Инструменты

Методология была разработана iRAP в сотрудничестве с AIP Foundation и Anditi. Она была задумана для использования существующих источников данных, как с открытым исходным кодом, так и защищенных через соглашения о покупке. Ее основная цель — оптимизировать сбор данных, обеспечивая доступ к релевантной информации при минимизации затрат. Метод использует общедоступные атрибуты в макроуровневом анализе пешеходов и использует их для ранжирования школ от более высоких до более низких рисков безопасности дорожного движения для пешеходов.

Затем атрибуты классифицируются по четырем различным аналитическим уровням, где метод уменьшает объем собираемых данных по мере продвижения по уровню. На каждом уровне школы ранжируются, и только школы с высоким риском переходят на следующий этап анализа. Методология задокументирована в отчет Анализ больших данных: Методология оценки школ с высоким уровнем риска.

Все пешеходные оценочные пины, сообщенные студентами на YEA, напрямую интегрированы в платформу SR4S, чтобы помочь определить области с высокой концентрацией кластеров пинов и расставить приоритеты для этих точек для детальной оценки инфраструктуры через SR4S. Функционируя как универсальный инструмент сбора данных и многое другое, YEA служит руководящей платформой для обмена ценными идеями относительно восприятия молодежью дорожной среды.

YEA доступен для использования, а данные открыты для визуализации. Чтобы использовать приложение в своих проектах или получить доступ к данным, свяжитесь с командой проекта.

Более подробная информация доступна в сайт YEA.

Список школ с высоким уровнем риска, проверенных с использованием метода Big Data, в сочетании с данными, предоставленными пользователями YEA, прошел углубленную оценку безопасности инфраструктуры с использованием инструментов оценки SR4S для выработки рекомендаций по модернизации. Результаты рейтинга звезд, где пять звезд являются самыми безопасными, а 1 звезда — наименее безопасными, генерируются на каждом объекте. Правительство отдает приоритет школам с низким рейтингом в 1 или 2 звезды в плане реконструкции. Более подробная информация о SR4S доступна на веб-сайт программы. В основе SR4S лежит скрупулезная система сбора данных с использованием глобального стандарта iRAP. Обученные кодировщики следуют стандартизированным рекомендациям для систематического сбора данных по различным атрибутам. Этот систематический и гарантированно качественный подход формирует основу для расчета рисков безопасности дорожного движения, обеспечивая тщательную и точную оценку.

Чтобы узнать больше о доступе SR4S, посетите starratingforschools.org

Проекты

Логотип	Описание	Дополнительная информация
	AI&Me: Проект по расширению прав и возможностей молодежи для более безопасных дорог, поддержанный Фонд Ботнар а также  Фонд FIA, выступает за использование цифровых технологий для улучшения благополучия молодых людей в городской среде.	Нажмите здесь, чтобы получить доступ к окончательному отчету проекта. Нажмите здесь, чтобы получить доступ к возможностям масштабирования проекта.
	Проект AI&Me: использование инструмента искусственного интеллекта для повышения безопасности дорожного движения, финансируемый Google.org, использует искусственный интеллект (ИИ), рейтинг школ iRAP и партнерство AiRAP для предоставления поездок в школу на уровне 3 звезды или выше и решения проблемы дорожно-транспортных происшествий, которые являются основной причиной смерти детей и молодежи во всем мире.	Для получения дополнительной информации нажмите здесь