Menu

Алгоритм действий при дтп осаго: Действия при ДТП. Памятка по ДТП 2021.

Содержание

Страховой случай упрощённое оформление и прямое возмещение убытков

Наверное,единственный условный минус отсутствия аварий – незнание порядка оформления дорожно-транспортного происшествия (ДТП). А ведь для получения страхового возмещения по ОСАГО эти знания жизненно необходимы.

Для успешного общения со страховщиком важно понимать следующие моменты:

  1. Порядок действий при ДТП.
  2. Правила использования «Европротокола» (упрощённое оформление ДТП).
  3. Прямое возмещение убытков (ПВУ).

Ошибки в перечисленных областях чреваты задержками и даже отказами в выплате.

Первичные действия при ДТП

В первую очередь необходимо выполнить требования ГИБДД:

  1. Остановите автомобиль.
  2. Включите аварийную сигнализацию.
  3. Установите знак аварийной остановки.
  4. Не изменяйте расположение предметов, относящихся к ДТП.
  5. Определите наличие раненых или погибших.

Если причинён вред жизни и/или здоровью людей, необходимо вызвать скорую медицинскую помощь и сообщить о происшествии в полицию.

В случае повреждения только «железа» дальнейшие шаги зависят от расположения машин участников:

А) Если создаётся препятствие для движения иного транспорта, производятся мероприятия нужно придерживать следующего алгоритма действий:

  1. Зафиксировать пострадавшие транспортные средства на видео, фото и иными методами. Важно зафиксировать расположения автомобилей, их повреждения и госномера (номера VIN).
  2. Не перемещать предметы и не изменять следов, относящиеся к ДТП.
  3. Записать данные очевидцев и госномера их автомобилей.
  4. После выполнения мероприятий, описанных выше, нужно освободить проезжую часть.

Б) Если не создаётся препятствие для движения, автомобили остаются на своих местах для дальнейшего оформления происшествия.

Вне зависимости от того, пришлось ли убирать машины с проезжей части, далее необходимо выяснить, требуется ли обращение в полицию или можно воспользоваться «Европротоколом». В последнем случае рекомендуется использовать приложение для смартфона «ДТП. Европротокол» от Российского Союза Автостраховщиков.

ВАЖНО: по правилам ОСАГО водитель обязан сообщить своему страховщику информацию о месте, времени и обстоятельствах ДТП. Позвоните в страховую компанию непосредственно с места происшествия.

Европротокол

«Европротоколом» называют оформление документов по ДТП без привлечения полиции (только силами участников аварии). Воспользоваться данным инструментом можно, если выполняются все перечисленные ниже условия:

  1. Отсутствует вред жизни и/или здоровью водителей, пассажиров или пешеходов.
  2. В столкновении участвовало два автомобиля.
  3. Отсутствуют разногласия касательно полученных повреждений и обстоятельств происшествия.
  4. Оба водителя застрахованы по ОСАГО и «вписаны» в свои полисы.
  5. ДТП оформлено с помощью приложения для смартфона «ДТП. Европротокол».

Если все перечисленные требования соблюдены, участники инцидента могут совместно заполнить комплект «Извещения о ДТП». Далее потерпевший направляет свой экземпляр вместе с заявлением о выплате страховщику в течение пяти рабочих дней. Компетентные органы в этом случае привлекать не обязательно.

При наличии разногласий или если нанесён вред жизни/здоровью людей, необходимо обратиться в полицию с места происшествия. Если же не соблюдены иные из вышеуказанных пунктов (2-й или 4-й), следует направиться в подразделение ГИБДД или на ближайший пост ГАИ для оформления документов.

Помните, что перед этим нужно зафиксировать обстоятельства ДТП, как описано в блоке «Первичные действия при ДТП».

Помимо прочего, обратите внимание на следующие обстоятельства:

  • В соответствии с Правилами ОСАГО «Извещение о ДТП» заполняется водителями вне зависимости от оформления происшествия сотрудниками полиции.
  • При любых разногласиях или отсутствии возможности оформить ДТП «на месте» не следует пренебрегать записью данных свидетелей события.

В то же время даже при соблюдении всех необходимых условий «Европротокола» водители не обязаны использовать данный инструмент. После фиксации обстоятельств ДТП его участники могут также оформить происшествие на посту или в подразделении ГИБДД.

В дальнейшем виновнику ДТП необходимо предоставить страховщику свой экземпляр «Извещения о ДТП» в течение пяти дней, иначе его ждет регресс, то есть придется возвращать деньги, выплаченные пострадавшему по страховке.

Прямое возмещение убытков (ПВУ)

Потерпевшему не приходится выбирать, к какому страховщику обращаться после ДТП. Закон чётко оговаривает, что происшествие заявляется в своей страховой компании, если:

  1. Происшествие представляет собой столкновение транспортных средств, включая прицепы к ним.
  2. Все участники застрахованы по ОСАГО.
  3. Ущерб нанесён только транспортным средствам, без вреда жизни или здоровью и иному имуществу.

Такой порядок называется «Прямым возмещением убытков» (ПВУ). Если хотя бы одно из перечисленных условий не выполнено, заявление на выплату возмещения следует подавать в страховую компанию виновника аварии. Нелишне иметь представление и о том, куда подаётся заявление при отзыве лицензий или банкротстве страховщиков.

Таблица 1. Порядок обращения по страховому случаю.
таблица скроллится вправо
Отзыв лицензии
(банкротство)
Условия ПВУ
соблюдены
Условия ПВУ
не соблюдены
В отношении страховщика
виновника
В «свою» компаниюВ РСА
В отношении страховщика
потерпевшего
В компанию виновникаВ компанию виновника
В отношении обоих
страховщиков
В РСАВ РСА

Также необходимо помнить об обязанности потерпевшего сообщить страховщику о страховом случае «при первой возможности».

Внимательность и грамотность – «рецепт» выплаты по ОСАГО

Даже идеальные действия не гарантируют своевременное возмещение ущерба. Осознанно или в силу недостатков организационного характера страховые компании допускают многочисленные просрочки. А то и вовсе «оттягивают» выплаты до судебного решения или обращения к финансовому омбудсмену.

Тем не менее, важно лишить страховщика повода для «правомерной» задержки. Во многих случаях такой подход позволяет существенно ускорить получение компенсации.

что входит, выплаты, порядок действий

Не все случаи, произошедшие на дороге, причисляются к страховым. Оформить ДТП можно Европротоколом или вызвать сотрудников ГИБДД, но сделать это нужно обязательно сразу после ДТП, не покидая места аварии.

Случай не признаётся страховым, а ущерб по нему не возмещается, если нанесенный в аварии урон автомобилям и телесные повреждения, причиненные участникам ДТП, стали следствием определённых событий:

  • действия непреодолимой силы, преднамеренного замысла потерпевшего;
  • природной стихии, военных действий, гражданской войны, ядерного взрыва и радиации;
  • народных волнений, забастовок, массовых беспорядков;
  • иных обстоятельств, снимающих со страховщика ответственность по выплате страхового возмещения по договору ОСАГО на основании Федерального закона об ОСАГО или Правил страхования.

Случаи, которые не определяются как страховые, согласно пункту 2 статьи 6 Федерального закона об ОСАГО № 40-ФЗ от 25.04.2002 г. (с учетом изменений):

  1. Ущерб нанесён при эксплуатации автомобиля, который не указан в договоре.
  2. Управление ТС лицом, не прописанным в полисе.
  3. Требуется возмещение упущенной выгоды или причинен моральный ущерб пострадавшему.
  4. Транспортное средство пострадало в результате обучения вождению автомобиля, участия в мероприятиях соревновательного плана, пробных заездов (тест-драйв) на специально оборудованных для этого площадках.
  5. Загрязнение окружающей среды.
  6. Транспортное средство вышло из строя под воздействием перевозимого груза. С условием, что риск ответственности за его транспортировку подпадает под действие закона о надлежащем виде обязательного страхования.
  7. Пострадало здоровье или возникла опасность для жизни наёмного персонала во время работы. В случае, когда возмещение ущерба полагается согласно соответствующим законам.
  8. Возмещение убытков работодателю в результате нанесения ущерба наемным рабочим.
  9. Транспорт и прицеп выведены из строя водителем ТС, также деформирован груз, который в них находится, пострадали установленное на них оборудование и остальное имущество.
  10. Транспорт повреждён при загрузке/разгрузке ТС.
  11. Порча, разрушение старинных вещей, имеющих уникальное происхождение, а также строительных объектов, которые имеют культурную и историческую ценность. Повреждение произведений из драгоценных и полудрагоценных материалов, уничтожение ценных бумаг, наличности, предметов веры и религии, различных объектов авторского художественного и интеллектуального права.
  12. Пострадали лица, которые пользуются услугами перевозчиков. При условии, что возмещение полагается, согласно закону РФ об обязательном страховании ответственности водителяперевозчика, за причинение вреда жизни, здоровью, имуществу пассажиров.
  13. Случаи, по которым сумма причиненного ущерба больше максимального покрытия по договору ОСАГО. Взыскание с виновника ДТП производится в судебном порядке.

Алгоритм действий при ДТП

Дорожно — транспортное происшествие всегда стресс, даже для опытных водителей, которые уже сталкивались с подобной ситуацией. Поэтому мы предлагаем следующий алгоритм действий при ДТП, который поможет минимизировать риски наступления негативных последствий для участников.

 

Во – первых следует успокоится и ни в коем случае не ввязываться в конфликт с участниками ДТП.

Во – вторых установите знак аварийной остановки и включите аварийную сигнализацию.

В – третьих вызвать полицию.

Возможен вариант оформления ДТП европротоколом, но при таком оформлении есть нюансы.

Так, участники должны быть согласны с обстоятельствами ДТП, изложенными в европротоколе, участники не должны находится в состоянии опьянения, вследствие ДТП не причинен ущерб жизни и/или здоровью участников ДТП, участники ДТП должны иметь при себе полиса действующие ОСАГО (проверить статус полиса можно по этой ссылке: www.mtsbu.ua). Обратите внимание, что согласно ст. 13 ЗУ «Об ОСАГО» есть перечень лиц, имеющих право не оформлять полиса ОСАГО. Разъяснения М(Т)СБУ на этот счет таковы, если у лица нет полиса, даже в силу закона, то с ним нельзя оформлять европротокол.

Также, следует учесть, что Страховая компания выплатит ущерб пострадавшему, только в размере не превышающем максимальных размеров, утвержденным специальным органом (на сегодняшний день сумма составляет 50 000,00 грн.). Соответственно, если не уверены, что сможете корректно определить размер ущерба – не рискуйте, обращайтесь в полицию и составляйте протокол на виновника ДТП.

Не конфликтуйте с полицией, даже если Вы не согласны с их видением ситуации (обстоятельства дела, схема ДТП и т.п.), не отказывайтесь от подписания протокола. Лучшим вариантом будет:

  1. Вызов адвоката по ДТП или аварийного комиссара.
  2. Самостоятельное изложение своей позиции на отдельном листе бумаги с обязательным указанием того, что пояснения написаны на отдельном листе в протоколе, а также, указания несогласия с протоколом. В основном в протоколе указывается следующая фраза: с протоколом не согласен, свою позицию указываю на отдельном листе, который прилагаю к протоколу».
  3. При наличии свидетелей, просите полицейских отобрать пояснения у них с обязательным указанием их контактных данных. Если полицейские отказываются от отобрания показаний – самостоятельно записывайте данные свидетелей в протокол с указанием того, что данные лица являются свидетелями.
  4. Обязательно сфотографируйте все материалы дела (как минимум протокол, пояснения участников, схему ДТП).
  5. Следите за тем, чтобы протокол имел все необходимые реквизиты, а именно дата и время совершения ДТП, дата составления протокола, место составления, описание места происшествия с указанием ширины проезжей части, направления движения каждого из участников, привязки к дорожным знакам, участников ДТП, нанесен ли ущерб имуществу, если да, то идентификация такого имущества, ФИО и должность лица, составившего протокол и т.д.

Внимание!!!! Не слушайте советов второй стороны и/или полиции о не оформлении обстоятельств ДТП или оформления европротокола после вызова полиции.  В моей практике были случаи, когда:

1. вторая сторона (виновник) отказывался выплачивать ущерб, а документы, подтверждающие факт ДТП, не оформлялись;

2. полиция составляла протоколы по ст. 122-4 КУоАП на участников ДТП, которые вызвали полицию, оформили ДТП европротоколом и уехали.

В таком случае, Страховая компания имеет право регресса к виновнику ДТП, на которого составлен протокол по ст. 122-4 КУоАП, в размере выплаченного страхового возмещения.

В-четвертых, позвонить в страховую компанию, где у вас застрахована гражданско – правовая ответственность.

Сфотографируйте место происшествия (автодорожные знаки, разметку и т.п.), автомобили (повреждения, государственный номер и VIN номер, а также сделайте фотографии всего автомобиля), полис второй стороны и обменяйтесь контактами со второй стороной.

Далее, в зависимости от Вашего статуса, следует совершить такие действия.

Вы виновник ДТП – уведомляете свою страховую компанию в срок три рабочих дня с момента ДТП.

Вы пострадавшее лицо:

  1. Уведомляете свою страховую компанию в срок три рабочих дня с момента ДТП (были случаи, когда потерпевший по решению суда становился виновником).
  2. Пишите заявление в страховую компанию виновника ДТП, подаете документы, предусмотренные ст. 35 ЗУ «Об ОСАГО».

Необходимо оставлять себе копию заявления в страховую с отметкой о принятии такого заявления страховщиком.

