| dc.contributor.author | Богданович, С. В. | ru |
| dc.contributor.author | Чернюк, , А. Н. | ru |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru |
| dc.date.accessioned | 2025-12-17T07:10:50Z | |
| dc.date.available | 2025-12-17T07:10:50Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Богданович, С. В. Искусственный интеллект в создании адаптивной дорожной инфраструктуры для снижения аварийности = Artificial intelligence in adaptive road infrastructure for accident reduction / С. В. Богданович, А. Н. Чернюк // Автотракторостроение и автомобильный транспорт : сборник научных трудов : в 2 томах / Белорусский национальный технический университет, Автотракторный факультет ; редкол.: С. В. Скирковский (отв. ред.), А. С. Поварехо, В. П. Бойков [и др.]. – Минск : БНТУ, 2025. – Т. 2. – С. 55-60. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/161428 | |
| dc.description.abstract | В статье исследуются перспективы интеграции искусственного интеллекта в проектирование и управление дорожной инфраструктурой для снижения аварийности. Рассматриваются современные технологии компьютерного зрения, предиктивной аналитики и адаптивного управления, позволяющие создавать динамически изменяемую дорожную среду. Особое внимание уделяется системам, способным компенсировать человеческие ошибки за счет оперативного изменения параметров инфраструктуры. Анализируются технические, организационные и нормативные аспекты внедрения интеллектуальных решений, а также перспективы их развития в контексте взаимодействия с автономным транспортом. | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.publisher | БНТУ | ru |
| dc.title | Искусственный интеллект в создании адаптивной дорожной инфраструктуры для снижения аварийности | ru |
| dc.title.alternative | Artificial intelligence in adaptive road infrastructure for accident reduction | ru |
| dc.type | Working Paper | ru |
| local.description.annotation | The article explores the prospects of integrating artificial intelligence into the design and management of road infrastructure to reduce accident rates. It examines modern technologies of computer vision, predictive analytics and adaptive control that enable the creation of dynamically modifiable road environments. Particular attention is paid to systems capable of compensating for human errors through real-time infrastructure adjustments. The study analyzes technical, organizational and regulatory aspects of implementing intelligent solutions, as well as their development prospects in the context of interaction with autonomous vehicles. | ru |
