Краткое содержание

arXiv:2511.04886v1 Тип объявления: кросс Аннотация: Дорожно-транспортные происшествия представляют собой глобальную проблему здравоохранения, ежегодно приводящую к гибели более миллиона человек и обходящуюся многим странам до 3% ВВП. Традиционные исследования безопасности дорожного движения часто рассматривают факторы риска изолированно, упуская пространственную сложность и контекстуальные взаимодействия, присущие городской среде. Более того, традиционные оценщики рисков на основе нейронных сетей обычно выдают точечные оценки, не отражая неопределенность модели, что ограничивает их полезность при принятии критически важных решений. Для устранения указанных недостатков мы предлагаем новую геоинформационную систему глубокого обучения, использующую спутниковые снимки в качестве комплексного пространственного входа. Такой подход позволяет модели выявлять тонкие пространственные закономерности и встроенные экологические факторы риска, способствующие возникновению смертельных аварий. Вместо одного детерминированного результата наша модель оценивает полное бета-распределение вероятности над летальными ДТП