  1. В течении 10 рабочих дней Ваш автомобиль должен осмотреть и составить акт осмотра аварийный комиссар или эксперт, назначенный страховой компанией. Если данный срок прошел, Вы имеете право самостоятельно заказать услуги эксперта по оценке ущерба.
  2. Страховая компания обязана выплатить страховое возмещение в течении 15 дней с момента согласования суммы ущерба, но не позже 90 дней с момента получения заявления о страховом возмещении. Обратите внимание, что Страховщики часто лукавят, разделяя заявление о страховом возмещении на два заявления: заявление о наступлении страхового события и заявление о выплате страхового возмещения и начинают отсчет с момента получения второго заявления, поэтому писать и подавать заявления нужно одновременно.

Порядок расчета страхового возмещения, учета износа, НДС, франшизы, стоимости утраты товарного вида, а также ответственности страховщика, будет раскрыт в следующей публикации.

Что делать, если попали в ДТП?

 

Трудно найти водителя, который хотя бы раз в жизни не сталкивался с дорожно-транспортным происшествием. А при таком обилие транспортных средств на дорогах знание алгоритма поведения сродни навыкам замены колеса.

Как говорил один знакомый, сегодня, базовыми юридическими знаниями должен обладать каждый человек.

Попробуем выстроить алгоритм действий исходя из критериев тяжести последствий ДТП, и начнем с неблагоприятного сценария.

ДТП с пострадавшими

НУЛЕВОЙ ПУНКТ — вызывайте адвоката! Если пострадавших нет, и у вас есть внутреннее убеждение в очевидности вины того или иного участника ДТП, то вызывать адвоката необязательно. Достаточно будет выполнить этапы 2-5. Адвокату будет достаточно добытых вами доказательств для дальнейшего оказания правовой помощи. Если же очевидность виновника под сомнением, повреждения существенные да и поведение другого участника трудно назвать адекватным ситуации то  вызов адвоката желателен.

Первый этап:  что необходимо сделать после наступления ДТП, это конечно же установить есть ли пострадавшие лица. Именно от этого необходимо отталкиваться при выборе алгоритма действий при любых обстоятельствах. От этого зависит в какой отрасли права нужны знания. К сожалению, иногда это может быть и уголовная.

Напомним, что наличие пострадавших от ДТП автоматически предполагает уголовную ответственность по ст. 286 УК Украины. Даже если видимых повреждений нет, это не означает, что телесных повреждений нет. Всегда следует

вызывать скорую помощь для установления физического состояния потерпевшего.

Во-первых, как не цинично это звучит, но виновник ДТП в этом заинтересован больше всего.

После вызова скорой помощи, необходимо оказать первичную медицинскую помощь. Как именно оказывать помощь, необходимо ознакомиться на досуге. Это важно, для спасения жизни.

При вызове скорой необходимо подробно указать характер тяжелых повреждений, чтобы бригада скорой помощи понимала с чем предстоит иметь дело.

Дальше — больше, если есть такая возможность, необходимо попросить родственников или знакомых проследовать в лечебное учреждение. Как минимум понять что с пострадавшим, а также организационно-финансово помочь с оказанием первичной медицинской помощи. На первом этапе это может быть обеспечение медикаментами или  оплата медицинских услуг (анализы, обследования или операции). Конечно главное в этом посильная помощь пострадавшему, не помешает также сбор сведений, которые помогут в будущему урегулированию ущерба с пострадавшим и защите в уголовном производстве.

У вас на руках должны сохраниться платежные документы, а также информация от врача с предварительным диагнозом. Также это поможет установить медицинское учреждение для истребования следователем доказательств телесных повреждений. Как показывает практика, часто на экспертизу передают материалы с повреждениями не имеющих отношения к ДТП (например недавние травмы или другие заболевания).  Это также поможет при определении размера страхового возмещения в будущем (сегодня это 260 000 грн).   

Второй этап — пытаться установить пребывает ли другой участник ДТП в состоянии наркотического или алкогольного опьянения. Очевидно, что ваше мнение будет основываться только на визуальных признаках.  Это не автоматически, но все с превалирующей долей вероятности поможет определить виновника ДТП. При прибытии сотрудников патрульной полиции обязательно указать на такие подозрения. В случаях без пострадавших, полиция не всегда направляет на обследование участников ДТП.  Поэтому внимательно следите, что потом водителем другого участника ДТП не оказался  другое лицо.

Категорически не рекомендую покидать место ДТП в случае незначительных повреждений и предложения другого участника ДТП уладить все “на месте”, кроме случаев обоюдного согласия на составление “европротокола”. Более подробно речь о европротоколе пойдет ниже, но стоит помнить четыре условия:

  • отсутствие потерпевших
  • наличие страховки ОСАГО у всех участников ДТП (водителей транспортных средств)
  • обоюдное согласие
  • отсутствие у участников признаков алкогольного или наркотического опьянения

От составления европротокола в случае совпадения всех трех пунктов отделяет только наличие бланка.

После составления Европротокола, этапы 3 и 4 и 6 можно пропустить.

Спрогнозируйте результат решения суда с Verdictum PRO

VERDICTUM PRO с помощью искусственного интеллекта проанализирует Ваш иск и покажет шансы на успех в судебном заседании в первой инстанции, а также отобразит шансы на победу в апелляционной и кассационной инстанциях

Третий этап:

  • зафиксировать данные свидетелей ДТП (ФИО, номер страхового полиса ОСАГО и КАСКО (при наличии), номера телефонов, госномера автомобилей, адрес регистрации, если получиться) и показания свидетелей. Все это лучше всего делать с помощью фото и видео. Записать данные занимает время, а в состоянии шока часто забываешь, что именно необходимо фиксировать.
  • зафиксировать место расположения камер видеонаблюдения

После всех вышеуказанных действий стоит вызвать патрульную полицию.  Полиция можно вызвать сразу после вызова скорой помощи, но иногда свидетелей зафиксировать важнее.

При сообщении о ДТП необходимо четко указать наличие пострадавших, адрес, госномера автомобилей-участников ДТП, сведения об участниках ДТП, коротко сообщить, что именно случилось (марки и госномера автомобилей, данные участников ДТП, сведения об их состоянии, вашу версию причины (если она достаточно очевидна и вашей вины не наблюдается). Все эти сведения очень важны при дальнейшем расследовании причин ДТП, именно первичные сведения.

Четвертый этап. Как правило, патрульная полиция прибудет на вызов в течении часа-двух. Это время можно провести с пользой:

  • сфотографировать место ДТП (автомобили, участников,   все повреждения от ДТП (транспортные средства, элементы проезжей части с привязкой с транспортным средствам),  общую обстановку на месте ДТП,  тормозные пути и иные следы на месте ДТП), состояние шин
  • измерить длину тормозных путей, расстояние автомобиля от дорожного полотна и схематически нарисовать
  • расспросить других участников об их версии ДТП (желательно все зафиксировать на видео)

Пятый этап: Уведомление страховой  компании

По условиям страховых договором, сообщить в страховую компанию необходимо сразу же после ДТП, поэтому после вызова полиции можно сообщить в страховую компанию. Исходя из опыта, важнее зафиксировать обстоятельства ДТП и свидетелей. Недобросовестные водители всячески стараются скрыть свою вину поэтому прибегают к разным уловкам:

  • выворачивают колеса, что скрыть направление движения
  • царапают кузовные детали, что повысить размер ущерба
  • прячут поврежденные элементы автомобилей

Известен случай замены шин на зимние.  

Именно первые минуты после ДТП важнейший источник доказательств.

Страховой компании необходимо сообщить данные участников ДТП, данные полисов (номер и страховщиков, данные о составлении европропроткола, повреждения автомобиля, пострадавших и т.д.). При существенных повреждениях, страховая компания может вызвать аварийного комиссара для фиксирования повреждений и телесных повреждений.

Ниже отдельно будет вопрос дальнейших действий и правила составления европротокола.

Проверить надежность страховой компании вы также можете с помощью сервиса CONTR AGENT. Сервис дает возможность узнать актуальную и достоверную информацию из государственных реестров и открытых источников.

Шестой этап. Общение с патрульной полицией

Патрульная полиция при оформлении ДТП решает несколько задач:

  • Определяет есть-ли потерпевшие. Сели потерпевшие есть, то вызывается следственно-оперативная группа для осмотра места происшествия, опроса участников ДТП и свидетелей с последующей передачей материалов в следственный орган для решения вопроса о регистрации уголовного правонарушения 
  • Выясняет наличие признаков алкогольного или наркотического опьянения. В случае только административное нарушение направление на обследование остается на усмотрение полицейского, в случае с пострадавшими, направление на медицинского освидетельствоание является обязательным.

В первом случае отказ приравнивается к управлению транспортным средством в состоянии алкогольного или наркотического опьянения с составление протокола об административном правонарушении по ст.130 КУпАП. Так что совет однозначный — соглашаться.

Во втором случае все не так однозначно, но постановление по ст. 130 КУпАП однозначно не прибавит в копилку защиты.

Так что вариант один, выполнять законное требование полицейского. Тут следует не забывать, что в случае ваших подозрений относительно другого водителя следует заявить об этом патрульному и в случае отказа фиксировать все на свое средство видеофиксации такой отказ так и на боди-камеру полицейских. Не стоит соглашаться на драгер, особенно если это касается третьего лица.

  •  Составление план-схемы ДТП На этом этапе вам помогут ваши записи о ДТП. Так при составлении схемы ДТП обязательно укажите все несоответствия устно и если их не учтут, то укажите в протоколе (длина тормозного пути, положение транспортных средств их колес, повреждения и т.д). Все тщательно сверяйте и все несоответствия фиксируйте в протоколе либо на отдельном приложении к протоколу. 
  •  Составление протокола об административном правонарушении по ст. 124 КУпАП На виновника ДТП по версии полиции.

В данном случае патрульный полицейский обязан вас опросить и учесть данные сведения при составлении протокола. В опросе подробно укажите вашу версию событий, свидетелей с идентифицирующими данными, все обстоятельства ДТП, все неправомерные действия полиции (если таковые имеют место быть) , уточнения с план-схеме ДТП. Если вы не согласны с составление протокола на какого-либо участника укажите это в опросе. если протокол составлен на вас, то и в самом протоколе.

Выдача копии протокола виновнику ДТП (по версии полиции) 

  • Изъятие водительского удостоверения и выдача временного водительского удостоверения 

После решение полицией своих задач, ваше право попросить (по письменному заявлению) плат-схему ДТП , копию акта медицинского освидетельствования

Протокол об админ правонарушении будет направлен в суд по месту совершения ДТП для вынесения соответствующего постановления. 

Ответственность за нарушения по ст, 124 КУпАП штраф 340 грн  или лишение водительских прав от 6 месяцев до 1 года.

Все доказательства добытые после ДТП, а также свидетельские показания напрямую влияют на доказывание вашей невиновности.  Истребование видеозаписей, явка свидетелей в суд все лежит на плечах лица, привлекавшегося к административной ответственности. Тут, кстати будет адвокат.

Перед походом в суд, необходимо заблаговременно предоставить в суд все имеющиеся доказательства для их оценки и изучения в судебном заседании.

Права возвращают только после решения суда (вступившего в  законную силу)  которым не предусмотрено лишение водительского удостоверения и уплаты штрафа. В случае же лишения права на срок от 6 месяцев до года будьте готовы заново сдавать экзамены на получение водительского удостоверения.

Седьмой этап.  Общение со страховой в т.ч. через составление европротокола

  •  Оформление ДТП с помощью европротокола возможно без полиции при условии взаимного согласия, нет потерпевших и пьяных возможен при сумме ущерба до 50 000 грн (имущество)

Электронная форма для заполнения европротокола доступна по ссылке : https://dtp.mtsbu.ua. Лучше конечно же иметь бланк европротокола под рукой.

Все действия далее вы производите со страховой лица, причинившего ущерб! Свою страховую компанию вы уведомляете либо информационно либо если у вас есть КАСКО.

  •  В течение 3-х рабочих дней с даты ДТП письменно предоставить страховщику (своему и страховщику другого участника ДТП) уведомление о ДТП по установленной форме. На всех заявлениях должен быть регистрационный номер и дата. Срок 3 дня крайне важен иначе регресс будет за ваш счет.
  • Ждем в течении 10 дней осмотра транспортного средства представителем страховой и после этого можем привлекать независимого эксперта.  Ремонтировать автомобиль до осмотра категорически не разрешается.
  • Подаем заявление о страховом возмещении в течении 30 дней с момента ДТП и ждем 90 дней на страховую выплату.

В помощь по этому вопросу будет сайт МТСБУ : http://www.mtsbu.ua/ua/for_consumers/dtp/dtp_ua/

К заявлению прилагается целый перечень документов, из которых особое внимание следует уделить двум:

  • экспертная оценка ущерба — важно согласовать со страховой размер убытка, в т.ч. путем проведения дополнительной экспертизы
  • справка по форма 2 из полиции, потребует некоторого времени

Остальные документы у вас в наличии (паспорт, код и т.д)

Мотивы отказа в страховом возмещении на основании отсутствия решения суда не беруться в расчет, после предоставления форми 2 из полиции. Вина не является основанием для отказа в выплате.

А в случае с европротоколом вообще не требуются, ведь никакого решения суда не будет на основании ст. 124 КУпАП.

При нарушении сроков указанных выше, страховая компания может отказать в возмещении (кроме месячного срока для обращения за возмещение, но тут вступают силу общие гражданского права)

Алгоритм действий в случае ДТП

После ДТП крайне важно сохранять холодный рассудок и соблюдать определенный алгоритм действий. В случае повреждения авто не нужно в отчаянии рвать волосы, агрессивно выяснять отношения с другим водителем или сгоряча соглашаться на денежную компенсацию из рук в руки. Вместо этого стоит правильно оформить аварию и уведомить страховщика о наступлении страхового события.

