АСТАНА-КӨКШЕТАУ АҚЫЛЫ ЖОЛЫНДАҒЫ ҚОЗҒАЛЫС ҚАУІПСІЗДІГІН АВТОМАТТАНДЫРЫЛҒАН ТАЛДАУ

2026

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.58805/kazutb.v.2.31-1582
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.