mtnipМосковский транспорт. Наука и проектированиеMoscow Transport. Science and Designn3034-5162ГБУ НИИ "МосТрансПроект"mtnip-50Research ArticleТРАНСПОРТНЫЕ СИСТЕМЫTRANSPORT SYSTEMSПервичная оценка потенциально конфликтных взаимодействий транспортных средств на основе параметров прогнозного сближенияPreliminary Assessment of Potentially Conflicting Vehicle Interactions Based on Predicted Proximity Parametershttps://orcid.org/0009-0009-8632-4367АхоховА. Ч.AkhohovA. Ch.

Ахохов Асланбек Челиматовичдоктор технических наук, профессор кафедры «Логистика»

г. Москва, Ленинградский проспект, д. 64

Akhohov Aslanbek ChelimatovichDoctor of Technical Sciences, Professor, Department of Logistics

logistika@madi.ruhttps://orcid.org/0009-0001-1900-3397ГоловашинГ. Э.GolovashinG. E.

Головашин Георгий Эдуардовичстарший преподаватель кафедры «Организация и безопасность движения, интеллектуальные транспортные системы»

г. Москва, Ленинградский проспект, д. 64

Golovashin Georgiy EduardovichSenior Lecturer, Department of Traffic Organisation and Safety, Intelligent Transport Systems

georgii.golovashin@yandex.ruhttps://orcid.org/0009-0001-7266-5787МерковичА. М.MerkovichA. M.

Меркович Александр Михайловичассистент кафедры «Организация и безопасность движения, интеллектуальные транспортные системы»

г. Москва, Ленинградский проспект, д. 64

Merkovich Alexander MikhailovichTeaching Assistant, Department of Traffic Organisation and Safety, Intelligent Transport Systems

amerkovich@hotmail.comhttps://orcid.org/0009-0007-9283-7930ПронякинН. С.PronyakinN. S.

Пронякин Никита Сергеевичаспирант

Москва, Ленинградский проспект, д. 64

Pronyakin Nikita SergeevichPostgraduate Student

ikitapronyakin@simetragroup.ruФГБОУ ВО Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)РоссияMoscow Automobile and Road Construction State Technical University (MADI)Russian Federation20261607202602817Copyright © Ахохов А.Ч., Головашин Г.Э., Меркович А.М., Пронякин Н.С., 20262026Ахохов А.Ч., Головашин Г.Э., Меркович А.М., Пронякин Н.С.Akhohov A.C., Golovashin G.E., Merkovich A.M., Pronyakin N.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://mtnip.elpub.ru/jour/article/view/50

В статье рассматривается задача первичного выявления потенциально конфликтных взаимодействий транспортных средств на основе траекторных данных видеомониторинга. Обоснована необходимость перехода от анализа только зарегистрированных дорожно-транспортных происшествий к анализу параметров фактического взаимодействия участников движения. Предложен подход, основанный на сопоставлении минимального прогнозного расстояния между транспортными средствами с критическим расстоянием и безопасной дистанцией. Рассмотрены основные этапы формирования входных данных, расчета прогнозного сближения и классификации уровня потенциальной конфликтности.

The paper addresses the problem of the preliminary identification of potentially conflicting vehicle interactions based on trajectory data from video monitoring. The need to move beyond the analysis of recorded road traffic accidents towards an examination of the actual interaction parameters of road users is substantiated. An approach is proposed based on a comparison of the minimum predicted distance between vehicles with a critical distance and a safe following distance. The main stages of input data formation predicted proximity calculation, and classification of the level of potential conflict are examined