Как оформить ДТП на месте происшествия

Для урегулирования аварии по страховке ОСАГО или договору полного/частичного КАСКО необходимо задокументировать дорожно-транспортное происшествие. Водители могут составить Европротокол без привлечения полиции при определенных условиях:

  • столкнулось только 2 авто;
  • обошлось без жертв;
  • ущерб не превышает 50 000 грн;
  • у каждого участника есть полис ОСАГО;
  • водители не употребляли алкоголь, наркотики и замедляющие реакцию лекарства;
  • один из участников признает себя виновным.

Если не соблюдено хотя бы одно из перечисленных условий, вызывайте полицию. Пока ждете, не теряйте время зря — проверьте страховку ОСАГО другого участника онлайн в базе МТСБУ (на сайте policy-web.mtsbu.ua) и сфотографируйте ее. Обменяйтесь контактными данными и уточните обстоятельства аварии. Сделайте фото места происшествия и поврежденных машин. Если есть свидетели — поговорите с ними и возьмите контакты.

На заметку: бумажный бланк Европротокола должны заполнять оба водителя — каждый со своей стороны. У одного участника остается оригинал документа, у другого — отрывная копия. При наличии смартфонов с доступом в сеть можно составить сообщение о ДТП онлайн с помощью сервиса dtp.mtsbu.ua.

Когда уведомлять страховщика

Позвонить в страховую компанию виновника должны обе стороны. Желательно совершить звонок сразу непосредственно с места происшествия. Специалист контакт-центра расскажет о дальнейших действиях и сообщит, какие документы необходимо предоставить в офис СК вместе с заявлением.

Важно уложиться в установленные сроки:

  • если ДТП урегулируется по ОСАГО, виновник может уведомить страховщика в течение 3 дней;
  • если страховое событие оформляется по договору КАСКО, срок для страхователя сокращается до 1 часа.

На заметку: пострадавший участник может обратиться за выплатами по автогражданке к своему страховщику, если у него оформлен дополнительный договор (например, «Автогражданка наоборот» от «УНИКА») или обе компании участвуют в Соглашении о прямом урегулировании убытков.

Какие документы подавать в страховую компанию

После ДТП виновник должен в течение 3 дней посетить офис своей страховой компании с пакетом документов и написать заявление о наступлении страхового события. Пострадавшая сторона может подать заявление о выплате по ОСАГО в течение 30 дней.

С собой следует взять:

  • гражданский паспорт,
  • ИНН,
  • водительские права,
  • автоцивилку для Киева или другого населенного пункта,
  • свидетельство о регистрации ТС,
  • заполненный Европротокол или справку от Национальной полиции.

На заметку: срок подачи заявления по КАСКО, как правило, составляет не более 3 дней с момента ДТП.

Экспертиза авто

Автомобиль нельзя ремонтировать, пока его не осмотрит представитель страховой компании. В ходе осмотра специалист устанавливает размер покрытия по КАСКО или ОСАГО, ориентируясь на среднерыночную стоимость автозапчастей и ремонта или цены конкретной СТО. Экспертиза проводится в срок 7–10 дней с момента аварии.

Что делать при ДТП? Порядок действий, если страховая не платит?

Дата публикации / обновления: 08.08.2020 г.

Автор: Адвокат Карлаш Иван Анатольевич

Рано или поздно многие водители транспортных средств попадают в ДТП. И далеко не всегда это случается по их вине. Очень часто правила дорожного движения нарушают именно другие его участники, что приводит к обоюдному повреждению транспортных средств.

В этой статье мы разберем алгоритм поведения при ДТП с точки зрения потерпевшего, а также порядок действий в случае, если страховая компания не хочет платить. В рамках этой статьи мы не будем рассматривать особенности оформления ДТП при помощи «европротокола», а также предположим, что никто из водителей и пассажиров не получил телесные повреждения.

По этим вопросам более подробно Вас проконсультируют наши автоадвокаты или адвокаты по ДТП в Днепре.

Итак, внезапно Вы слышите удар об автомобиль, скрежет тормозов, звуки разбитого стекла. Вы попали в ДТП. Немного придя в чувства, Вы выходите из машины и осматриваете ее повреждения.

Первое Ваше действие при ДТП – вызов патрульной полиции. Это можно сделать, позвонив с мобильного по телефону «102».

Важно! До приезда полиции обязательно возьмите контактные данные свидетелей ДТП, которые впоследствии смогут дать показания. Обязательно поговорите с водителями ближайших транспортных средств на предмет наличия у них видеорегистратора и записи ДТП.

После приезда полиции внимательно следите за составлением схемы ДТП. Если у Вас есть замечания, обязательно зафиксируйте их на схеме письменно. Также отдельное внимание уделите объяснениям. Напишите его собственноручно или проследите, чтобы сотрудник полиции правильно все записал с Ваших слов.

Помните! С момента ДТП Вы всегда сможете оперативно вызвать на место и воспользоваться услугами наших автоадвокатов или адвокатов по ДТП в Днепре.

Обязательно возьмите у виновника ДТП копию его страхового полиса ОСАГО или хотя бы сфотографируйте его на мобильный телефон. В дальнейшем он Вам очень пригодится.

В течение 3-х рабочих дней с момента ДТП виновник должен письменно сообщить в свою страховую компанию о случившемся. Это, в принципе, может сделать и потерпевший.

После того, как страховая компания уведомлена, она должна в течение 10 дней прислать оценщика, эксперта или аварийного комиссара для оценки ущерба пострадавшего автомобиля.

Если страховая компания не сделает это в отведенный срок, потерпевший самостоятельно может нанять эксперта для оценки ущерба.

В этом случае страховая компания обязана возместить связанные с этим расходы.

Далее следует суд над виновником ДТП. В случае привлечения его к административной ответственности и наложения административного взыскания у Вас, в целом, есть весь необходимый пакет документов для получения страхового возмещения.

Для получения страхового возмещения потерпевший должен подать в страховую компанию заявление о выплате страхового возмещения с приложениями.

Важно! Страховая компания может отказать в выплате страхового возмещения, если потерпевший не обратился с соответствующим заявлением в течении 1 года с момента ДТП.

После этого у страховой компании есть 90 дней для принятия решения о выплате страхового возмещения.

Если по истечении указанного времени выплаты проведены не были, Вы имеете право обратиться в суд за защитой своих прав.

Важно! Вы можете обратиться в суд с иском о возмещении ущерба, причиненного ДТП, как к страховой компании, так и непосредственно к виновнику. Вы сами решаете к кому подать иск.

Для подачи иска в суд о возмещении вреда, причиненного ДТП, необходимо:

  • исковое заявление о возмещении вреда, причиненного ДТП;
  • копии документов, подтверждающих право собственности на поврежденный автомобиль;
  • экспертная оценка причиненного ущерба после ДТП;
  • постановление суда о привлечении виновника к административной ответственности;
  • копия страхового полиса виновника;
  • квитанция об оплате судебного сбора.

Если Вы все же решили подать в суд на страховую компанию, то непосредственно с виновника ДТП Вы сможете взыскать:

  • франшизу;
  • разницу между страховой выплатой и стоимостью восстановительного ремонта автомобиля;
  • величину потери товарного вида транспортного средства.

Важно! Вы можете обратиться в суд, как по месту совершения ДТП, так и по зарегистрированному месту нахождения/проживания ответчика.

В любом случае, Вы всегда можете рассчитывать на профессиональную поддержку наших опытных автоадвокатов или адвокатов по ДТП в г. Днепре.

Наверх

Современные источники данных и методы анализа и прогноза дорожно-транспортных происшествий: обзор

Дорожные происшествия являются одной из наиболее актуальных причин травм и смерти во всем мире, и, следовательно, они составляют значительную область исследований по использованию передовых алгоритмов и методы анализа и прогнозирования дорожно-транспортных происшествий и определения наиболее важных элементов, способствующих дорожно-транспортным происшествиям. Исследование прогнозирования дорожно-транспортных происшествий направлено на решение проблемы предложения инструментов для создания более безопасной среды передвижения и, в конечном итоге, для спасения жизней.Этот документ призван предоставить обзор современного состояния в области прогнозирования дорожно-транспортных происшествий с помощью алгоритмов машинного обучения и передовых методов анализа информации, таких как сверточные нейронные сети и сети с долговременной краткосрочной памятью, среди других архитектур глубокого обучения. Кроме того, в этой статье сделан сборник и исследование наиболее часто используемых источников данных для прогноза дорожно-транспортных происшествий. И предлагается классификация в соответствии с ее происхождением и характеристиками, такими как открытые данные, технологии измерения, бортовое оборудование и данные социальных сетей.

Для анализа информации перечисляются и сравниваются различные алгоритмы, используемые для прогнозирования дорожно-транспортных происшествий, а также их применимость в зависимости от типов анализируемых данных, а также полученные результаты и их простота интерпретации и анализа. .

Наилучшие результаты, сообщаемые авторами, достигаются при объединении двух или более аналитических методов таким образом, чтобы анализ полученных результатов усиливался. Среди будущих задач прогнозирования дорожного движения — расширение объема предлагаемых моделей и прогнозов за счет включения разнородных источников данных, которые включают геопространственные данные, информацию об объеме трафика, статистику трафика, видео, звук, текст и настроения из социальные сети, с которыми согласны многие авторы, могут повысить точность и точность анализа и прогнозов.

Альтернативный метод прогнозирования серьезности дорожно-транспортных происшествий: использование алгоритма Deep Forests

Безопасность дорожного движения всегда была важной проблемой в устойчивом развитии транспорта, а прогнозирование серьезности дорожно-транспортных происшествий остается важной проблемой в области безопасности дорожного движения. Для решения этой задачи было предложено огромное количество моделей прогнозирования. Эти модели постепенно эволюционировали от линейных к нелинейным формам и от традиционных моделей статистической регрессии к текущим популярным моделям машинного обучения.Недавно широкую озабоченность вызвал алгоритм машинного обучения под названием Deep Forests, основанный на ансамбле деревьев решений, который был впервые предложен исследовательской группой Нанкинского университета. Этот алгоритм оказался более точным и надежным по сравнению с другими алгоритмами машинного обучения. Основываясь на этом преимуществе, в этом исследовании используется набор данных по безопасности дорожного движения Великобритании, чтобы предложить новый метод прогнозирования серьезности дорожно-транспортных происшествий на основе алгоритма Deep Forests.Чтобы проверить превосходство предложенного нами метода, было реализовано несколько других моделей гибели на основе алгоритмов машинного обучения для прогнозирования серьезности дорожно-транспортных происшествий с тем же набором данных, и результаты прогнозирования показывают, что алгоритм Deep Forests обеспечивает хорошую стабильность, меньшее количество гиперпараметров и высочайшая точность при разном уровне объема обучающих данных. Ожидается, что результаты этого исследования будут полезны для создания или улучшения эффективной системы безопасности дорожного движения в рамках устойчивой транспортной системы, что имеет большое значение для помощи государственным руководителям в разработке своевременных проактивных стратегий предотвращения дорожно-транспортных происшествий и эффективного улучшения состояния дорог. дорожная безопасность.

1. Введение

Безопасность дорожного движения всегда была важным вопросом в устойчивом развитии транспорта. Дорожно-транспортные происшествия будут иметь некоторые негативные последствия для общества, включая несчастные случаи, пробки и загрязнение окружающей среды, что не способствует устойчивому и здоровому развитию транспортной системы. С постепенным повышением уровня автоматизированных информационных систем в последние годы некоторые правительственные учреждения и компании транспортной отрасли взяли на себя обязательства по разработке интеллектуальных транспортных систем, чтобы помочь устойчивому развитию транспорта.Прогнозирование дорожно-транспортных происшествий является важной и сложной задачей в области интеллектуальной системы управления безопасностью дорожного движения; он имеет большое значение для анализа будущей тенденции развития дорожно-транспортных происшествий и реализации профилактических мер в существующих условиях дорожного движения. Для улучшения управления безопасностью дорожного движения и контроля необходимо искать своевременные и точные методы прогнозирования серьезности дорожно-транспортных происшествий. В последние годы, с быстрым развитием науки и техники, передовые технологии, используемые на транспорте, были усилены до беспрецедентного уровня.К сожалению, эти передовые технологии не имеют очевидных преимуществ для снижения дорожно-транспортных происшествий. Технический пакет по безопасности дорожного движения Save LIVES-A 2017, выпущенный Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ), показал, что дорожно-транспортные происшествия приводят к гибели более 1,2 миллиона жизней и причиняют несмертельные травмы до 50 миллионов человек во всем мире каждый год. которые считаются девятой по значимости причиной смерти во всех возрастных группах во всем мире [1]. Дорожно-транспортные происшествия могут быть обычным явлением, но их можно предсказать и предотвратить.Поэтому каждый исследователь дорожного движения обязан продумать причины дорожно-транспортных происшествий и помочь администрации в решении проблемы снижения вероятности дорожно-транспортных происшествий. На протяжении многих лет исследователи пробовали различные модели анализа серьезности дорожно-транспортных происшествий с разных точек зрения. Этот модельный анализ предназначен для изучения взаимосвязи между серьезностью аварии и ее влияющими факторами, среди которых наиболее широко используется модель дискретного выбора, основанная на модели Logit или Probit (например,г., [2–6]). Эти исследования показали, что точное прогнозирование серьезности дорожно-транспортных происшествий играет важную роль в улучшении управления безопасностью дорожного движения, поскольку на основе точного прогнозирования можно выявить основные факторы влияния на участках дорог с высоким риском, чтобы дать полезные предложения по повышению безопасности дорожного движения.

