АСТАНА-КӨКШЕТАУ АҚЫЛЫ ЖОЛЫНДАҒЫ ҚОЗҒАЛЫС ҚАУІПСІЗДІГІН АВТОМАТТАНДЫРЫЛҒАН ТАЛДАУ

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.58805/kazutb.v.2.31-1582
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Зерттеудің өзектілігі дәстүрлі апаттық статистика қауіпті аймақтар мен ықтимал тәуекелдерді уақтылы анықтауға мүмкіндік бермейтін ақылы автомобиль жолдарындағы қозғалыстың алдын алу қауіпсіздігін арттыру қажеттілігіне байланысты. Жұмыста көлік құралдарының траекторияларын микроскопиялық талдауды қолдана отырып, ақы алу аймағындағы Астана–Көкшетау ақылы автожолының учаскесі қарастырылады. Зерттеудің әдістемелік негізіне бейне деректерді өңдеу, жеке траекторияларды қалпына келтіру, ұзындығы 360 м учаскені 12 тең сегменттерге бөлу және көлік қақтығыстарының индикаторларын есептеу (TTC, eTTC, DT) кіреді. Анықталған заңдылықтардың статистикалық маңыздылығы параметрлік емес критерийлер мен логиттік модельдеу көмегімен бағаланды. Сандық нәтижелер көлік құралдарының 48 мыңға жуық траекториясын талдауға негізделген, олардың шеңберінде 1 286 ықтимал қауіпті өзара іс-қимыл анықталды, оның 32% - ы ТТК-ның 4 С-тан төмен сыни мәндерімен сипатталады. Сапалы талдау қақтығыс жағдайларының ETC/MTC қайта құру және ағындарды бөлу аймақтарымен тұрақты байланысын көрсетті. Жұмыстың ғылыми жаңалығы ақылы жол учаскелерінің қауіпсіздігін бағалау үшін микроскопиялық траекториялық деректерді біріктіру және кеңістіктік сегменттеу болып табылады. Нәтижелердің практикалық маңыздылығы оларды ақы алу схемаларын оңтайландыру және адаптивті қозғалысты басқару жүйелерін әзірлеу үшін пайдалану мүмкіндігі болып табылады. Әрі қарайғы зерттеулерді нақты уақыттағы қақтығыстарды болжаудың онлайн-аналитикасы мен Интеллектуалды алгоритмдерін енгізуге бағыттаған жөн.