транспортный потокконфликтностьдорожный конфликтвидеомониторингтраекторные данныепрогнозное сближениеоценка безопасности движенияtraffic flowconflictroad conflictvideo monitoringtrajectory datapredicted proximityroad safety assessmentReferencesHauer E. Traffic conflicts and exposure // Accident Analysis & Prevention. — 1982. — Vol. 14, No. 5. — P. 359–364. — URL: https://doi.org/10.1016/0001–4575(82)90014–8.Hauer E. Traffic conflicts and exposure. Accident Analysis & Prevention, 1982, vol. 14, no. 5, pp. 359–364. Available at: https://doi.org/10.1016/0001–4575(82)90014–8.Perkins S. R., Harris J. L. Traffic conflict characteristics — accident potential at intersections // Highway Research Record. — 1968. — No. 225. — P. 35–43. — URL: https://onlinepubs.trb.org/Onlinepubs/hrr/1968/225/225–004.pdf.Perkins S. R., Harris J. L. Traffic conflict characteristics — accident potential at intersections. Highway Research Record, 1968, no. 225, pp. 35–43. Available at: https://onlinepubs.trb.org/Onlinepubs/hrr/1968/225/225–004.pdf.Asmussen E. Joint International Study for the Calibration of Traffic Conflicts Techniques // International Calibration Study of Traffic Conflict Techniques / ed. by E. Asmussen. — Berlin; Heidelberg: Springer, 1984. — NATO ASI Series. — Vol. 5. — URL: https://doi.org/10.1007/978–3–642–82109–7_1.Asmussen E. Joint International Study for the Calibration of Traffic Conflicts Techniques. In: Asmussen E. (ed.) International Calibration Study of Traffic Conflict Techniques. Berlin; Heidelberg, Springer, 1984. NATO ASI Series, vol. 5. Available at: https://doi.org/10.1007/978–3–642–82109–7_1.Laureshyn A., Varhelyi A. The Swedish Traffic Conflict Technique: Observer’s Manual. — Lund: Lund University, Faculty of Engineering, Department of Technology and Society, Traffic and Roads, 2018. — URL: https://lucris.lub.lu.se/ws/files/51195704/TCT_Manual_2018.pdf.Laureshyn A., Varhelyi A. The Swedish Traffic Conflict Technique: Observer’s Manual. Lund, Lund University, Faculty of Engineering, Department of Technology and Society, Traffic and Roads, 2018. Available at: https://lucris.lub.lu.se/ws/files/51195704/TCT_Manual_2018.pdf.Svensson Å . Further development and validation of the Swedish Traffic Conflict Technique. — Lund: Lund University, Institute of Technology, Department of Traffic Planning and Engineering, 1992.Svensson Å. Further development and validation of the Swedish Traffic Conflict Technique. Lund, Lund University, Institute of Technology, Department of Traffic Planning and Engineering, 1992.Mishra A., Chen K., Poddar S., Posadas E., Rangarajan A., Ranka S. Using Video Analytics to Improve Traffic Intersection Safety and Performance // Vehicles. — 2022. — Vol. 4, No. 4. — P. 1288–1313. — URL: https://doi.org/10.3390/vehicles4040068.Mishra A., Chen K., Poddar S., Posadas E., Rangarajan A., Ranka S. Using Video Analytics to Improve Traffic Intersection Safety and Performance. Vehicles, 2022, vol. 4, no. 4, pp. 1288–1313. Available at: https://doi.org/10.3390/vehicles4040068.Liu J., Zhao H., Zheng G., Chen Z., Li X. LLTrack: Parallel Association Framework for 2-D Multi-Object Tracking // IEEE Access. — 2026. — Vol. 14. — P. 75849–75864. — DOI: 10.1109/ ACCESS.2026.3692961. — URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/11516625.Liu J., Zhao H., Zheng G., Chen Z., Li X. LLTrack: Parallel Association Framework for 2-D Multi-Object Tracking. IEEE Access, 2026, vol. 14, pp. 75849–75864. DOI: 10.1109/ACCESS. 2026.3692961. Available at: https://ieeexplore.ieee.org/document/11516625.Roy S., Abdelhadi A., Gaweesh S. M. Video- Based Surrogate Safety Analysis for Conflict Detection at Intersections Using CCTV Footage and Extreme Value Theory. — 2025. — URL: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs‑7894809/v1.Roy S., Abdelhadi A., Gaweesh S. M. Video- Based Surrogate Safety Analysis for Conflict Detection at Intersections Using CCTV Footage and Extreme Value Theory, 2025. Available at: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs‑7894809/v1.Li S., Yoon H. — S. Vehicle Localization in 3D World Coordinates Using Single Camera at Traffic Intersection // Sensors. — 2023. — Vol. 23, No. 7. — Article 3661. — URL: https://doi.org/10.3390/s23073661.Li S., Yoon H. — S. Vehicle Localization in 3D World Coordinates Using Single Camera at Traffic Intersection. Sensors, 2023, vol. 23, no. 7, article 3661. Available at: https://doi.org/10.3390/s23073661.Kalita D., Lyakhov P. Moving Object Detection Based on a Combination of Kalman Filter and Median Filtering // Big Data and Cognitive Computing. — 2022. — Vol. 6, No. 4. — P. 142. — DOI: 10.3390/bdcc6040142. — EDN QZOXJI.Kalita D., Lyakhov P. Moving Object Detection Based on a Combination of Kalman Filter and Median Filtering. Big Data and Cognitive Computing, 2022, vol. 6, no. 4, p. 142. DOI: 10.3390/bdcc6040142. EDN QZOXJI.Жанказиев С. В., Дронсейко В. В., Донец Н. А. Категоризация участков скоростных автомобильных дорог для моделирования конфликтности // Автомобиль. Дорога. Инфраструктура. — 2025. — № 2(44). — EDN PDKOZC.Zhankaziev S. V., Dronsejko V. V., Donets N. A. Kategorizatsiya uchastkov skorostnykh avtomobilnykh dorog dlya modelirovaniya konfliktnosti [Categorisation of motorway sections for traffic conflict modelling]. Avtomobil. Doroga. Infrastruktura [Automobile. Road. Infrastructure], 2025, no. 2(44). EDN PDKOZC. (In Russ.)Предикативный подход к анализу конфликтности в транспортном потоке / В. В. Дронсейко, А. М. Меркович, А. В. Замыцких, О. И. Максимычев // Мир транспорта и технологических машин. — 2023. — № 3–1(82). — С. 86–92. — DOI: 10.33979/2073–7432–2023–3–1(82)-86–92. — EDN VUPKVF.Dronsejko V. V., Merkovich A. M., Zamytskikh A. V., Maksimychev O. I. Predikativnyj podkhod k analizu konfliktnosti v transportnom potoke [A predictive approach to conflict analysis in traffic flow]. Mir transporta i tekhnologicheskikh mashin [World of Transport and Technological Machines], 2023, no. 3–1(82), pp. 86–92. DOI: 10.33979/2073–7432–2023–3–1(82)-86–92. EDN VUPKVF. (In Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.