В последнее время, с развитием информатики, наступила эра больших данных. Многие ученые начали пытаться применить некоторые модели интеллектуальной классификации, основанные на открытии знаний, для моделирования анализа степени аварийности, такие как байесовская модель, модель нейронной сети, модель дерева решений и модель случайного леса [7–11].Все эти модели имеют одну общую характеристику, заключающуюся в том, что они не требуют каких-либо предположений о взаимосвязи между независимыми и зависимыми переменными. Mujalli et al. [7] использовали байесовские сети для улучшения классификации дорожно-транспортных происшествий, что привело к сокращению ошибочной классификации смертей и серьезных травм. Гарсия де Сото и др. [8] обнаружили, что искусственные нейронные сети (ИНС) могут использоваться в качестве возможного метода для прогнозирования частоты дорожно-транспортных происшествий. Чжан и Фань [9] представили модель интеллектуального анализа данных с использованием ID3 и C4.5 алгоритмов дерева решений для анализа данных о дорожно-транспортных происшествиях. Pu et al. [10] провели полный байесовский анализ эффектов безопасности (уровни серьезности, типы и причины аварий) системы ограничения скорости на основе данных о авариях. Дадашова и соавт. [5] оценили влияние влияющих факторов на тяжесть дорожно-транспортных происшествий через случайные леса. Стоит отметить, что в вышеупомянутых методах случайный лес представляет собой интегрированный метод обучения для классификации, регрессии и других задач, который является более точным и надежным, чем другие существующие алгоритмы, и эффективным для больших баз данных.Поэтому в последние годы этот метод широко применяется для решения различных транспортных задач [12–16]. Лю и Ву [12] создали модель прогнозирования транспортных заторов, используя алгоритм классификации машинного обучения, случайный лес. Мудали [13] проанализировал трафик больших данных с помощью двух сравнительных параллельных алгоритмов правил M5P и случайной регрессии леса из регрессионной модели для определения характера трафика больших данных. Надараджан и др. [14] предсказал вероятностное пространственно-временное представление сложных сценариев дорожного движения с использованием алгоритмов случайного леса.Квон и Парк [16] проанализировали влияние погодных факторов на уровни безопасности дорожного движения, используя кластеризацию k -средств и методы случайного леса, и результат показал, что предложенная модель превосходит традиционные модели прогнозирования безопасности дорожного движения.

В модели случайного леса, безусловно, есть некоторые недостатки. Некоторые исследователи пытаются постоянно улучшать RF (случайные леса), хотя это уже имеет много преимуществ. Гао и Кэ [17] использовали модель случайных лесов выживания для анализа модели анализа продолжительности инцидентов и сравнения с традиционной моделью случайных лесов.Результат показывает, что модели случайных лесов выживания более точны. Некоторые исследователи предложили включить RF в глубокую нервную систему [18–22]. Наиболее представительным из них является Deep Forests, предложенный Чжоу и Фэном [18] в 2017 году. Было доказано, что этот алгоритм с гораздо меньшим количеством гиперпараметров обеспечивает отличную производительность в различных областях за счет использования одинаковых настроек параметров. Поскольку этот алгоритм был предложен недавно, приложений в сфере транспорта почти нет.

Дорожно-транспортные происшествия — это процесс одновременного повреждения людей или вещей, вызванный несовпадением динамических и статических факторов (например, людей, транспортных средств, дорог и окружающей среды) [23–27]. Исторические данные о дорожно-транспортных происшествиях могут напрямую отражать взаимосвязь между этими факторами во время аварии. Воспользовавшись превосходной производительностью Deep Forests, в этой статье мы предлагаем метод прогнозирования серьезности дорожно-транспортных происшествий, основанный на алгоритме Deep Forests, включая предварительную обработку данных, выбор функций данных и снижение серьезности происшествий.После завершения предварительной обработки данных мы используем метод случайных лесов для выбора функций данных, которые будут окончательно обучены алгоритму Deep Forests. Насколько известно авторам, это первый случай, когда алгоритм Deep Forests используется для прогнозирования серьезности дорожно-транспортных происшествий. При моделировании учитываются корреляции между каждой характеристикой. Кроме того, окончательные результаты прогноза демонстрируют, что предложенный метод прогнозирования серьезности происшествий имеет более высокую производительность по сравнению с другими алгоритмами машинного обучения.

Остальная часть этого документа организована следующим образом. Раздел 2 описывает набор данных и проверку его надежности. В разделе 3 представлен метод прогнозирования серьезности дорожно-транспортных происшествий на основе алгоритма Deep Forests в этой работе, включая предварительную обработку данных, которая имеет большое значение для устранения избыточности данных и их эффективной реорганизации. В этом разделе также представлены основы теории выбора признаков и алгоритм Deep Forests.Результаты экспериментов представлены и обсуждаются в Разделе 4, применение этого метода представлено в Разделе 5, а заключение и некоторые будущие масштабы представлены в Разделе 6.

2. Описание данных и проверка их надежности

В этом разделе сначала представлены источник данных, принятый в этом исследовании. Поскольку этот набор данных никогда не применялся для прогнозирования серьезности дорожно-транспортного происшествия, в этом разделе также проводится проверка надежности этого набора данных.

2.1. Описание данных

Анализ в этом исследовании основан на наборе данных по безопасности дорожного движения Соединенного Королевства за 2016 год. Данные были получены с веб-сайта Kaggle, платформы для прогнозирования данных, которая позволяет аналитикам данных конкурировать друг с другом для решения реальные и сложные задачи науки о данных. Локальные характеристики данных о дорожно-транспортных происшествиях включают в себя всего 18 элементов, например, долготу и широту места происшествия, временные характеристики происшествия, тип транспортного средства, пол водителя, возраст водителя, возраст транспортного средства, скорость. предел, условия освещения, погодные условия, состояние дорожного покрытия и другие характеристики данных.Мы используем простой статистический анализ, чтобы выполнить простой описательный статистический анализ всего набора данных. Возраст водителя колеблется от 1 до 97 лет, в среднем 36 лет; возраст автомобиля в среднем 5 лет от 1 до 84 лет. 70% водителей — мужчины, остальные — женщины. Самым большим типом транспортного средства является легковой автомобиль, на долю которого приходится 71%, за которым следует цикл педалирования, занимающий около 7%. Что касается серьезности аварии, то около 85% составляют легкие аварии; несчастные случаи со смертельным исходом составляют лишь около 1%. На рисунке 1 показана структура этого набора данных.


2.2. Проверка надежности данных

Поскольку этот набор данных никогда не применялся для прогнозирования серьезности дорожно-транспортного происшествия, проверка надежности этого набора данных должна проводиться до предварительной обработки данных. Разумное распределение данных — важное проявление достоверности данных. Поэтому в этой статье рассматриваются три измерения (широта и долгота, дата и время) распределения данных для проверки надежности данных.

В соответствии с информацией о широте и долготе исходного набора данных мы используем инструменты визуального построения графиков для интуитивного анализа.На рисунке 2 показано распределение данных по широте и долготе, на котором рисунок 2 (a) представляет собой диаграмму разброса, основанную только на информации о долготе и широте набора данных, а рисунок 2 (b) получен путем сопоставления диаграммы разброса с диаграммой рассеяния. карта реального мира. Посредством визуализации данных мы можем получить общее макроскопическое представление о распределении всех данных об авариях. Кроме того, мы можем легко обнаружить, что информация о широте и долготе дорожно-транспортного происшествия согласуется с информацией на карте, и нет никаких отклонений за пределы диапазона карты, что указывает на надежность набора данных в измерении распределения местоположения происшествий.

Помимо измерения местоположения, измерение «дата» и измерение «время» также являются двумя важными измерениями для анализа надежности набора данных. Что касается индекса меры, в этом исследовании мы выбираем месяц для измерения «дата» и неделю для измерения «время». Как показано на Рисунке 3 (а), данные равномерно распределены по всем месяцам. Из рисунка 3 (б) нетрудно найти, что аварии произошли в основном в пятницу, а аварии в субботу и воскресенье были относительно умеренными, что полностью соответствует реальной ситуации.Кроме того, чтобы изучить закон возникновения дорожно-транспортных происшествий в другое время суток, мы отделяем дневные часы от измерения «время» и объединяем их с индексом недели. Тепловая карта аварии, произошедшей в разные часы одного дня, показана на рисунке 4, из которого мы можем определить, что большинство аварий произошло в утренние и вечерние часы пик рабочего дня. Это полностью соответствует характеристикам путешествий людей в будний день, а значит, данные надежны.


3. Методология

В этом разделе обсуждается метод, использованный для нашего исследования прогнозирования. Для обеспечения и повышения точности прогнозирования предварительная обработка данных, включая очистку данных и нормализацию данных, выполняется до выбора признаков и прогнозирования серьезности. Алгоритм случайных лесов применяется для извлечения значимых признаков дорожно-транспортных происшествий на основе предварительно обработанных данных. Наконец, алгоритм Deep Forests применяется для прогнозирования серьезности дорожно-транспортного происшествия.Блок-схема прогнозирования серьезности дорожно-транспортных происшествий в данной статье представлена ​​на рисунке 5.


3.1. Проверка корреляции данных

Прежде чем использовать машинное обучение для прогнозирования серьезности аварии, мы должны подтвердить необходимость выбора метода машинного обучения для решения такой проблемы. Если данные сильно коррелированы, мы можем напрямую использовать более простую линейную модель для прямого прогнозирования, и тогда нет необходимости использовать машинное обучение для решения проблемы.Таким образом, в этом разделе мы проводим проверку взаимосвязи корреляции данных.

Помимо подробных данных о дате, времени и местоположении, набор данных дает сводную информацию обо всех зарегистрированных транспортных средствах и пешеходах, участвовавших в дорожно-транспортных происшествиях и других связанных с ними характеристиках дорожно-транспортных происшествий. В этом документе учитываются 18 переменных, включая серьезность аварии, месяц года, час дня, номер транспортного средства, тип транспортного средства, маневры транспортного средства, цель поездки водителя, пол водителя, возрастную группу водителя, мощность двигателя, код двигателя. , возраст автомобиля, тип зоны проживания водителя, день недели, ограничение скорости, условия освещения, погодные условия и состояние дорожного покрытия.Анализируется корреляционная связь между всеми характеристиками данных. Как следствие, была построена корреляционная матрица Пирсона, чтобы определить степень линейной связи между переменными и определить, подходят ли линейные алгоритмы, путем анализа данных. Матрица имеет цветовую кодировку, числовое значение, выраженное темно-синим цветом, представляет собой полностью положительную линейную корреляцию между двумя функциями, а бирюзовый цвет представляет собой ноль, что предполагает отсутствие линейной корреляции.Как показано на рисунке 6, серьезность аварии не зависит от каких-либо других 17 характеристик, что означает, что мы не можем напрямую предсказать серьезность аварии с помощью простой линейной модели. Поэтому в этой статье рассматривается более разумный подход машинного обучения для решения этой проблемы.


Кроме того, стоит отметить, что на рисунке 6 большинство характеристических переменных линейно независимы, за исключением погодных условий, дорожного покрытия и условий освещения, условий освещения и времени суток, типа транспортного средства и двигателя. емкость.Эти результаты можно легко и разумно объяснить. Во время дождя дорожные условия станут влажными, а условия освещения в некоторой степени изменится. Точно так же с наступлением ночи свет и окружающая среда изменятся в соответствии с характеристиками времени. Кроме того, разные типы транспортных средств имеют разную мощность двигателя. Следовательно, интерактивная взаимосвязь между этими переменными, с другой стороны, также доказывает надежность этого набора данных.

3.2. Предварительная обработка

Очень важно понять природу имеющихся данных и попытаться провести углубленный анализ данных.Предварительная обработка данных очень полезна для значимого анализа данных; что нам нужно сделать, это очистить данные, нормализовать данные и выбрать данные в другом классе перед нашим прогнозным анализом.

3.2.1. Очистка данных

Очистка данных — это процесс выявления неполных, неправильных, неточных или нерелевантных частей данных с последующей заменой, изменением или удалением грязных или грубых данных из набора записей, таблицы или базы данных. Перечисляются критерии категоризации всех функций в наборе данных, а критерии категоризации определяются фактическими статистическими результатами.Итак, сначала нам нужно соблюдать критерии категоризации каждой функции. Однако из-за ограниченного пространства ниже приведена только часть критериев категоризации функций. Критерии классификации условий освещения, погодных условий и состояния дорожного покрытия показаны в таблице 1.


Условия освещения Описание Погодные условия Описание Состояние дорожного покрытия Описание

1 Дневной свет: есть уличные фонари 1 Хорошо без сильного ветра 1 Сухой
2 Дневной свет: нет уличного освещения 2 Дождь без сильных ветров 2 Влажно / влажно
3 Дневной свет: уличное освещение неизвестно 3 Снег без сильных ветров 3 Снег
4 Темнота: улица огни присутствуют и горят 4 Fine wi сильные ветры 4 Мороз / лед
5 Темнота: уличные фонари есть, но не горят 5 Дождь с сильными ветрами 5 Неизвестно
6 Темнота: нет уличное освещение 6 Снег при сильном ветре
7 Темнота: уличное освещение неизвестно 7 Туман или туман
8 Другое
9 Неизвестно

Путем статистического анализа каждой особенности исходного набора данных мы обнаружили некоторые очевидные выбросы а также некоторые отсутствующие данные, помеченные как «неизвестные» или «-1», требуют t o быть очищенным.

Для некоторых измерений доля отсутствующих данных превышает 10%, и был принят метод замены среднего значения. Например, в измерении Age_of_Vehicle отсутствует примерно 20% данных, помеченных как «-1»; мы приняли средний возраст автомобиля 5 лет, чтобы заменить эти недостающие значения. Для тех измерений с небольшим количеством недостающих данных мы используем метод прямого удаления, чтобы очистить их, например Road_Surface_Condition, где недостающие данные составляют всего 0,5%.

Что касается очевидных выбросов, тот же принцип принят для метода обработки недостающих данных.Например, Age_of_Driver находится в диапазоне от 1 до 97 со средним значением 36; такое возрастное распределение явно необоснованно, потому что водить машину в Великобритании разрешено только лицам старше 17 лет. Поскольку только 1% тегов моложе 17 лет, мы удаляем их напрямую для последующей обработки.

