दुर्घटना का नक्शा

मैं आपको "दुर्घटना मानचित्र" परियोजना के बारे में बताऊंगा - रूस में एक इंटरैक्टिव दुर्घटना मानचित्र। मानचित्र दुर्घटनाओं के विश्लेषण को सरल बनाता है और दुर्घटनाओं के वास्तविक कारणों का पता लगाने में मदद करता है। यह विचार कैसे आया, उन्होंने डेटा कहां लिया और उन्होंने स्रोत कोड क्यों खोला।

2018 में, रूसी सड़कों पर सड़क दुर्घटनाओं में 19088 लोग मारे गए

आंकड़ा हर साल घटता है, लेकिन अभी भी विकसित देशों की तुलना में बहुत बड़ा है, जहां सड़कों पर मृत्यु दर की समस्या पर अधिक ध्यान दिया जाता है। एक शानदार उदाहरण स्वीडिश सड़क सुरक्षा कार्यक्रम विज़न जीरो है।

कार्यक्रम का मूल सिद्धांत घातक दुर्घटनाओं की अयोग्यता है। इस सिद्धांत को "शून्य सहिष्णुता" का सिद्धांत भी कहा जाता है, इसके अनुसार आप सड़क पर होने वाली मौतों को मोटराइजेशन से जुड़ी एक अपरिहार्य बुराई नहीं मान सकते। - विकिपीडिया

पिछले साल, इल्या वरलामोव और मैक्सिम काट्ज़ अर्बन प्रोजेक्ट्स फाउंडेशन ने मास्को में जीरो डेथ्स अभियान शुरू किया था। विचार यह है कि सिद्धांत रूप में किसी को दुर्घटना में नहीं मरना चाहिए। और अगर लोग मर जाते हैं, तो यह पीड़ित की गलती नहीं है, बल्कि मुख्य रूप से डिजाइनर, बिल्डर या शहर है। प्रत्येक दुर्घटना को समझना, सिस्टम कारणों का पता लगाना और धीरे-धीरे उन्हें खत्म करना आवश्यक है। अब तक नगर विभाग गंभीरता से ऐसा नहीं कर रहे हैं।

इसलिए, पिछली गर्मियों में, शहर के कार्यकर्ताओं और मॉस्को नगरपालिका के कर्तव्यों के साथ, हमें एक उपकरण बनाकर हैरान किया गया था जो हमें दुर्घटनाओं का एक विस्तृत स्थानिक विश्लेषण करने की अनुमति देगा: खतरनाक चौराहों का पता लगाएं, सड़कों और शहरों पर स्थानीय आंकड़ों का अध्ययन करें और दुर्घटनाओं के मुख्य कारकों और कारणों की पहचान करें। उस समय, ऐसी सार्वजनिक रूप से उपलब्ध परियोजना मौजूद नहीं थी।

दुर्घटना डेटा खोलें

हम खुले डेटा के साथ बहुत भाग्यशाली थे। पहले से ही उनके साथ काम पर अच्छी पोस्ट लिखा था। इस तरह का ध्यान पूरी तरह से उचित है - यह सबसे विस्तृत और दिलचस्प आंकड़ों में से एक है जो राज्य अब खुलासा कर रहा है। निर्देशांक, मौसम, कार उत्पादन का वर्ष और वर्ष, नियमों का उल्लंघन, प्रतिभागियों का लिंग और बहुत कुछ। और यह 600 हजार से अधिक दुर्घटनाओं में से प्रत्येक के लिए है।

इस मामले में, हम stat.gibdd.ru सेवा के बारे में चिंतित थे। हुड के तहत विस्तृत डेटा के बावजूद, यह अलग है कि यह उपयोग करने के लिए बहुत असुविधाजनक है। यह अधिकारियों के लिए एक साइट की तरह अधिक दिखता है: एपीपीजी (पिछले वर्ष की समान अवधि) की तुलना, केवल प्रशासनिक इकाइयों तक विस्तृत, दुर्घटनाओं को एक सूची में प्रदर्शित किया जाता है।



ऐसा इंटरफ़ेस और कार्यक्षमता लोगों के लिए बिल्कुल उपयुक्त नहीं है, बल्कि आधिकारिक रिपोर्टों के लिए बनाई गई है।

