VČASNÉ VAROVÁNÍ PŘED ZVÝŠENÝM RIZIKEM VZNIKU DOPRAVNÍ NEHODY S VYUŽITÍM DATA MININGU

Ing. Bc. Marián Lamr

Doctoral thesis

Early Warning of the Increased Risk of Traffic Accidents Based on the Application of Data Mining

Abstract:

V poslední dekádě dochází v České republice každoročně k nárůstu počtu dopravních nehod. Obdobný trend prezentují i statistiky počtu lehkých i těžkých zranění vzniklých na silničních komunikacích. Navzdory očekávání neklesá významněji ani výše materiálních škod. V reakci na tento trend policie pravidelně realizuje represivní kroky vůči řidičům, porušujícím pravidla silničního provozu, které však ne vždy splňují původní očekávání. Následující text se snaží přispět ke zvýšení bezpečnosti silničního provozu formou prevence vzniku dopravních nehod díky využití progresivních ICT prostředků. Předložená disertační práce se zabývá především včasným varováním řidičů před zvýšeným rizikem vzniku dopravní nehody s využitím data miningu. Nejprve je v práci popisován aktuální stav bezpečnostních prvků a systémů zvyšujících bezpečnost účastníků silničního provozu v ČR. Dále jsou analyzovány a vyhodnocovány nejvhodnější data miningové metody, algoritmy a přístupy s ohledem na potřeby řešení realizovaného v rámci disertační práce. Stěžejním tématem disertační práce je konceptuální návrh systému včasného varování před zvýšeným rizikem dopravní nehody. Navrhovaný systém by měl v reálném čase a místě predikovat riziko vzniku dopravní nehody na základě modelů vytvořených pomocí data miningových algoritmů a poskytovat adekvátní upozornění pro řidiče. Součástí práce je implementace databáze dopravních nehod a vyhodnocení možností využití těchto dat pro predikční účely. V práci je dále řešeno hledání skrytých závislostí v datech o dopravních nehodách, které je nedílnou součástí řídicí části navrhovaného řešení. V neposlední řadě jsou v práci představeny modelové situace a ekonomické aspekty a přínosy celého řešení.

Abstract:

Recently, the number of traffic accidents has been regularly increasing. This unflattering phenomenon unevitably resulted in a growing amount of ligh and havy injuries. Despite the anticipation, material demages are not declining either. In response to this trend, the police is regularly implementing repressive actions against drivers, but these do not always meet initial expectations. This doctoral thesis deals with the use of modern ICT tools to prevent the occurrence of traffic accidents. This thesis deals with the possibility to generate early warnings in order to inform the drivers about the increased risk of traffic accidents using data mining techniques. The first section describes the current state of existing features and systems increasing the safety of road users in the Czech Republic. Further, the most suitable data mining methods, algorithms and approaches are analyzed and evaluated with regard to the needs and specifications the solution proposed in this dissertation. The main objective of the thesis is the conceptual design of an early warning system informing the drivers about the increased risk of a traffic accident. The proposed system should predict the risk of accidents in real-time and on the basis of the models created using data mining algorithms, and provide adequate warnings to the driver. The implementation of the traffic accidents database and the evaluation of the possibilities of using this data for prediction purposes represents a significant part of the dissertation. The examination of the hidden dependencies in traffic accidents data is described as an integral proces of the proposed solution. Last but not least, the thesis presents model situations, economic aspects and benefits of the potential implemention of such concept.

Keywords

včasné varování, data mining, predikce, systém, dopravní nehody, data, analýza, shluky

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 1. 10. 2018

Thesis defence

Technical University of Liberec

Faculty of Economics

Doctoral programme / field:
System Engineering and Informatics / Managerial Informatics