madiАвтомобиль. Дорога. Инфраструктура. = Avtomobil'. Doroga. Infrastruktura.Avtomobil'. Doroga. Infrastruktura.2409-7217МАДИmadi-1551Research Article2.9.8. Интеллектуальные транспортные системыКонцепция вероятностно-статистического анализа дорожно-транспортных происшествий в интеллектуальных транспортных системахThe concept of probabilistic and statistical analysis of traffic accidents in intelligent transport systemshttps://orcid.org/0000-0001-8973-9271ШевцоваАнастасия ГеннадьевнаShevtsovaAnastasia G.

д-р техн. наук, доцент, директор института дополнительного образования и профессионального обучения "Высшая технологическая школа БГТУ им. В.Г. Шухова"

Doctor of Sciences (Technical), Associate Professor, Director of the Institute of Continuing Education and Professional Training, Higher Technological School

shevcova-anastasiya@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0005-4782-4503ПодкопаевАнтон ВалерьевичPodkopaevAnton V.

Аспирант кафедры программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем

Postgraduate Student

palinoleum@yandex.ruБелгородский государственный технологический университет им. В.Г. ШуховаРоссияBSTU named after V.G. ShukhovRussian Federation20263103202601(47)1414Copyright © Шевцова А.Г., Подкопаев А.В., 20262026Шевцова А.Г., Подкопаев А.В.Shevtsova A.G., Podkopaev A.V.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.adi-madi.ru/madi/article/view/1551

В статье обоснована концепция вероятностно-статистического анализа ДТП как методологической основы повышения эффективности ИТС в части профилактики аварийности и поддержки управленческих решений. Проведён анализ современного состояния отечественных ИТС, выявивший ключевые ограничения: фрагментарность данных, отсутствие единого формата взаимодействия между источниками информации и доминирование однофакторной статистики при анализе ДТП. Предложен подход, основанный на использовании таблиц сопряжённости, оценке условных вероятностей и статистической проверке гипотез, что позволяет выявлять скрытые пространственно-временные паттерны аварийности. Описана архитектура интегрированной аналитической подсистемы, соответствующая принципам государственного стандарта: профилактической направленности, интеграции разнородных данных, научной обоснованности и ориентации на пользователя. Показано, что предложенная концепция не требует создания новой аппаратной инфраструктуры, а предполагает методологическую перестройку существующих процессов анализа на основе уже доступных массивов данных, что делает её технологически и экономически реализуемой в условиях современной российской транспортной инфраструктуры.

This article substantiates the concept of probabilistic-statistical analysis of road accidents as a methodological basis for improving the effectiveness of ITS in terms of accident prevention and supporting management decisions. An analysis of the current state of domestic ITS systems revealed key limitations: fragmented data, the lack of a unified format for interaction between information sources, and the dominance of single-factor statistics in accident analysis. An approach based on the use of contingency tables, the assessment of conditional probabilities, and statistical hypothesis testing is proposed. This approach enables the identification of hidden spatiotemporal accident patterns. The architecture of an integrated analytical subsystem is described, corresponding to the principles of the state standard: a preventive focus, the integration of heterogeneous data, scientific validity, and a user-centric approach. It is shown that the proposed concept does not require the creation of new hardware infrastructure but rather involves a methodological restructuring of existing analysis processes based on available data sets, making it technologically and economically feasible within the conditions of the modern Russian transport infrastructure.