3.2.2. Нормализация данных

В многоиндексной системе оценки каждый оценочный индекс обычно имеет разные измерения и порядки величины из-за своей разной природы.Когда уровни между индикаторами сильно различаются, если анализ выполняется непосредственно с исходными значениями индекса, роль индикаторов с более высокими значениями во всестороннем анализе будет подчеркнута, а влияние индикаторов низкого уровня будет относительно ослаблено. Следовательно, для обеспечения надежности результатов и повышения скорости сходимости и точности модели исходные данные индикатора необходимо нормализовать. В этой статье принято преобразование логарифмических функций, чтобы провести нормализацию всех заданных функций, чтобы убедиться, что функции находятся в аналогичном масштабе.Например, для функции «Возраст транспортного средства» возраст транспортного средства составляет от 1 до 84 лет; логарифмический метод используется для стандартизации распределения значений переменных, чтобы сделать распределение значений переменных более «нормальным». На рисунке 7 (а) показано распределение Age_of_Vehicle до нормализации, из которого можно легко найти, что данные демонстрируют очевидные характеристики длинного хвоста. Нормализация включает в себя логарифм заданных характеристик. Это сделано потому, что высокие значения некоторых переменных в расчетах приводят к большему перекосу в пользу этой переменной, чем их фактического вклада.В этом случае возраст транспортного средства, например, имеет значения от 1 до 84, когда большинство других категориальных переменных являются двоичными или ограничены в пределах 1–8 категорий. После регистрации можно заметить, что значения варьируются от 1 до 4, как показано на рисунке 7 (b). Это увеличивает производительность алгоритмов машинного обучения, поскольку числовые значения не имеют непропорционального количества вычислительной ценности по сравнению со всеми другими категориальными переменными.

3.2.3. Проверка баланса класса

В наборе данных серьезность аварии указана как классифицированная метка для прогнозирования.В таблице 2 показаны критерии классификации серьезности аварии и ее распределение.


Код степени тяжести аварии Наклейка Распространение данных

1 Фатальный 2899 (1,12%)
2 Серьезные 34205 (13,27%)
3 Незначительные 220741 (85.61%)

Как видно из распределения данных, количество легких несчастных случаев намного больше, чем количество несчастных случаев со смертельным исходом, что свидетельствует о распределении данных с длинным хвостом. Что касается оценки модели, в этой статье использовалась точность для сравнения эффективности прогнозирования. Однако уровень серьезности аварии несбалансирован между тремя уровнями; поэтому традиционный алгоритм классификации с общей точностью классификации в качестве цели обучения будет уделять слишком много внимания классу большинства, что вызовет парадокс точности и ухудшит характеристики классификации выборок класса меньшинства.Поэтому необходимо провести работу по балансировке данных. В данной статье был принят метод случайной выборки. И передискретизация, и недостаточная выборка имеют свои недостатки, но это общая проблема несбалансированности набора данных, которую нельзя полностью избежать.

После взвешивания объема данных и повышения устойчивости самой модели мы, наконец, решили использовать комбинацию передискретизации и недостаточной выборки для решения этой проблемы. Для обучающего набора была принята передискретизация, чтобы обеспечить как можно больше обучающих данных, попытка повторной выборки для генерации новых редких выборок для смягчения дисбаланса данных.Кроме того, для тестового набора была принята недостаточная выборка, чтобы гарантировать, что в тестовом наборе нет повторяющихся образцов, что повысило достоверность результатов.

После завершения всей этой работы было получено 120 000 единиц данных для каждой категории в виде всего набора данных. С учетом ограниченных вычислительных ресурсов 40000 единиц данных для каждой категории были случайным образом выбраны в качестве обучающего набора, а 2000 единиц данных для каждой категории были исключены из набора данных в качестве тестовых данных для оценки производительности модели.

3.3. Выбор функций

Объект обычно имеет несколько свойств, включая связанные функции, нерелевантные функции и избыточные функции. Только эти связанные функции повысят эффективность нашего алгоритма обучения. Поскольку мы не знаем, какая функция эффективна для нашего прогноза, в алгоритмических приложениях часто возникают размерные катастрофы. Таким образом, очень важно выбрать соответствующие функции из всех функций для повышения эффективности алгоритма обучения, особенно для анализа сложных данных.Было предложено огромное количество стратегий выбора функций для приложений в различных областях [28–31]. В этом документе метод случайных лесов (RFs) принят для выполнения выбора функций в соответствии с индексом важности каждой функции не только из-за его способности вычислять важность отдельной переменной функции, но также из-за его хорошей производительности на большинство наборов данных.

Модель

RF разработана на основе деревьев регрессии принятия решений, которые часто генерируют сотни деревьев.Данные каждого дерева извлекаются из набора наборов методом начальной выборки, в то время как оставшиеся образцы вне пакета (OOB) определяются как набор, который не будет отображаться в обучающих образцах. Давайте определим набор и как набор. Предполагая, что матрица представляет собой n-мерный набор тестовых данных с характеристиками, представляет собой n-мерный вектор меток, и каждое значение представляет соответствующую категорию, к которой принадлежит тест. Алгоритм случайного леса вычисляет важность признаков, переставляя ошибки до и после классификации.Каждая функция в алгоритме соответствует набору тестов замены функции с измененными значениями. Важность функций измеряется путем сравнения частоты ошибок классификации исходных функций и замененных случайно переставленных функций в тестовом наборе OOB, что является степенью, в которой изменение исходной функции влияет на результат. Когда важные функции заменяются случайно переставленными функциями, их различение уменьшается; то есть частота ошибок классификации OOB увеличится.Когда установлено N деревьев, имеется N наборов OOB в качестве наборов тестов. Следовательно, индекс важности характеристики определяется следующим образом: где — классификационная метка в OOB, обозначает характеристическую функцию, представляет классификационную метку выборки, предсказанной набором данных, и является классификационной меткой после замены характеристики.

3.4. Предсказание серьезности

Обучение представлению в глубоких нейронных сетях в основном зависит от обработки исходных признаков по слоям.Вдохновленные этим, Чжоу и Фэн [18] получили каскадную структуру Deep Forests, как показано на левой схематической диаграмме на рисунке 8. В традиционной глубокой нейронной сети каждый узел обозначает нейрон. В их исследованиях RF рассматривались как «лесной нейрон» и складывались в несколько уровней при глубоком обучении. Каскадная структура глубоких нейронных сетей также представлена ​​правой схематической диаграммой на рисунке 8. По сравнению с глубокими нейронными сетями концепция использования Deep Forests напоминает глубокие нейронные сети, а «объединение» и «голосование» в Deep Forests напоминают процедуры нелинейного преобразования в глубоком обучении.Что еще более важно, алгоритм Deep Forests имеет гораздо меньше гиперпараметров, каждый класс можно рассматривать как ансамбль ансамблей, а отличная производительность достигается в различных областях при использовании одинаковых настроек параметров.


Каждый уровень каскада получает информацию о характеристиках, обработанную на его предыдущем уровне, и выводит результат обработки на следующий уровень. Каждый уровень представляет собой ансамбль лесов деревьев решений, что означает, что его можно рассматривать как ансамбль ансамблей.Когда дана выборка, каждый лес рассчитывается путем вычисления процента различных классов обучающих выборок в листовых узлах, попадающих в связанные экземпляры, а затем среднего значения всех деревьев в лесу для генерации оценки распределения класс. Как показано на рисунке 9, красная часть выделяет путь каждого образца, пересекающего листовые узлы. Различная маркировка в листовых узлах представляет разные классы.


Чтобы снизить риск переобучения, векторы классов, генерируемые каждым лесом, генерируются с помощью перекрестной проверки k раз.В частности, каждый экземпляр будет использоваться в качестве обучающих данных K -1, создавая вектор класса K -1, а затем принимая среднее значение для создания последнего вектора класса в качестве функции улучшения на нижнем уровне в каскад. Важно отметить, что после расширения нового уровня производительность всего каскада будет оцениваться на проверочном наборе, и процесс обучения будет прекращен без значительного увеличения производительности. Поэтому количество каскадных каскадов определяется автоматически.В отличие от большинства глубоких нейронных сетей с фиксированной сложностью модели, Deep Forests может правильно определять сложность своей модели (ранняя остановка) посредством обучения по завершению, что позволяет применять Deep Forests к обучающим данным различных масштабов, не ограничиваясь большими- масштабировать обучающие данные.

4. Экспериментальная работа и результаты

В этом разделе представлены наши экспериментальные работы и результаты с методологией, предложенной в разделе 3. Чтобы проверить превосходство предлагаемого нами метода, было реализовано несколько других моделей погибших на основе алгоритмов машинного обучения для прогнозирования дорожно-транспортных происшествий. серьезность с тем же набором данных, и результаты прогнозирования показывают, что алгоритм Deep Forests с меньшим количеством гиперпараметров обеспечивает хорошую стабильность и наивысшую точность при разном уровне объема обучающих данных.

4.1. Выбор функций

Как описано в п. 3.1, наш набор данных включает 18 функций, и эти функции почти независимы друг от друга, что означает, что сложность этого набора данных относительно высока, и не все функции полезны для повышения точности прогнозов, поскольку быть в этих функциях нерелевантными или избыточными функциями. Поэтому перед использованием алгоритма Deep Forests для прогнозирования набора данных большое значение имеет сначала работа по выбору признаков.

Комбинация метода рандомизированного поиска и поиска по сетке была принята в этой статье для оптимизации параметров. Метод случайного поиска применяется сначала, чтобы быстро помочь нам определить приблизительный диапазон параметра, а затем мы используем метод поиска по сетке для перекрестной проверки выбранных параметров-кандидатов итерации модели и определения оптимального значения параметра. Результатом лучших параметров является 5 для Max_depth, 2 для Min_samples_leaf, 10 для Min_samples_split и 1000 для n_estimators.Таким образом, для выращивания леса было использовано 1000 деревьев, и это количество было сочтено достаточным для получения надежных результатов. Ранжирование важности функций из RF показано на рисунке 10. Используя показатель чистоты узла, исследованные переменные были ранжированы в порядке возрастания от наименее к наиболее важным. Наш принцип выбора порога важности — это значение кривой совокупной значимости. Согласно значению важности каждой функции, значение составляет около 0.04; поэтому мы приняли 0,04 как критическое значение для важных функций. Наконец, для прогнозирования серьезности аварии были выбраны восемь функций, включая объем двигателя, час дня, возраст транспортного средства, месяц года, день недели, возрастную группу водителя, маневры транспортного средства и ограничение скорости.


4.2. Результаты прогнозирования серьезности

В этом разделе восемь функций, выбранных при выборе функции, используются в качестве основных функций данных. Затем применяется алгоритм Deep Forests для прогнозирования серьезности дорожно-транспортных происшествий и получения прогнозируемой точности.В нашем эксперименте каскадная структура, используемая в Deep Forests, выглядит следующим образом: каждый уровень состоит из 4 полностью случайных лесных массивов и 4 случайных лесов, каждый из которых содержит 500 деревьев, а для генерации вектора классов используется трехкратное CV. Эти настройки каскадной структуры согласуются с тем, что было предложено Чжоу и Фэном [18], потому что было доказано, что эта каскадная структура способна достичь отличной производительности при использовании тех же настроек по умолчанию в их статье. Следовательно, предполагается, что эта каскадная структура достаточно хороша с некоторым учетом производительности и затрат времени.

Чтобы убедиться, что Deep Forests может достичь значительного прироста производительности для прогнозирования серьезности дорожно-транспортных происшествий, мы сравниваем Deep Forests с DNN и несколькими другими популярными алгоритмами машинного обучения, которые широко используются в алгоритмах прогнозирования дорожно-транспортных происшествий, таких как Random Forests, LightGBM, XGboost, k-Nearest Neighbor (KNN) и деревья решений. Ход вычислений для каждого алгоритма рассчитывается и записывается одним и тем же компьютером, который оснащен процессором Intel Core i7 с тактовой частотой 2,8 ГГц и оперативной памятью 16 ГБ.Все модели прогнозирования реализованы на языке Python.

Таблица 3 иллюстрирует производительность алгоритмов Deep Forests, DNN, RF, LightGBM, XGboost, KNN и деревьев решений для прогнозирования серьезности дорожно-транспортных происшествий. Судя по результатам индекса оценки, алгоритм Deep Forests работает лучше, чем другие модели. Напомним выше, чем у других моделей; частота ложных срабатываний ниже, чем у других моделей, поэтому общая оценка F1 также выше. Это показывает, что модель хорошо контролирует влияние дисбаланса данных и изучает характеристики различных типов данных.ROC достиг 90%, что указывает на то, что модель узнала разницу между разными категориями данных, а результаты прогнозов более надежны и стабильны.

Light

Точность (%) Отзыв Частота ложных тревог Оценка F1 Roc

Глубокие леса 90,69 0,92 0,09 0.91 0,93
RFs 88,98 0,90 0,10 0,90 0,92
XGboost 83,49 0,83 0,16 0,83 0,87 83,01 0,83 0,17 0,83 0,87
Дерево принятия решений 81,04 0,81 0,19 0.81 0,85
KNN 77,26 0,77 0,23 0,77 0,82
DNN 53,52 0,54 0,47 0,47 0,52

Кроме того, экспериментальные результаты показывают, что прямое использование DNN не может достичь желаемого эффекта для проблем, изучаемых в этой статье. Это ожидаемо, потому что есть существенные различия в количестве образцов в разных категориях; модели DNN трудно понять различия между категориями.Мы считаем, что без добавления новых данных создание более подходящей структуры модели глубокого обучения с тщательно настроенными гиперпараметрами может в определенной степени достичь лучших результатов, но это выходит за рамки данной статьи. Это также причина, по которой в данной статье выбирается алгоритм Deep Forests на основе характеристик набора данных и самой проблемы.