पोर्टल निर्माण

संदर्भ की शर्तों के निर्माण में एक महत्वपूर्ण भूमिका उन लोगों द्वारा निभाई गई थी जो वास्तव में इन समस्याओं का सामना करते हैं - deputies, कार्यकर्ताओं, शहरीवादियों। यह उनके लिए धन्यवाद था कि मैं यह समझने में कामयाब रहा कि वास्तव में क्या जरूरत थी। हम 30 हजार रूबल के छोटे शुरुआती बजट पर सहमत हुए और इसे करना शुरू किया।

डेटा के साथ काम इस तथ्य के साथ शुरू हुआ कि मैंने ट्रैफिक पुलिस पोर्टल की वेबसाइट से क्षेत्रों और दुर्घटनाओं का एक साधारण पार्सर लिखा था। हम उनके एपीआई से चिपके रहते हैं, जो डेटा को स्वयं सेवा में देता है, और इसे खुद को अनलोड करता है। जैसा कि मैंने ऊपर लिखा है, हब पर इस विषय पर पोस्ट हैं, और हमारे पार्सर का स्रोत कोड रिपॉजिटरी में पाया जा सकता है ।

मुख्य समस्या जियोकोडिंग थी, क्योंकि कई दुर्घटनाओं में गलत निर्देशांक थे। निर्देशांक पते से बहुत अलग थे। उदाहरण के लिए, माचाकला में, 90% सड़क दुर्घटनाएं आमतौर पर शहर के बाहर होती थीं, और बरनौल में, दुर्घटना का हिस्सा बस जंगल में चला गया।



शुरुआत में, हमने Yandex.Geocoder का उपयोग किया, लेकिन उनकी सीमाओं और सेवा को एक गैर-लाभकारी परियोजना के लिए साझा करने से इंकार करने के कारण हमें एक और समाधान खोजने में मदद मिली। नतीजतन, हमने अपना काम सामाजिक परियोजनाओं पब्लिकडाटा के हैकाथॉन में सेट किया, जहां लोगों ने अपने कस्टम निर्णय लिया, जो न केवल निकटतम पते को ढूंढता है, बल्कि निकटतम सड़क भी है।



लोगों ने प्राथमिकता समन्वय के रूप में पता लिया, और यदि भू-बिंदु प्रोटोकॉल से 300 मीटर से अधिक है, तो एल्गोरिथ्म इसे ध्यान में नहीं रखेगा। एल्गोरिदम यह है कि हम भवन के भू-बिंदु को लेते हैं और इसे सड़क पर प्रोजेक्ट करते हैं, हम प्रोटोकॉल से भू-बिंदु के साथ भी ऐसा ही करते हैं। दो परिणामी बिंदुओं के बीच, एक सेगमेंट बनाएं। इस सेगमेंट के मध्य में वह बिंदु होगा जिसकी हमें आवश्यकता है।

अगला, हमने postgresql + django + djangorestframework स्टैक का उपयोग किया। डेटा पदानुक्रमित था, इसलिए हमें उन मानों के लिए अतिरिक्त तालिकाओं का निर्माण करना था जिनके लिए हमने फ़िल्टर की योजना बनाई थी।

सामने के छोर पर, हमने फिल्टर के साथ एक इंटरेक्टिव मानचित्र और स्वचालित रूप से गणना किए गए आंकड़ों की योजना बनाई। मुख्य कार्य यह सुनिश्चित करना था कि मानचित्र इतने ऑब्जेक्ट्स के साथ लटका नहीं था (मॉस्को में यह 30 हजार से अधिक है)। परिणाम पत्रक से एक ऐड-ऑन के साथ एक ReactJS अनुप्रयोग है। यह किसी क्षेत्र या शहर के सभी दुर्घटना के समय एपीआई से लोड होता है, लेकिन मानचित्र पर केवल उन्हीं को दिखाता है जो स्क्रीन पर आते हैं। इसने शुरुआत पृष्ठ को काफी लंबा कर दिया, लेकिन त्वरित फ़िल्टरिंग और पुनरावर्ती आँकड़े प्रदान किए, और मानचित्र को धीमा नहीं होने दिया। इसके अलावा, थोड़ी देर बाद हमने एक थर्मल परत को जोड़ा जो एक निश्चित पैमाने पर और बहुत सारे दुर्घटनाओं के साथ सक्रिय है। शुरुआत में हमारे पास केवल मास्को का एक नक्शा था।

पहले चरण में, हमने मोबाइल संस्करण को अस्वीकार कर दिया, क्योंकि मुख्य कार्यों को वहां रखना मुश्किल होगा, और मानचित्र के साथ काम करने की प्रमुख उपयोगकर्ता कहानियों को विश्लेषण के लिए एक विसर्जन की आवश्यकता होती है, और कुछ ऐसा नहीं है जो लोग चलते हैं।

