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En localisant les zones accidentogènes, le Big Data veut rendre nos villes plus sûres

C'est souvent après de trop nombreux incidents que certains croisements ou certaines routes sont identifiés comme accidentogènes.

Ford a développé une méthode utilisant le Big Data qui pourrait potentiellement aider les villes à identifier les lieux qui, si rien n’est fait, risquent de provoquer de futurs incidents de la circulation. Pour trouver une réponse à cette problématique, Ford Smart Mobility a passé les 12 derniers mois à enregistrer les données de nombreux véhicules et conducteurs sur près d'1 million de kilomètres dans et autour de la ville de Londres.

Ford a suivi les déplacements de ces véhicules en ville et a enregistré des données de conduite très détaillées tels que le freinage, la force de ce freinage et même les endroits où les feux de détresse ont été allumés. Cela a permis d’identifier les "quasi-accidents". Ford a ensuite comparé ces informations avec les rapports d'accidents existants et a créé un algorithme pour déterminer la probabilité de futurs incidents.

Des données qui peuvent bénéficier à des millions de personnes


"Nous sommes persuadés que ces données peuvent potentiellement bénéficier à des millions de personnes. Même de très petits ajustements pourraient faire une grande différence - comme par exemple abattre un arbre qui masque un panneau de signalisation - que ce soit en termes de sécurité routière ou de fluidité de la circulation", a déclaré Jon Scott, chef de projet chez Ford Smart Mobility.

Cette idée figure parmi les nombreuses opportunités identifiées dans le rapport Ford City Data Report dévoilé récemment par Ford Smart Mobility lors de la conférence sur l’avenir des transports à Londres. Ce rapport, qui s'appuie sur des données obtenues et analysées avec l'aide de nombreux participants, tire ses conclusions de plus de 15 000 jours d’utilisation de 160 véhicules connectés répartis à travers toute la capitale anglaise*. La flotte de fourgonnettes a parcouru plus d'1 million de kilomètres, soit l'équivalent de 20 fois le tour de la Terre, et a récolté plus de 500 millions de datas à analyser.

 

Savez plus ici: https://www.youtube.com/watch?v=d8m76y4cyJw 

 

 

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