Из-за задач классификации многих проблем дисбаланса данных мы склонны уделять больше внимания производительности модели в классе меньшинства, прогнозирующая эффективность различных категорий аварий представлена, как показано в таблице 4.Легко заметить, что модель хуже работает в категориях с меньшим количеством выборок по сравнению с предсказательной эффективностью для категории большинства. Но снижение меньше по сравнению с другими моделями, поэтому модель, принятая в этой статье, в целом более устойчива. Кроме того, с точки зрения производительности этого несбалансированного набора данных модели на основе дерева работают лучше, чем модель нейронной сети; Это также причина, по которой мы принимаем модель Deep Forests вместо модели нейронной сети.


Отзыв Частота ложных тревог Оценка F1 ROC
1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3

Глубокие леса 0.93 0,82 1,00 0,17 0,09 0,01 0,88 0,86 1,00 0,91 0,88 1,00
RFs 0,91 0,77 1,00 0,19 0,10 0,01 0,86 0,83 1,00 0,90 0,86 1,00
XGboost 0,83 0.66 1,00 0,27 0,20 0,02 0,78 0,72 0,99 0,84 0,79 0,99
LightGBM 0,84 0,63 1,00 0,29 0,20 0,02 0,77 0,71 0,99 0,84 0,78 1,00
Дерево принятия решений 0,68 0.76 1,00 0,23 0,28 0,05 0,77 0,72 0,95 0,78 0,80 0,98
KNN 0,66 0,64 1,00 0,33 0,07 0,67 0,66 0,97 0,75 0,75 0,98
DNN 0,80 0,07 0.70 0,52 0,51 0,38 0,60 0,13 0,66 0,56 0,43 0,56

Для лучшего наблюдения за производительностью Deep Forests при разных объемах обучающих данных мы разделяем данные на несколько порядков величины, и точность различных величин с разными моделями показана на рисунке 11, из которого мы можем видеть, что с увеличением размера выборки обучающего набора, производительность каждой модели в определенной степени улучшилась.Однако модель Deep Forests значительно лучше других моделей при небольшом размере выборки, что также доказывает преимущество модели при работе с мелкомасштабной выборкой. Кроме того, преимущество модели Deep Forests постепенно ослабевает с увеличением размера выборки. Когда размер выборки достигает 100 000, мы можем обнаружить, что, хотя производительность Deep Forests немного лучше, чем у случайного леса, она не сильно отличается.


Кроме того, по сравнению со многими традиционными методами машинного обучения алгоритм Deep Forests, используемый в этой статье, имеет свои преимущества.Модель Deep Forests имеет гораздо меньше гиперпараметров, чем глубокие нейронные сети, хотя их итерационная структура аналогична. Обычно мы не знаем оптимального значения гиперпараметра модели для данной задачи. Исследователи обычно полагаются на опыт или используют повторяющиеся значения по другим вопросам или ищут лучшие значения методом проб и ошибок. Увеличение гиперпараметров привнесет дополнительную случайность в работу модели, которая слишком зависит от регулирования гиперпараметров.Например, в случайных лесах существует множество гиперпараметров, которые необходимо постоянно корректировать для оптимизации точности прогнозирования модели и ускорения расчетов модели, включая количество деревьев решений в лесу, максимальное количество функций, которые случайный лес может иметь в одно дерево, количество листьев, выборка OOB и случайное состояние. Однако гиперпараметры в алгоритме Deep Forests меньше, чем случайные леса, и набор гиперпараметров может применяться к различным наборам данных, как упоминается в литературе [18], что является еще одним важным моментом алгоритма глубокого леса, используемого в этом бумага.

5. Обсуждение

Более высокая точность прогнозирования предлагаемого нами метода показывает, что его можно использовать как очень полезный инструмент для прогнозирования серьезности аварий. Меньшее количество гиперпараметров в глухом лесу будет более благоприятным для трансплантации моделей; то есть набор гиперпараметров может применяться к разным наборам данных. Таким образом, его можно легко адаптировать для решения множества различных транспортных проблем, например, краткосрочного прогноза времени в пути на участках скоростных автомагистралей и оценки ситуации с транспортным потоком.Это имеет большое значение для идеального улучшения существующей системы безопасности дорожного движения в рамках устойчивой транспортной системы, такой как интеллектуальная система принятия решений о транспортировке и интеллектуальная система управления безопасностью дорожного движения.

С точки зрения управления безопасностью дорожного движения более точное прогнозирование серьезности дорожно-транспортных происшествий уже давно является направлением исследований, которое мы проводим для устойчивого развития транспорта. В большинстве случаев во многих мерах по обеспечению безопасности дорожного движения все еще преобладает ограниченный опыт диспетчеров дорожного движения, что может привести к отклонению от реальной ситуации.Напротив, использование множества отличных алгоритмов глубокого обучения позволяет эффективно и результативно извлекать уроки из исторической записи данных об авариях. Было доказано, что применение алгоритмов Deep Forests, предложенных в этой статье, дает хорошие результаты при прогнозировании серьезности аварии. Результаты прогнозов могут использоваться в качестве важного и эффективного ориентира для субъективного суждения менеджеров по безопасности. Например, если управление безопасностью дорожного движения хочет определить важные факторы, влияющие на дорожно-транспортное происшествие, и уровень серьезности дорожно-транспортных происшествий, вызванных этими факторами, общий метод, который мы предложили в этой статье, может быть легко использован этими менеджерами для различных наборов данных, чтобы достичь своих целей.Кроме того, результаты прогнозирования уровня серьезности также могут служить эффективным ориентиром для реализации мер управления и контроля дорожно-транспортных происшествий, таких как улучшение транспортной инфраструктуры, улучшение условий освещения, введение ограничения скорости дорожного движения и управление транспортными средствами. предупреждение о безопасности.

6. Выводы

Признавая важность машинного обучения для решения некоторых проблем в области транспорта, в этой статье мы новаторски применяем алгоритм Deep Forests для прогнозирования серьезности дорожно-транспортных происшествий.Превосходные показатели прогнозирования предлагаемого нами метода показывают, что его можно использовать как очень полезный инструмент для прогнозирования серьезности аварий. Меньшее количество гиперпараметров в глухом лесу будет более благоприятным для трансплантации моделей; то есть набор гиперпараметров может применяться к разным наборам данных. Таким образом, его можно легко адаптировать для решения множества различных транспортных проблем, например, краткосрочного прогноза времени в пути на участках скоростной автомагистрали и оценки ситуации с транспортным потоком, хотя по результатам анализа все еще есть возможности для повышения точности прогнозов. .Это потому, что мы недостаточно сделали для анализа необработанных данных. Для будущего исследования этого исследования, чтобы повысить точность прогнозов, мы попытаемся обобщить и построить некоторые функции, которых нет в характеристиках необработанных данных, на основе информации о функциях данных. Кроме того, следует отметить, что эта статья не фокусируется на оптимизации параметров модели, что также является направлением исследований в будущем. Тем не менее, метод, предложенный в этой статье, имеет определенный вклад как в теорию, так и в практику.

Доступность данных

Данные, используемые в этой статье, взяты из базы данных с открытым исходным кодом Kaggle, которую можно бесплатно загрузить по адресу https://www.kaggle.com/.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Благодарности

Это исследование финансировалось Национальной программой ключевых исследований и разработок Китая (грант № 2018YFC0704704).

Платформа интеллектуального анализа данных для анализа данных о дорожно-транспортных происшествиях | Журнал больших данных

Кластерный анализ

Основным требованием для кластерного анализа является определение количества кластеров, которые должны быть сформированы с помощью алгоритма кластеризации.Чтобы решить эту проблему, мы использовали несколько информационных критериев, таких как информационные критерии Акаике (AIC) [30], байесовский информационный критерий (BIC) [31] и согласованный AIC (CAIC) [32]. Мы сгенерировали 15 моделей от 1 кластера до 15 кластеров. Рисунок 2 иллюстрирует эволюцию BIC, AIC и CAIC для 15 созданных моделей. Он показывает, что происходит снижение значений AIC, BIC и CAIC с увеличением количества кластеров. На основании рисунка 2 (низкий балл считается хорошим) мы выбираем модель с 6 кластерами, поскольку после этого улучшения не наблюдается.Наш выбор также следует подходу, использованному в предыдущих исследованиях [2, 24].

Рис.2

Представление AIC, BIC и CAIC для различных наборов кластеров

После получения количества кластеров, которые необходимо создать, мы использовали алгоритм K-mode с использованием статистического программного обеспечения R для сегментации набора данных об авариях. После получения соответствующей сегментации набора данных наша следующая задача — характеристика каждого кластера. Тщательный анализ каждого кластера показывает, что переменные аварии, которые классифицировали кластеры, были TOA, RTY, ROF и ARA.Краткое описание кластера приведено ниже:

Кластер 1 (C1)

Он состоит из 69% аварий с двухколесными транспортными средствами, которые распределяются на перекрестках возле рынков, больниц, местных поселений через автомагистрали и внедорожные дороги. В авариях, произошедших на перекрестках и поворотах автомагистралей, пострадал только один человек. В дорожно-транспортных происшествиях с двухколесными транспортными средствами в большинстве случаев были травмы двух человек.

Кластер 2 (C2)

Он состоит из двухколесных аварий, произошедших на шоссе, которое проходит через холмистую местность, лес или сельхозугодья.В этом кластере 64% несчастных случаев были связаны с более чем двумя травмами и 26% несчастных случаев были связаны с 1 травмой, а в остальных случаях было более двух травм.

Группа 3 (C3)

Включает все аварии, произошедшие в результате падения транспортного средства с высоты. Около 80% этих случаев являются критическими, когда ARA была на высоте. Остальные несчастные случаи этой категории относятся к некритическим травмам. Около 68% этих несчастных случаев повлекли за собой более двух травм, а остальные несчастные случаи были связаны с двумя травмами.

Группа 4 (C4)

Она состоит из дорожно-транспортных происшествий с участием нескольких транспортных средств и случаев наезда на разделитель / неподвижный объект. Аварии, которые в основном происходят в ночное время на автомагистралях, являются критическими авариями, тогда как аварии в других местах, таких как рынок, колонии в ночное время, не являются критическими в этом кластере.

Группа 5 (C5)

Включает аварии с участием пешеходов. Большинство пострадавших от пешеходов произошло на рынках, возле больниц и в других населенных пунктах.Дорожно-транспортные происшествия с пешеходами в ночное время были критическими, тогда как в дневное время эти аварии сопровождались незначительными травмами. Случаи наезда пешеходов распределены по всем районам.

Группа 6 (C6)

Включает аварии с опрокидыванием транспортных средств. Случаи опрокидывания транспортных средств были обнаружены на поворотах и ​​спусках автомагистралей. Было замечено, что 40% этих несчастных случаев произошло на лесных и сельскохозяйственных угодьях. Около 55% случаев опрокидывания транспортных средств приходится на неизвестные участки дороги.

Размер и описание каждого кластера приведены в таблице 2.

Таблица 2 Размер и описание кластеров

Все эти кластеры дополнительно анализируются с помощью интеллектуального анализа правил ассоциации, чтобы найти корреляцию между различными атрибутами в данных.

Извлечение правил ассоциации

Алгоритм априори [28] был применен к каждому кластеру для генерации правил ассоциации. Чтобы сгенерировать правила ассоциации с минимальной поддержкой 30%, значения генерируются для каждого кластера и EDS.Эти правила также оцениваются на основе мер доверия и подъемной силы. Для анализа рассматриваются строгие правила с высоким значением подъемной силы. В этом документе показаны 10 строгих правил для каждого кластера и EDS. В таблице 3 показаны созданные правила ассоциации в порядке убывания значения подъемной силы.

Таблица 3 Кластерные правила ассоциации

Правило ассоциации для кластера 1 показывает, что аварии двухколесных транспортных средств в основном происходят на определенных участках дороги, таких как перекрестки в общественных местах, т.е.е., колония, рынки и больницы. Перекрестки в колониях возле автомагистралей более подвержены авариям на двухколесных транспортных средствах, чем колонии на не автомагистралях. Кроме того, в рыночных районах выше вероятность аварии двухколесных транспортных средств с двумя или более травмами вечером около 16:00. до 20:00 Правила показали, что территория больниц также связана с авариями двухколесных транспортных средств, но большинство аварий в этом месте произошло в ночное время после 20:00.

Правила ассоциации для кластера 2 указывают, что лесные массивы и сельскохозяйственные угодья, расположенные в стороне от определенных автомагистралей, опасны для двухколесных транспортных средств, поскольку резкий поворот, наклон в ночное время могут вызвать дисбаланс водителя и привести к аварии.Правила показывают, что повороты на холмистых шоссе связаны с двумя травмами, и в такие аварии попадают в основном молодые люди. Кроме того, в ночное время к несчастным случаям нередко случаются и неосвещенные участки, такие как лес. Автомагистрали, за исключением сельскохозяйственных угодий, считаются зонами, подверженными авариям.

Правило ассоциации для кластера 3 показывает, что в большинстве дорожно-транспортных происшествий при падении с высоты более 2 человек получили травмы. Установлено, что транспортные средства, падающие с высоты на холмистых дорогах, представляют собой серьезную аварию, в которой находится более двух раненых.Причина может заключаться в том, что тип транспортного средства — четырехколесный или аналогичная категория, который перевозит более 2 человек одновременно. Кроме того, он показывает, что в основном автомобили падают с высоты с холма из-за изгиба дороги, который является основной характеристикой холмов.