интеллектуальные транспортные системыдорожно-транспортные происшествиявероятностно-статистический анализпрофилактика аварийностибезопасность дорожного движенияintelligent transport systemsroad traffic accidentsprobabilistic statistical analysisaccident preventionroad safetyReferencesТранспорт в России. 2024: стат.сб. / Росстат. – Москва, 2024. – 100 с.Транспорт в России. 2024: стат.сб. / Росстат. – Москва, 2024. – 100 с.ГОСТ Р 56294–2014. Национальный стандарт Российской Федерации. Интеллектуальные транспортные системы. Требования к функциональной и физической архитектурам интеллектуальных транспортных систем. – Москва: Стандартинформ, 2018. – 13 с.ГОСТ Р 56294–2014. Национальный стандарт Российской Федерации. Интеллектуальные транспортные системы. Требования к функциональной и физической архитектурам интеллектуальных транспортных систем. – Москва: Стандартинформ, 2018. – 13 с.Жанказиев, С. В. Интеллектуальные транспортные системы : учебное пособие / С. В. Жанказиев. – Москва : Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ), 2016. – 120 с. – EDN VQKJWB.Жанказиев, С. В. Интеллектуальные транспортные системы : учебное пособие / С. В. Жанказиев. – Москва : Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ), 2016. – 120 с. – EDN VQKJWB.Евстигнеев, И. А. Интеллектуальные транспортные системы на автомобильных дорогах федерального значения России / И. А. Евстигнеев. – Москва: Перо, 2015. – 162 с. – ISBN 978-5-00086-854-6.Евстигнеев, И. А. Интеллектуальные транспортные системы на автомобильных дорогах федерального значения России / И. А. Евстигнеев. – Москва: Перо, 2015. – 162 с. – ISBN 978-5-00086-854-6.Роль интеллектуальных транспортных систем в повышении безопасности дорожного движения: зарубежный опыт и российские перспективы / А. В. Подкопаев, И. Н. Гвоздевский, А. Г. Шевцова, С. Е. Савотченко // Актуальные вопросы административно-правовой деятельности органов внутренних дел : Сборник научных статей научно-практических конференций, Орёл, 21 мая – 27 2025 года. – Орел: Орловский юридический институт МВД РФ им. В.В. Лукьянова, 2025. – С. 88-93. – EDN ZNTTZL.Роль интеллектуальных транспортных систем в повышении безопасности дорожного движения: зарубежный опыт и российские перспективы / А. В. Подкопаев, И. Н. Гвоздевский, А. Г. Шевцова, С. Е. Савотченко // Актуальные вопросы административно-правовой деятельности органов внутренних дел : Сборник научных статей научно-практических конференций, Орёл, 21 мая – 27 2025 года. – Орел: Орловский юридический институт МВД РФ им. В.В. Лукьянова, 2025. – С. 88-93. – EDN ZNTTZL.ITS Singapore: Master Plan / Land Transport Authority of Singapore. – Singapore, 2014. – 48 p.ITS Singapore: Master Plan / Land Transport Authority of Singapore. – Singapore, 2014. – 48 p.Теория транспортных потоков в проектировании дорог и организации движения / В. В. Сильянов, А. Н. Новиков, С. В. Еремин, А. Г. Шевцова. – 2-е издание, переработанное и дополненное. – Москва - Орёл - Белгород : Белгородский Государственный Технологический Университет им. В. Г. Шухова, 2024. – 331 с. – ISBN 978-5-361-01336-4. – EDN RRPXZL.Теория транспортных потоков в проектировании дорог и организации движения / В. В. Сильянов, А. Н. Новиков, С. В. Еремин, А. Г. Шевцова. – 2-е издание, переработанное и дополненное. – Москва - Орёл - Белгород : Белгородский Государственный Технологический Университет им. В. Г. Шухова, 2024. – 331 с. – ISBN 978-5-361-01336-4. – EDN RRPXZL.Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации транспортной отрасли Российской Федерации до 2030 года: распоряжение Правительства РФ от 19 декабря 2025 г. № 3887-р. – Текст: электронный // КонсультантПлюс: справочно-правовая система. – Дата сохранения: 04.01.2025.Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации транспортной отрасли Российской Федерации до 2030 года: распоряжение Правительства РФ от 19 декабря 2025 г. № 3887-р. – Текст: электронный // КонсультантПлюс: справочно-правовая система. – Дата сохранения: 04.01.2025.Современные методы сбора и обработки данных о дорожно-транспортных происшествиях / К. А. Бычкова, А. В. Подкопаев, А. Г. Шевцова, В. В. Васильева // Мир транспорта и технологических машин. – 2025. – № 1-4(88). – С. 74-80. – DOI 10.33979/2073-7432-2025-1-4(88)-74-80. – EDN OFKBEP.Современные методы сбора и обработки данных о дорожно-транспортных происшествиях / К. А. Бычкова, А. В. Подкопаев, А. Г. Шевцова, В. В. Васильева // Мир транспорта и технологических машин. – 2025. – № 1-4(88). – С. 74-80. – DOI 10.33979/2073-7432-2025-1-4(88)-74-80. – EDN OFKBEP.Обзор основных статистических баз данных в области безопасности дорожного движения / Е. В. Мирошников, А. В. Подкопаев, С. Е. Савотченко, А. Г. Шевцова // Управление деятельностью по обеспечению безопасности дорожного движения: состояние, проблемы, пути совершенствования : Материалы XIX Международной научно-практической конференции, Орёл, 24 апреля 2025 года. – Орёл: Орловский юридический институт МВД РФ им. В.В. Лукьянова, 2025. – С. 225-229. – EDN DMJRWA.Обзор основных статистических баз данных в области безопасности дорожного движения / Е. В. Мирошников, А. В. Подкопаев, С. Е. Савотченко, А. Г. Шевцова // Управление деятельностью по обеспечению безопасности дорожного движения: состояние, проблемы, пути совершенствования : Материалы XIX Международной научно-практической конференции, Орёл, 24 апреля 2025 года. – Орёл: Орловский юридический институт МВД РФ им. В.В. Лукьянова, 2025. – С. 225-229. – EDN DMJRWA.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.