Ford Технология определения будущих очагов аварийности

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

2018: Разработка превентивного алгоритма

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

Ford разработал технологию, предсказывающую будущие очаги аварийности

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

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

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

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



Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  ITOB (АЙТОБ) (143)
  Русские навигационные технологии (РНТ) (96)
  Единая Национальная Диспетчерская Система (ЕНДС) (90)
  Omnicomm (50)
  М2М телематика (45)
  Другие (662)

  Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (2)
  Лаборатория умного вождения (ЛУВ) (2)
  Умная Логистика (2)
  1С-Рарус (1)
  ATITOKA (1)
  Другие (7)

  1С-Рарус (2)
  Казань-Телематика (2)
  Эттон (Etton) (1)
  Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (1)
  RealTrac Technologies (ранее РТЛ Сервис, RTL Service) (1)
  Другие (8)

  1С-Рарус (4)
  Simetra (ранее А+С Транспроект) (4)
  Урбантех (3)
  ГЛОНАСС АО (1)
  НИС ГЛОНАСС - Навигационно-информационные системы (1)
  Другие (4)

  Simetra (ранее А+С Транспроект) (9)
  Северсталь-Инфоком (3)
  1С-Рарус (2)
  САТЕЛ (1)
  Другие (2)

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

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Единая Национальная Диспетчерская Система (ЕНДС) (4, 175)
  ITOB (АЙТОБ) (1, 144)
  Omnicomm (10, 120)
  Русские навигационные технологии (РНТ) (5, 106)
  М2М телематика (8, 71)
  Другие (345, 534)

  Лаборатория умного вождения (ЛУВ) (2, 2)
  Умная Логистика (2, 2)
  Gurtam (Гуртам, Гуртсофт) (1, 2)
  BaseTracK (Бейстрек) (1, 2)
  Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (1, 2)
  Другие (3, 4)

  Фабрика Информационных Технологий (ФИТ) (1, 2)
  1С-Рарус (1, 2)
  Simetra (ранее А+С Транспроект) (1, 1)
  Айкон Софт (Icon Soft) (1, 1)
  Содействие развитию и использованию навигационных технологий (НП ГЛОНАСС) (1, 1)
  Другие (6, 6)

  Simetra (ранее А+С Транспроект) (1, 4)
  1С-Рарус (1, 4)
  Технологии безопасности дорожного движения (ТБДД) (1, 3)
  ГЛОНАСС АО (1, 1)
  Фабрика Информационных Технологий (ФИТ) (1, 1)
  Другие (4, 4)

  Simetra (ранее А+С Транспроект) (1, 9)
  1С-Рарус (1, 3)
  Содействие развитию и использованию навигационных технологий (НП ГЛОНАСС) (1, 1)
  ГЛОНАСС АО (1, 1)
  Айкон Софт (Icon Soft) (1, 1)
  Другие (0, 0)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Навигатор-С - 175 (158, 17)
  1С:Центр спутникового мониторинга ГЛОНАСС/GPS - 144 (144, 0)
  Omnicomm LLS: контроль расхода топлива и мониторинг транспорта - 128 (64, 64)
  АвтоТрекер - 106 (106, 0)
  СКАУТ - Спутниковый Контроль, Аналитика и Управление Транспортом - 59 (46, 13)
  Другие 299

  BaseTracK Logistics SF - 2 (2, 0)
  Cognitive Agro Pilot Система автоматического вождения - 2 (2, 0)
  Wialon - 2 (2, 0)
  Лаборатория умного вождения: Элемент - 1 (1, 0)
  Умная Логистика Транс - 1 (1, 0)
  Другие 3

  АСВГК Автоматизированная система весогабаритного контроля - 2 (2, 0)
  1С:Транспортная логистика, экспедирование и управление автотранспортом Корп - 2 (2, 0)
  YaCuAi Робот Unit - 1 (1, 0)
  TransInfo - 1 (0, 1)
  Cognitive Agro Pilot Система автоматического вождения - 1 (1, 0)
  Другие 1

  TransInfo - 4 (0, 4)
  1С:Транспортная логистика, экспедирование и управление автотранспортом Корп - 4 (4, 0)
  ТБДД: Азимут Комплексы фотовидеофиксации - 3 (3, 0)
  ЭРА-ГЛОНАСС ГАИС - 1 (1, 0)
  Умная Логистика Карго - 1 (1, 0)
  Другие -3

  TransInfo - 9 (0, 9)
  1С:Транспортная логистика, экспедирование и управление автотранспортом Корп - 3 (3, 0)
  Другие -9