но правовые нормы в КоАП РФ обычно описы- вают более традиционные случаи фиксации (скорость, светофор, выезд на полосу общественного транспорта и т.д.). Расширение списка нарушений, фиксируемых «умными» камерами, требует обновления законодательства и уточнения процедуры, в том числе порядка доказательства.

Далее происходит фиксация нарушения и передача данных либо ближайшему наряду ДПС, либо на серверы центра организации дорожного движения. После чего сотрудники данных подразделений принимают решение о привлечении водителей к ответственности, исходя из характера правонарушения.

Искусственный интеллект позволяет определять номерные знаки и даже распознавать лица водителей с учетом соблюдения закона о персональных данных. Однако стоит отметить, что не всегда четко регламентирован порядок хранения этих материалов, сроки хранения, меры доступа к ним третьих лиц (например, страховых компаний, ведомств). Существует риск использования полученных фото- и видеоматериалов не по назначению (например, для личных целей сотрудников, обрабатывающих информацию или для «слива» баз данных).

Использование искусственного интеллекта на основе БПЛА также оказывает положительный эффект при предупреждении чрезвычайных ситуаций и анализе инфраструктуры. Искусственный интеллект анализирует снимки с БПЛА для обнаружения ям, трещин и других опасных участков, тем самым происходит выявление дефектов дорожного покрытия, а также контроль за состоянием дорожной разметки и знаков. Кроме того, участвует в прогнозировании аварийных ситуаций, которое было рассмотрено выше.

Искусственный интеллект позволяет управлять БПЛА в автономном режиме. Запрограммированный искусственным интеллектом автопилот позволяет дронам безопасно летать в городской среде, избегая столкновений, выбирая и оптимизируя наиболее эффективные пути для мониторинга.

Можно отметить такие преимущества использования искусственного интеллекта и БПЛА, как:

– высокая скорость обработки данных, мгновенный анализ видео в реальном времени;

– высокая скорость реагирования, БПЛА быстрее добираются до места происшествия, чем наземные наряды спецслужб;

– масштабируемость, возможность охвата больших территорий;

– снижение нагрузки на инспекторов за счет автоматизации фиксации нарушений, один оператор может управлять несколькими БПЛА одновременно;

– повышение точности поступающей информации, минимизация человеческого фактора;

– работа в круглосуточном режиме, искусственный интеллект не зависит от освещения и погодных условий (при использовании ИК-камер и лидаров).

Однако наряду с преимуществом существует и ряд недостатков применения искусственного интеллекта. Наиболее значимыми из них являются четкая необходимость соблюдения законов о защите персональных данных, а также зависимость от качества алгоритмов – ошибки распознавания могут приводить к ложным срабатываниям. На сегодняшний день еще одной важной проблемой использования БПЛА и искусственного интеллекта является режим «закрытого неба» на большой части нашей страны, так как вводятся на запреты полеты.

Искусственный интеллект в сочетании с БПЛА значительно повышает эффективность контроля за дорожным движением, сокращает время реагирования на аварии и помогает предотвращать ДТП, приводит к дисциплинированности его участников и снижению количества дорожно-транспортных происшествий, особенно на тех участках, где отсутствуют технические средства фиксации нарушений [6, с. 53]. Однако внедрение таких технологий требует продуманного регулирования и защиты прав граждан.

Еще одним инструментом обеспечения безопасности дорожного движения являются интеллектуальные системы помощи водителю. Современные интеллектуальные системы помощи водителю представляют собой технологический фундамент для снижения аварийности (до 40% предотвращения ДТП), уменьшения нагрузки на водителя, постепенного перехода к автономному вождению. Системы помощи водителю предупреждают о фронтальном столкновении, осуществляют контроль полосы движения, позволяют обнаружить пешеходов, а также осуществляют мониторинг слепых зон, также активные системы безопасности позволяют осуществить экстренное торможение, удержать транспортное средство в полосе, адаптивный круиз-контроль, распознавание дорожных знаков, автоматическая парковка и ассистент движения в пробке. Все эти функции интеллектуальных систем помощи водителю повышают безопасность эксплуатации транспортных средств, предупреждая водителя о возможных ДТП и потенциально опасных моментах на дорогах. Такие системы контроля помогают устранить главную причину аварий – человеческий фактор, который участвует в 9 из 10 ДТП.

Однако у таких технологий есть ограничения. Они работают только при прямой видимости, зависят от погоды и качества дорожной разметки. Система не может «заглянуть за угол» или увидеть сквозь препятствия, поэтому не всегда способна предотвратить аварию на сложном перекрестке или в туман.

Умные системы на основе искусственного интеллекта все чаще следят за порядком на дорогах. Цифровые технологии кардинально меняют подход к безопасности на дорогах. Комплексы, сочетающие видеонаблюдение, радары и сеть датчиков, позволяют с высочайшей точностью отслеживать нарушения ПДД и управлять трафиком 24/7. Так современные технологии работают на предотвращение аварий.

Ключевым аспектом функционирования таких систем является их способность к автономной работе и минимизации вмешательства человека, что позволяет значительно сократить вероятность ошибок, которые связаны с субъективным восприятием и эмоциональным состоянием участников дорожного движения. Автоматизация процессов обеспечения безопасности дорожного движения приводит к уменьшению нагрузки на правоохранительные органы и позволяет им сосредоточиться на более сложных задачах, которые требуют непосредственного участия.

Современные системы искусственного интеллекта демонстрируют значительный потенциал в решении ключевых задач дорожной безопасности. Результатом их внедрения выступают снижение аварийности на дорогах, оптимизация транспортных потоков (увеличение пропускной способности), а также предупреждение до 90% аварий, вызванных человеческим фактором.

Однако массовое внедрение сталкивается с комплексом взаимосвязанных проблем. Проведя анализ использования технологий искусственного интеллекта при обеспечении безопасности дорожного движения, среди ключевых проблем можно выделить:

– технологические ограничения, к которым относятся вычислительная сложность, надежность работы, интеграция сенсоров – обработка видеопотоков в реальном времени, точность распознавания в сложных условиях (погодные условия, время суток), проблемы синхронизации данных от разнородных источников;

– инфраструктурные барьеры: неготовность дорожной инфраструктуры, проблемы энергообеспечения – необходимость модернизации светофорных объектов, требования к автономности периферийных устройств;

– нормативно-правовые аспекты: неопределенность ответственности за решения искусственного интеллекта, то есть, принятие решения искусственным интеллектом не всегда позволяет должностному лицу государственного органа объяснить основания и мотивацию его принятия [4, с. 42], проблемы сертификации систем, защита данных (защита от обозначенного риска во многом зависит от сформированной законодательной базы и защищенности технологий искусственного интеллекта от несанкционированного доступа [7, с. 479]).

Отдельно стоит выделить экономические аспекты. Внедрение рассматриваемых технологий предполагает высокие первоначальные инвестиции и ставит вопрос об их окупаемости.

Использование искусственного интеллекта в обеспечении безопасности дорожного движения требует комплексного подхода, включающего: поэтапную модернизацию инфраструктуры, развитие нормативно-правовой базы, создание стандартизированной ИИ-инфраструктуры, разработку экономически обоснованных моделей внедрения, формирование системы кибербезопасности.

Перспективы развития связаны с созданием адаптивных транспортных экосистем, где искусственный интеллект выступает интегратором безопасности, эффективности и экологичности дорожного движения.