Правила ассоциации для кластера 4 указывают, что аварии с участием нескольких транспортных средств и фиксированных объектов / разделителей в основном происходят в ночное время на шоссе. Перекрестки на автомагистралях — еще одна особенность дорог для подобных аварий.В основном участки без освещения более подвержены авариям в ночное время и приводят к критическим авариям. Правила показывают, что изгиб на сельскохозяйственных угодьях и в лесах, а также перекрестки на автомагистралях более опасны в ночное время, поскольку быстрому транспортному средству трудно судить о транспортных средствах с противоположной стороны и неподвижном объекте, чтобы избежать столкновения. Некоторые правила показали, что эти аварии также произошли на перекрестках в рыночной зоне с состоянием дорожного освещения, но это не критические аварии.

Правило ассоциации для кластера 5 показывает, что местные колонии, расположенные вне шоссе, являются основными местами наездов пешеходов. Другие места, где встречаются случаи наездов на пешеходов, — это рыночные площади на внедорожных дорогах. Причины могут заключаться в том, что большинство пешеходов находятся именно в этих местах. Дорожно-транспортные происшествия с пешеходами в ночное время считаются критическими. Правила показывают, что больничные зоны, в которых нет освещения после вечера, становятся более подверженными дорожно-транспортным происшествиям с пешеходами.Перекрестки на рыночной площади также опасны для пешеходов. В дорожно-транспортных происшествиях с пешеходами, произошедших на сельскохозяйственных угодьях, в основном участвовали взрослые, а в авариях на рыночных площадях — в основном молодые люди.

Правила ассоциации для кластера 6 указывают на то, что аварии при опрокидывании транспортных средств происходят ночью в лесных районах и на дорогах вблизи сельскохозяйственных угодий. Причинами этих аварий являются уклон лесной дороги и поворот дороги.Лесная дорога более подвержена авариям, связанным с опрокидыванием транспортных средств в ночное время. Хотя правила показали, что аварии с опрокидыванием транспортных средств случаются при любых дорожных условиях и типах дорог, но большинство из этих аварий произошло в лесных и сельскохозяйственных угодьях как на автомагистралях, так и на автомагистралях. Правила показывают, что дорожные объекты UNK очень задействованы в этом кластере. Наше исследование показывает, что в местах, где произошли эти аварии, были выбоины разного размера и плохое дорожное покрытие, которые, вероятно, являются причиной этих аварий.

Правило ассоциации для EDS также генерируется, чтобы различать результаты с использованием кластеризации и без кластеризации. Правило ассоциации для EDS не раскрывает достаточно информации, которая может быть важной для определения факторов, влияющих на дорожно-транспортные происшествия. Правила только показывают, что аварии распространяются на все типы дорожных условий, и не выявляют каких-либо критических аварий. Существует несколько правил, которые касаются происшествий с двухколесным транспортным средством, поскольку количество дорожно-транспортных происшествий с двухколесным транспортным средством сравнительно велико.

Следовательно, правила ассоциации, сгенерированные для каждого кластера, идентифицируют различные предрасположенные к авариям обстоятельства для каждого кластера. Наши результаты показывают, что выполнение кластерного анализа в качестве предварительной задачи может выявить более важные результаты, которые могут остаться скрытыми, если будет проанализирован только весь набор данных. В целом основные различия, выявленные между кластерами и EDS, следующие:

  • В EDS указаны только аварии двухколесных транспортных средств, которые удовлетворяют минимальной поддержке 30%, другие типы аварий остаются скрытыми.

  • Правила

    для EDS не раскрывают очевидного влияния характеристик дороги на аварии, например, они только показывают, что перекрестки подвержены авариям для каждого типа аварии, но правила для кластеров показывают, что вероятность того, что они будут подвержены авариям, варьируется для разных кластеров.

  • Формирование кластера перед генерацией правил дает различные правила, которые в основном связаны с этим кластером, но правила для EDS показывают только общую ассоциацию для каждого типа аварии, что не представляет интереса.

  • Большинство неизвестных дорожных объектов содержится в правилах EDS, но после кластерного анализа кажется, что их влияние связано с несколькими кластерами.

Анализ тенденций

Ежемесячный анализ

Для каждого кластера и EDS мы выполнили анализ тенденций по ежемесячному количеству дорожно-транспортных происшествий для каждого кластера. Рисунки 3a – d и 4a, b иллюстрируют месячный тренд для кластера 1 — кластера 6 соответственно.Рисунок 4c иллюстрирует тенденцию для EDS. Тенденция для EDS показывает положительную тенденцию, которая по сравнению с тенденцией другого кластера обнаруживается иначе. Кластер 1 и кластер 5 имеют сильную положительную динамику. Кластер 2 и кластер 3 имеют небольшую положительную динамику. Кластер 4 имеет отрицательную тенденцию, а кластер 6 имеет примерно прямую положительную тенденцию. Все эти тренды отличаются от тренда EDS. Следовательно, результаты ежемесячного анализа тенденций также показывают, что кластеризация данных перед анализом может выявить важную информацию, которая может быть скрыта, если анализируется только EDS.

Фиг.3

a Месячный анализ тренда кластера 1. b Месячный анализ тренда кластера 2. c Месячный анализ тренда кластера 3. d Месячный анализ тренда кластера 4

Фиг.4

a Месячный анализ тренда кластера 5. b Месячный анализ тренда кластера 6. c Месячный анализ тенденций EDS

Почасовой анализ

Помимо ежемесячного анализа, мы также выполнили почасовой анализ тенденций дорожно-транспортных происшествий для всех кластеров и EDS. Почасовой анализ кластеров и EDS показан на рис. 5 и 6. На рисунках 5a – d и 6a, b показан ежечасный анализ кластера 1 — кластера 6, соответственно, а на рис. 6c показан анализ EDS. Рисунки 5 и 6 показывают, что C1, C2 и C5 демонстрируют тенденцию, которая довольно похожа на EDS, тогда как C3 и C6 имеют хотя и положительную, но немного другую тенденцию, чем EDS.Часовой тренд для C4 отличается от любого другого кластера и EDS, поскольку он показывает отрицательный тренд. Мы могли видеть, что C4 также имеет отрицательную тенденцию для ежемесячного анализа. Таким образом, наши результаты показывают, что использование кластерного анализа в качестве предварительной задачи для анализа данных об авариях, безусловно, может привести к неизвестным результатам, что очень сложно, если анализируется только весь набор данных. Кроме того, использование кластерного анализа в качестве начальной задачи для любого анализа данных об авариях в некоторой степени устраняет неоднородность данных, что упрощает дальнейший анализ данных.Наши результаты совпадают с мнением предыдущих исследований [2, 3, 20, 22], что для повышения однородности данных рекомендуется выполнять кластеризацию набора данных о дорожных происшествиях, который используется для анализа.

Фиг.5

Фиг.6

a Анализ тенденций во времени для кластера 5. b Анализ тенденций во времени кластера 6. c Анализ тенденций во времени EDS

Алгоритм

может улучшить направление жертв аварии к наиболее подходящему месту для оказания помощи

Бортовые записи сбора данных с транспортных средств могут помочь службам реагирования и больницам быстро оценить потребность пострадавшего в аварии в лечении травм

НОВОСТИ АМЕРИКАНСКОГО КОЛЛЕДЖА ХИРУРГОВ | ДЛЯ НЕМЕДЛЕННОГО ВЫПУСКА

ЧИКАГО (5 мая 2016 г.): Важная информация об автокатастрофе может помочь персоналу скорой помощи и больницам лучше направлять пострадавших в аварию к наиболее подходящей помощи, но получение этой информации в значимом формате для использования этим персоналом постоянно вызов.Недавно группа специалистов-биомехаников и клиницистов из Университета Уэйк-Форест, Уинстон-Салем, Северная Каролина, разработала компьютерный алгоритм, способный предоставлять эту информацию с помощью нового метода с использованием данных с электронных регистраторов данных (EDR) на борту легковых и грузовых автомобилей сегодня. .

Исследовательская группа сообщила об алгоритме принятия решения о перевозке пассажиров (OTDA), который они разработали в «статье в прессе», опубликованной в Интернете в журнале Американского колледжа хирургов перед публикацией в печати.

OTDA — это алгоритм расширенного автоматического уведомления о сбоях (AACN), который использует измерения телеметрии транспортного средства, такие как измерения EDR, для прогнозирования риска серьезных травм в результате дорожно-транспортных происшествий. Алгоритм представляет собой компьютерную программу, которая собирает и использует информацию, такую ​​как использование пассажирами ремней безопасности, срабатывание подушки безопасности, скорость транспортного средства и точка удара — сбоку, лоб в лоб, сзади или при опрокидывании — все это измеряет, что персонал больницы и в первую очередь респонденты могут использовать их для определения местоположения и степени тяжести травм.

«Этот алгоритм потенциально может информировать о риске серьезных травм для людей в аварии, и их риск различается в зависимости от того, правильно ли они пристегнуты ремнем безопасности в аварии или имеют преимущество надувной подушки безопасности; это то, что сотрудники службы неотложной медицинской помощи ищут на месте аварии », — сказал ведущий автор исследования Джоэл Д. Стицель, доктор философии из Центра биомеханики травм Университета Тех-Уэйк Форест в Вирджинии. «Вот о чем действительно должны думать производители автомобилей и ученые: нужно ли пациенту лечиться в травматологическом центре Уровня I или Уровня II, или он может пойти куда-нибудь еще, например, в региональную больницу?»

OTDA отличается от других алгоритмов AACN, поскольку он может помочь в сортировке пострадавших в ДТП с учетом их риска травм, связанных с необходимостью лечения в травматологическом центре, на основе характеристик ДТП по данным телеметрии транспортного средства.В других алгоритмах используются такие показатели, как оценка степени тяжести травм (ISS), система оценки степени травм и шкала максимальной сокращенной травмы (MAIS) для прогнозирования общего риска травм при аварии. OTDA использует серьезность травм, а также временную зависимость, то есть скорость, с которой травмы должны быть устранены, и факторы предсказуемости. J. Wayne Meredith, доктор медицины, FACS, директор хирургических наук и профессор хирургии травм в Wake Forest, и другие специалисты по травмам Wake Forest внесли ключевой вклад в алгоритм.

Исследователи использовали два критерия для определения полезности алгоритма для направления жертв аварии в нужное место оказания помощи: переброска, что означает, что пациент направляется в учреждение помощи, такое как отделение неотложной помощи или травматологический центр, который предлагает услуги, выходящие за рамки того, что это потребности пациента; и обязательство, что означает противоположное — пациент отправляется в учреждение, где нет услуг, необходимых для лечения этих травм.

«Наилучшие данные, которые у нас есть, говорят о том, что нынешняя система дорожно-транспортных происшествий предполагает около 60 процентов жертв аварий, а в соответствии с рекомендациями Американского колледжа хирургов — около 50 процентов», — сказал доктор.- сказал Штицель. «Таким образом, в настоящее время мы отправляем в травматологический центр много пострадавших в авариях, которым не обязательно ехать с более высокой скоростью, чем рекомендовано экспертами».

В модели, которую использовали исследователи, OTDA достигло показателя переброски ниже 50 процентов во всех типах ДТП, а процент отказа ниже 5 процентов в ДТП при боковом ударе и от 6 до 16 процентов в других типах ДТП. По оценкам исследователей, общенациональная реализация этого алгоритма позволит скорректировать решения о сортировке для 44 процентов тех, кто не задействован, и 38 процентов тех, кто перегружен.Такой сценарий приведет к более адекватной помощи более чем 2700 серьезно раненым жертвам аварий в год и позволит избежать отправки более 162000 человек, не нуждающихся в медицинской помощи на уровне травм, в травматологические центры.

«Недоношенность — это, вероятно, худшее, что вы можете сделать для пациента, потому что вы отправляете кого-то на более низкий уровень лечения, когда ему требуется более высокий уровень лечения», — сказал доктор Штицель. «Это может привести к задержке оказания помощи и в результате к пропущенным травмам».

Отправка всех пострадавших в аварию в травматологический центр не является решением, доктор.- сказал Штицель. «Тысячи людей, которые не травмированы, и достаточно здоровые люди будут лечиться в травматологических центрах, а травматологические центры не созданы для этого; им действительно необходимо принимать наиболее тяжело раненых », — сказал он. Затопление травматологических центров нетравматическими повреждениями вынудило бы их отвлечь необходимые ресурсы и персонал от наиболее тяжело раненых пациентов.

Доктор Мередит объяснил, что этот алгоритм может означать для врачей-травматологов и тяжело раненых жертв аварий.«Мы надеемся, что эта работа повысит наши шансы доставить нужных пациентов в нужное место в нужное время и поможет сохранить драгоценные минуты золотого часа», — сказал он. Сообщество травматологов определяет «золотой час» как временное окно для оценки и стабилизации пациента, чтобы предотвратить вероятность смерти.

Доктор Мередит считает, что алгоритм быстро предоставит информацию о характере травм жертвы аварии персоналу травматологического центра. «Эта реализация предупредит нас о необходимости быть готовыми к прибытию пациента, чего мы иначе не смогли бы», — сказал доктор.- сказала Мередит.

Помимо доктора Мередит, другими соавторами исследования являются Эшли А. Уивер, доктор философии, и Саманта Л. Шоелл, магистр медицины, из Центра биомеханики травм Университета Тех-Уэйк Форест Вирджинии; Андреа Н. Доуд, доктор медицины, и Р. Шейн Мартин, доктор медицины, из Медицинской школы Уэйк Форест; и Дженнифер В. Тэлтон, магистр медицины, и Райан Т. Барнард, магистр медицины, из Медицинской школы Уэйк Форест, Отделение наук об общественном здравоохранении. Доктора Штицель, Уивер и г-жа Шолл также являются членами Медицинской школы Уэйк Форест.

FACS »означает, что хирург является членом Американского колледжа хирургов.

Исследование финансировалось Toyota Motor Corporation и Центром совместных исследований в области безопасности Toyota в Анн-Арборе, штат Мичиган. Авторы исследования не раскрывают никакой дополнительной информации.

