система глубинного анализа и оперативного мониторинга чрезвычайных ситуаций
AI, искусственный интеллект, кластерный анализ, регрессионный анализ, нейросетевые предиктивные модели, экстренное реагирование, городская инфраструктура, умный город, большие данные.
Для решения проблемы излишней нагрузки на операторов ситуационных центров,  была разработана система для мониторинга и прогнозирования происшествий в контексте районов города. Модуль мониторинга, представляет собой имитационную модель где город рассматривается как множество регионов в которых регистрируются обращения по различным категориям. Для оценки состояния региона в данной модели, разработан способ оценки тревожности граждан  "Метрика обеспокоенности", с учетом сложности и связанности событий, а также прогнозирование его отклонений от нормы. Данная метрика отражает отражает состояние района, исходя из веса каждого зарегистрированного в данном регионе события  по отношению к общему количеству событий в регионе. Отклонение от нормальных значений по данной метрике также можно прогнозировать при помощи рекуррентной LSTM сети, что впоследствии может быть источником полезных знаний при принятии оперативных решений. 
Система позволяет прогнозировать поступление обращений о происшествиях  с точностью от 70.25% при прогнозировании на 10 минут до 90.62% при прогнозировании на 30 минут. Точность прогноза напрямую зависит от интервала времени на дистанцию которого осуществляется прогноз, при среднестатистической загруженности операторов. 
Модель города возможно использовать в режиме реального времени, непрерывно подавая на вход вновь зарегистрированные обращения и получая в ответ от системы сведения о текущих и прогнозных состояниях города. 
Для обеспечения высоких показателей при обработке обращений система обладает свойствами масштабируемости и расширяемости,  система состоит  из сервиса основного модуля и подсистемы микросервисов для последовательной обработки данных из различных источников, для расширения системы достаточно написать сервис модуля-обработчика по уже написанному шаблону. Данные получаемые из внешних источников могут быть использованы для увеличения точности прогнозов.
Результаты работ могут использованы как самостоятельная система, на базе какого-либо ситуационного центра, также система может находиться на внешнем обслуживании как SaaS и принимать поток данных сразу от нескольких ситуационных центров, в том числе расположенных по разным городам. Или система может быть интегрирована в стороннее решение через API.

Основные потребители продукта – это ситуационные центры, дежурно-диспетчерские службы, структуры МЧС и ЖКХ, системы умных городов. Также возможно предоставление агрегированной статистической информации разного рода исследователям/аналитикам.
Несмотря на то, что прототип продукта выполнен на данных из Санкт-Петербурга, возможно внедрение по всем странам, в которых внедрена «Система-112».

Также, использование прогнозной модели может  предварительно категоризировать обращения, что упростит их дальнейшую автоматическую обработку и оптимизирует количество операторов.
Илья
Соколов
РУКОВОДИТЕЛЬ РАБОТЫ
Отсутствует
Отсутствует
-
-
РОССИЯ
Илья
Соколов
РУКОВОДИТЕЛЬ ОРГАНИЗАЦИИ
РОССИЯ
50.41.25
Прикладное программное обеспечение
01.02.EP
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
01.02.ET
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
Илья
Соколов
Николаевич
Полная разработка текущей версии решения
РОССИЯ
Илья
Соколов
Николаевич
Физическое лицо
РОССИЯ