Скачать или смотреть Инструмент для анализа дорожно-транспортных происшествий: многоагентный подход на основе искусств...

В данной статье подробно описывается разработка *мультиагентной платформы на базе искусственного интеллекта**, предназначенной для выполнения сложной реконструкции ситуации до столкновения, которая включает в себя точное определение поведения транспортного средства и водителя за несколько мгновений до столкновения. Традиционные методы реконструкции не справляются с фрагментированными и многомодальными данными, такими как текстовые отчеты, схемы сцен и часто неоднозначные данные регистратора данных событий (EDR). Новая платформа обрабатывает 277 данных о столкновениях сзади из набора данных CISS в два специализированных этапа: этап I синтезирует фрагментированные текстовые, визуальные и структурированные данные в связное описание реконструкции аварии. Затем этап II использует передовые модели рассуждений, основанные на «якорях рассуждений», для выполнения временного анализа реконструкции и данных EDR, что позволяет **точно идентифицировать автомобили, подвергшиеся удару, и определить конкретную запись EDR, соответствующую первоначальному столкновению. Система достигла **идеальной точности (100%)* во всех случаях, включая подгруппу из 39 сложных ДТП, где точность анализа людьми-аналитиками составила всего 92% из-за противоречивых или ошибочных данных. Более того, ИИ-фреймворк продемонстрировал высочайшую эффективность, обрабатывая случаи менее чем за минуту, что значительно превышает среднее время обработки, получаемое аналитиками-людьми. В исследовании сделан вывод о том, что совместный, структурированный подход многоагентной системы обеспечивает беспрецедентную точность и надежность обработки разнородных данных о столкновениях, что подтверждает её потенциал для переосмысления анализа дорожно-транспортных происшествий.

https://arxiv.org/pdf/2511.10853