Tennessee Highway Patrol: Using predictive analytics to help prevent road accidents and save lives

技术

分析与建模 - 预测分析

适用行业

安全与公共安全

适用功能

物流运输

用例

预测性维护
交通监控

服务

数据科学服务

挑战

田纳西州高速公路巡逻队 (THP) 面临着在不增加人员数量的情况下提高高速公路安全性和降低事故率的挑战。THP 旨在通过识别道路事故热点来预测和预防事故，起诉醉酒司机，更有效地强制使用安全带，并使用最合适的资源应对事故。THP 寻求一种新的数据驱动的交通安全方法，该方法将寻找过去的有意义模式并将其应用于当前情况以预测未来事件。

关于客户

田纳西州公路巡逻队 (THP) 是一家执法机构，成立于 1929 年，总部位于州首府纳什维尔。THP 负责执行联邦和州交通法规。作为田纳西州安全部的一个部门，该组织为驾驶员提供援助、调查交通事故并在犯罪拦截中发挥作用。随着执法预算越来越紧张，THP 正在寻找方法，以更巧妙地利用其有限的资源来取得更好的结果。

解决方案

IBM 帮助 THP 使用 IBM 犯罪预防和预测预测分析技术建立了交通事故预测模型。该模型采用了过去三年的带地理标记的历史碰撞和 DUI 数据、历史天气数据以及特殊事件数据。该模型寻找事故与外部因素之间的关联：地点、一天中的时间、一周中的某天、一年中的时间、公共假期、天气状况以及与公共活动的距离。有了所有这些外部因素的新数据，该模型就可以推断出未来的事故。在为期六个月的试点阶段，THP 专注于最容易发生严重事故的地理区域，将该州划分为六乘六英里的方块，并以四小时为增量预测每个方块的交通风险。

运营影响

The predictive analytics solution from IBM helps officers decide how to deploy their troopers for maximum effect, and enables troopers to decide the best routes to patrol for each shift they work.
Troopers can be deployed to problem spots ahead of time, either to prevent the predicted crashes from occurring or, failing that, to be on the scene of an accident more quickly to render better assistance.

数量效益

In year one, traffic fatalities in Tennessee fell to their lowest level since 1963.
The state also saw a six percent reduction in traffic accident casualties.
A 34 percent rise in driving-under-the-influence (DUI) arrests.