हमने विश्लेषण के लिए उनके महत्व के अनुसार फिल्टर का चयन किया: दुर्घटनाओं के प्रकार, तारीखें, सड़कें, यातायात उल्लंघन, आसपास के बुनियादी ढांचे।



हमने दुर्घटना कार्ड को भी सरल बनाया और इसे रंग, आइकन, पैनोरमा की मदद से बेहतर बनाया।

परिणाम

छह महीने के लिए, इस परियोजना को लगभग 30 हजार लोगों द्वारा देखा गया, जिन्होंने साइट को लगभग 100 हजार बार देखा। अब क्षेत्रों में कार्यकर्ताओं के साथ नक्शा विकसित हो रहा है, जो अपने शहर और क्षेत्र के नक्शे के उदाहरण का उपयोग करके किसी दुर्घटना की समस्याओं के बारे में बात करते हैं। वे क्षेत्रीय मीडिया के साथ संवाद करते हैं और अपने ब्लॉग पर समस्या के बारे में बात करते हैं: "सड़क दुर्घटना मानचित्र" पर किरोव। शहर की शीर्ष 7 सड़कों पर जिस पर सबसे अधिक दुर्घटनाएं हुईं , लोगों के सड़क दुर्घटना मानचित्र पर व्लादिमीर , "लोगों की सुरक्षा के लिए निर्देशित होना आवश्यक है": निज़नी नोवगोरोड क्षेत्र में सड़क दुर्घटना का नक्शा बनाया ।

हमें परियोजना पर व्यक्तिगत प्रतिक्रिया भी मिलती है। उदाहरण के लिए, अर्बन प्रोजेक्ट्स फाउंडेशन खतरनाक चौराहों पर अपने शोध का संचालन करने के लिए हमारे पोर्टल का सक्रिय रूप से उपयोग करता है। किरोव अर्बन फोरम में, हमारी परियोजना को शहरी नीतियों को संशोधित करने के लिए एक तर्क के रूप में उल्लेख किया गया था। हम बहुत प्रसन्न हैं कि हम कम से कम समस्या को प्रभावित करने में सक्षम हैं।

स्रोत कोड

यदि आप प्रोजेक्ट वेबसाइट पर गए हैं, तो आपने देखा होगा कि प्रोजेक्ट में अभी भी कई समस्याएं हैं, जिनमें से:

• सभी क्षेत्रों को नहीं जोड़ा गया
• कोई मोबाइल संस्करण नहीं
• आप किसी विशिष्ट साइट को साझा नहीं कर सकते हैं / किसी विशिष्ट साइट पर आंकड़े गिन सकते हैं

परियोजना में अधिक लोगों को शामिल करने के लिए, हमने परियोजना का स्रोत कोड खोला। परियोजना को कैसे बढ़ाएं, डेटा और कार्यों को कैसे डाउनलोड करें, इसे हल करने के बारे में निर्देश है, जिसे आप परियोजना में मदद कर सकते हैं।

निकट भविष्य में, हम छोटे कीड़े को ठीक करेंगे और परियोजना को अंतिम रूप देंगे।

वर्तमान में मानचित्र पर: मास्को, सेंट पीटर्सबर्ग, कज़ान, निज़नी नोवगोरोड, क्रास्नोडार, यारोस्लाव, किरोव, व्लादिमीर, चेबोक्सरी और उनके क्षेत्र।

यदि परियोजना इन 20 हजार में से कम से कम एक जीवन को बचाने में मदद करती है, तो यह सब व्यर्थ नहीं था। आपके पास कई जीवन बचाने का अवसर भी है। हम बहुत खुश होंगे अगर आप:

• परियोजना विकास में हमारे साथ भाग लें
• अपने विकास के विचार प्रस्तुत करें और हमारे टेलीग्राम समुदाय में शामिल हों

उन सभी के लिए धन्यवाद, जिन्होंने इस परियोजना के निर्माण में भाग लिया, और विशेष रूप से अलेक्सी रेडेंको, अनास्तासिया रोमास्केविच, एंटोन चेर्नियख c13, अलेक्जेंडर पोपोवत्सेव, अन्ना किरिचेंको, कोंस्टेंटिन नाबाचिकोव, व्लादिस्लाव प्रूड, मैक्सिम निकितुक।