Рассмотрена система прогнозирования аварийных и предаварийных ситуаций при вождении транспортного средства с использованием модели IDAS (интеллектуальная система помощи водителю). Оценена эффективность комбинации нейро-нечеткого контроллера и рекуррентной нейронной сети. Разработаны алгоритм прогнозирования аварийных ситуаций и программное обеспечение для тестирования модели на видеозаписях с видеорегистраторов.

The system of forecasting emergency and pre-emergency situations when driving a vehicle using the IDAS model (intelligent driver assistance system) is considered. The efficiency of a combination of a neuro-fuzzy controller and a recurrent neural network is estimated. An algorithm for predicting emergency situations and software for testing the model on video recordings from video recorders are developed.

Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Информатика. Телекоммуникации. Управление = St. Petersburg state polytechnical university journal. Computer science. Telecommunications and control systems: научное издание. Т. 11, № 3 [Электронный ресурс]. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 6,24 Мб). — Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2018. — Загл. с титул. экрана. — Электронная версия печатной публикации. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текстовый документ. — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j19-31.pdf>.