Образец цитирования: Усовершенствованный алгоритм автоматического уведомления о сбоях, основанный на серьезности травмы, времени и предсказуемости, улучшает сортировку пассажиров, попавших в аварию. Журнал Американского колледжа хирургов .DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.jamcollsurg.2016.03.028

# #

Об Американском колледже хирургов
Американский колледж хирургов — это научная и образовательная организация хирургов, основанная в 1913 году с целью повышения стандартов хирургической практики и улучшения качества ухода за хирургическими пациентами. Колледж посвящен этичной и компетентной хирургической практике. Его достижения значительно повлияли на курс научной хирургии в Америке и сделали его важным защитником всех хирургических пациентов.Колледж насчитывает более 80 000 членов и является крупнейшей организацией хирургов в мире. Для получения дополнительной информации посетите www.facs.org.

Контакты

Салли Гарнески
312-202-5409
или
Дэн Гамильтон
312-202-5328
Электронная почта: [email protected]

Пример из Бразилии

Поскольку спрос на дорожное движение продолжает расти и перед лицом ограниченных возможностей расширения дорожной инфраструктуры, предпринимаются различные попытки сделать дорожное движение более безопасным.Чтобы уменьшить количество дорожно-транспортных происшествий, необходимо знать их причины, чтобы принимать меры по их предотвращению. Это возможно благодаря сбору доступной информации о дорожно-транспортных происшествиях и управлению ею. Таким образом, необходимы политики для выявления и управления всей доступной информацией, касающейся дорожно-транспортных происшествий. Это исследование направлено на определение правил, наведенных алгоритмами дерева решений (DT) для обнаружения дорожно-транспортных происшествий с пострадавшими на участке дороги на основе записей происшествий, а также вероятных причин возникновения и типа аварии.Данные взяты с участка дороги Régis Bittencourt (шоссе BR-116) между км 509 и км 519 в период 2012–2014 годов, расположенного в Сан-Паулу, Бразилия. На основании полученных основных результатов можно сделать вывод, что алгоритм CART дерева решений является полезным инструментом для выявления потенциальных мест происшествий с пострадавшими. В этом случае двумя наиболее важными переменными для определения серьезности аварий были тип аварии и причина аварии.

  • URL записи:
  • URL записи:
  • Наличие:
  • Дополнительные примечания:
    • Реферат перепечатан с разрешения Elsevier.
  • Авторов:
    • Фигейра, Ауренис-да-Крус
    • Питомбо, Чира Соуза
    • де Оливейра, Паулу Тадеу Мейра и Силва
    • Ларокка, Ана Паула Камарго
  • Дата публикации: 2017-6

Язык

Информация для СМИ

Предмет / указатель

Информация для заполнения

  • Регистрационный номер: 01642643
  • Тип записи: Публикация
  • Файлы: TRIS
  • Дата создания: 23 июня 2017 16:50

Алгоритм для ЦП для обнаружения дорожно-транспортных происшествий и системы оповещения — IJERT

Доцент: кафедра.of Computer Science & Engg Восточный институт науки и технологий

Резюме Дорожные аварии, очень частая причина трагических смертей, и жертва часто умирает из-за того, что о таких авариях не сообщается в соответствующие органы. Поскольку о происшествии не сообщалось, отсутствие неотложной медицинской помощи привело к летальному исходу. Мы живем в эпоху технологий, когда мы движемся к тому, чтобы сделать город «умным». Эти системы могут автоматически генерировать билеты трафика. В этом документе мы предлагаем систему мониторинга дорожного движения на основе искусственного интеллекта, которая может обнаруживать возникновение аварий с транспортными средствами, такими как автомобили, велосипеды и т. Д., В прямом эфире с камер, обнаруживать столкновения этих движущихся объектов и немедленно отправлять аварийные оповещения в ближайший орган для них. предпринять необходимые действия.В этой статье основное внимание уделяется оптимизированному алгоритму Yolo, который способен обнаруживать аварии в режиме реального времени, а также может работать на устройствах на базе центрального процессора, таких как ноутбуки или мобильные телефоны. Ноутбуки и мобильные телефоны обычно не оснащены большими графическими процессорами. Модель обучается на пользовательском наборе данных, достигая средней средней точности (mAP) 33,31%. Optimized-yolo разработан для создания более мелких и более быстрых моделей обнаружения, помимо оригинального Yolo V3.

Ключевые слова Обнаружение транспортных средств, глубокое обучение, сверточная нейронная сеть, беспроводная связь, машинное обучение, Python, OpenCV, оптимизированный YOLO, даркнет.Обнаружение объектов на базе процессора.

на счету каждая секунда, любая задержка может привести к инвалидности или смерти. Мы не можем полностью искоренить несчастные случаи, но мы можем улучшить своевременное оказание помощи после несчастных случаев.

На рынке также доступно множество сенсорных систем, но владельцы транспортных средств должны устанавливать эти сенсоры на свои автомобили. Работа этих систем основана на обнаружении любых повреждений установленными датчиками; эти сигналы от датчиков активируют систему, которая будет предупреждать ближайшую медицинскую помощь или номер телефона экстренной помощи.Но что, если авария произошла на автомобиле, который не оборудован такой сенсорной системой. Нам нужна передовая система наблюдения на основе искусственного интеллекта, которая не только может обнаруживать происшествие, но также может в режиме реального времени предупреждать близлежащие больницы / скорую помощь или сотрудников ГАИ. Наша система основана на нейронной сети и глубоком обучении обнаружения объектов с использованием технологии компьютерного зрения и нескольких методов и алгоритмов. Наш подход будет работать с неподвижными изображениями, записанными видео, видео в реальном времени и будет обнаруживать, классифицировать, отслеживать и вычислять скорость и направление движущегося объекта с помощью сверточной нейронной сети.

Дорожно-транспортные происшествия — очень серьезная и первоочередная проблема общественного здравоохранения, поскольку статистика показывает, что ежегодно в результате дорожно-транспортных происшествий умирает более 1,25 миллиона [23] человек. Различные факторы риска, такие как превышение скорости, вождение в нетрезвом виде, отсутствие средств безопасности, отвлеченное вождение, небезопасное транспортное средство, правоохранительные органы и, что более важно, неадекватная экстренная помощь после аварии. Любая задержка в обнаружении и оказании неотложной помощи может привести к усилению тяжести аварии. Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения мы можем делать наши устройства умнее и умнее.Камеры наблюдения за дорожным движением уже установлены практически в каждой части города. Эта статья мотивирована идеей реализации статистического метода машинного обучения для обнаружения любых столкновений в прямом эфире с применением сверточной нейронной сети.

  • Б. Алексей, Т. Дезелаерс, В. Феррари, Измерение объектности окон изображений, ТПАМИ, 2012.

  • Гузель, М.С., Универсальное приложение для отслеживания и подсчета транспортных средств, KaraElmas Science and Eng Journal, 7 (2), 622-626,2017

  • Дж.Р. Р. Уиджлингс, К. Е. А. ван де Санде, Т. Геверс, А. В. М. Смелдерс, Выборочный поиск для распознавания объектов, Международный журнал компьютерного зрения, Cilt. 104, с. 154171,2013.

  • И. Эндрес, Д. Хойем, «Предложения по объектам, не зависящим от категории», ECCV, 2010.

  • Дж. Каррейра, К. Сминчиеску, CPMC: Автоматическая сегментация объектов с использованием ограниченных параметрических минимальных разрезов, Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному интеллекту, Cilt.34, s. 13121328, 2012.

  • П. Арбелез, Дж. Понт-Тусет, Дж. Баррон, Ф. Маркес и Дж. Малик, «Мультимасштабная комбинаторная группировка», CVPR, 2014.

  • Д. Чиресан, А. Джусти, Л. Гамбарделла и Дж. Шмидхубер, «Обнаружение митоза в гистологических изображениях рака груди с помощью глубоких нейронных сетей»,

    MICCAI, 2013

  • Р. Гиршик, Дж. Донахью, Т. Даррелл и Дж. Малик, «Богатые иерархии функций для точного обнаружения объектов и семантической сегментации.», Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, CVPR, 2014 г.

  • Набор дат классов ImageNET

    Доступен по адресу: http://imagenet.org/

  • С. Рен, К. Хе, Р. Гиршик и Дж. Сан. Faster R-CNN: На пути к обнаружению объектов в реальном времени с помощью сетей предложения регионов, NIPS, 2015.

  • Набор данных обнаружения транспортных средств, официальный веб-сайт Matlab. Доступен по адресу: https: //www.mathworks. com /, 2017.

  • Набор данных о транспортных средствах

    Standford: доступен по адресу: http: // ai.stanford.edu/~jkause/cars/car_dataset.Html, 2018.

    .
  • Дж. Донахью, Передаваемые представления для визуального распознавания, докторская диссертация, Калифорнийский университет, Беркли, 2017,

  • Bongjin Oh, Junhyeok Lee, Практический пример распознавания сцен с использованием ансамблевой свёрточной нейтральной сети, в 2018 г. 20-я Международная конференция по передовым коммуникационным технологиям (ICACT), 2018 г.

  • Шристи Сонал и Сомья Суман, Основы анализа дорожно-транспортных происшествий, Международная конференция по новым тенденциям и инновациям в инженерных и технологических исследованиях 2018 г. (ICETIETR).

  • А. Крижевский, И. Суцкевер, Дж. Хинтон, Классификация ImageNet с нейронными сетями глубокой свертки, в достижениях в системах обработки нейронной информации 22, стр.1106-1114, 2012

  • Леся Анищенко, Машинное обучение в видеонаблюдении для обнаружения падений на Уральском симпозиуме по биомедицинской инженерии, радиоэлектронике и информационных технологий (USBEREIT)

  • Обнаружение падения по форме человека и истории движения с использованием видеонаблюдения, на 21-й Международной конференции по передовым информационным сетям и семинарам по применению (AINAW07), 2007.

  • Лиан Пэн, Иминь Ян, Сяоцзюнь Ци и Хаохун Ван, Высокоточная идентификация видеообъектов с использованием информации подсказок, на Международной конференции по вычислительным сетям и коммуникациям (ICNC) 2014 года.

  • П.А. Дулекар, С. Ганде, Анджали Шевале, Саяли Сонаване, Варша Йелмаме, Оценка движения для наблюдения за деятельностью человека, в 2017 г. Международная конференция по новым тенденциям и инновациям в ИКТ (ICEI)

  • Джозеф Редмон, Сантош Диввала, Росс Гиршич, Али Фархади, Вашингтонский университет, Вы посмотрите только один раз: Единое обнаружение объектов в реальном времени, 2016

  • Гуаньцин Ли, Чжийонг Сонг, Цян Фу, Новый метод обнаружения объектов для небольших наборов данных в рамках сети YOLO, 2018 IEEEE 3rd Advane Конференция по информационным технологиям, электронике и автоматизации (IAEAC 2018)

  • Факты о безопасности дорожного движения

  • A Метод анализа причинно-следственной связи дорожно-транспортных происшествий на основе AHP-Apriori

    % PDF-1.7 % 1 0 объект > >> эндобдж 6 0 obj > эндобдж 2 0 obj > транслировать application / pdf10.1016 / j.proeng.2016.01.305

  • Метод анализа причинно-следственной связи дорожно-транспортных происшествий на основе AHP-Apriori
  • Цзяньфэн Си
  • Чжунхао Чжао
  • Вэй Ли
  • Цюань Ван
  • Дорожно-транспортное происшествие
  • Причинно-следственный анализ
  • AHP
  • Корреляционный анализ
  • Априорный алгоритм
  • Procedure Engineering, 137 (2016) 680-687.DOI: 10.1016 / j.proeng.2016.01.305
  • Elsevier B.V.
  • journalProcedia Engineering © 2016 Опубликовано Elsevier BV1877-705813720162016680-68768068710.1016 / j.proeng.2016.01.305 http://dx.doi.org/10.1016/j.proeng.2016.01.3052010-04-23true10.1016/j.proeng. 2016.01.305
  • elsevier.com
  • sciencedirect.com
  • VoR6.510.1016 / j.proeng.2016.01.305noindex2010-04-23truesciencedirect.comↂ005B1ↂ005D> elsevier.comↂ005B2ↂ005D>
  • научное направление.com
  • elsevier.com
  • Elsevier2016-02-10T14: 42: 49 + 05: 302016-02-10T15: 06: 31 + 05: 302016-02-10T15: 06: 31 + 05: 30TrueAcrobat Distiller 10.1.16 (Windows) uuid: 5fc62fb4-bf51- 4e01-b21c-547d00e6b13duuid: 740b8847-2296-4fa1-a31d-8d5732fc6752
  • http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
  • конечный поток эндобдж 3 0 obj > эндобдж 4 0 obj > эндобдж 5 0 obj > эндобдж 7 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] / Свойства> / XObject> >> / Повернуть 0 / TrimBox [0 0 544.252 742,677] / Тип / Страница >> эндобдж 8 0 объект > эндобдж 9 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Повернуть 0 / TrimBox [0 0 544.252 742.677] / Тип / Страница >> эндобдж 10 0 obj > / ExtGState> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] / XObject> >> / Повернуть 0 / TrimBox [0 0 544.252 742.677] / Тип / Страница >> эндобдж 11 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Повернуть 0 / TrimBox [0 0 544.252 742.677] / Тип / Страница >> эндобдж 12 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Повернуть 0 / TrimBox [0 0 544.252 742,677] / Тип / Страница >> эндобдж 13 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Повернуть 0 / TrimBox [0 0 544.252 742.677] / Тип / Страница >> эндобдж 14 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Повернуть 0 / TrimBox [0 0 544.252 742.677] / Тип / Страница >> эндобдж 15 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Повернуть 0 / TrimBox [0 0 544.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *