Zones à risque pour les usagers vulnérables

Zones à risque pour les usagers vulnérables

Notre service «Zones à risque pour les usagers vulnérables» vous permet de localiser, d’évaluer et de classer les zones à risque pour les usagers vulnérables selon un indicateur de dangerosité directement sur votre SIG.

Principales caractéristiques:

• Indicateur de risque d’accidents
• Modèle validé par la corrélation aux accidents passés 
• Approche Machine learning développée par l’équipe data science de MICHELIN Michelin Mobility Intelligence prenant en compte entre autres :
  • Événements de conduite atypique
  • Données de trafic
  • Données d’accidentologie
  • Contextualisation Météorologique et Solaire

• Compréhension des événements de conduite sous-jacents
• Contextualisation : météo, solaire, jour de la semaine etc…
• Filtre par potentielle sévérité et caractéristiques de la route
• Comparaisons avant/après
• Compatible avec tous type de SIG

Allons encore plus loin

Rajoutez notre service complémentaire ‘Événements de conduite’ afin de bénéficier du détail de chaque événements de conduite tel que :

• Type d’événement de conduite
• Date, heure, jour de la semaine
• Coordonnées GPS début et fin de trajet
• Vitesse début et fin de trajet
• Conditions météo

Cas d’usage

Ouvrir la voie vers la vision zéro avec la suite de services ‘Presqu’accidents’ de MICHELIN Mobility Intelligence

Combinant son expertise en analyse de données de comportement de conduite, MICHELIN Mobility Intelligence crée des solutions pour aller au-delà des données d’accidentologie et agir avant que les accidents ne se produisent. Issue de millions de véhicules connectés et reposant sur une approche de machine learning, notre suite de services presque-accidents permet aux responsables de la sécurité routière de détecter, localiser et évaluer les comportements de conduite atypiques indicatifs d’incidents potentiels ou ‘presque-accidents’.

Le résultat ?

Une perspective qui change la donne pour aller au-delà des données d’accidentologie. Avec les données de presque-accident, il est maintenant possible d’identifier les zones à risque pour les usagers vulnérables et d’agir avant que les accidents ne se produisent.