Труды КНЦ (Технические науки вып. 7/2023(14))

Введение Геоаналитика дорожной сети на основе существующих геоинформационных систем и исторических сведений о событиях в дорожной сети, полученных из разнородных источников данных, является в настоящее время актуальной задачей [1, 2]. Проведение подобных аналитических исследований стало возможным благодаря появлению большого количества источников данных со свободным доступом, собираемых как централизованно дорожными и экстренными службами, так и распределенно с помощью волонтеров [3]. Эти данные отображают состояние дорожной сети, основные характеристики отдельных участков с привязкой к пространству и меткам времени, что позволяет делать пространственно­ временные срезы заданных областей и проводить их исследование в динамике. Например, на портале статистики ГИБДД доступны карточки дорожно-транспортных происшествий (ДТП), в которых содержится подробная информация о них по всей России начиная с января 2015 г. Эта информация может быть использована для анализа с целью поиска мест концентрации ДТП на участках улично­ дорожной сети посредством пространственной кластеризации и последующего изучения типов и причин повышенной аварийности с привлечением дополнительных источников данных. Целью настоящего исследования является расширение доступной информации об улично­ дорожной сети для проведения анализа мест концентрации ДТП на учасках улично-дорожной сети. Расширение осуществляется путем объединения нескольких источников данных в единую систему с определением связи между различными источниками (рис. 1). Поскольку используемые источники данных могут быть разнородными (реляционные БД, таблицы, графы знаний), для объединения необходимо преобразовать их в единый формат. Обзор существующих подходов к описанию пространственно-временных данных Существуют разные группы подходов к описанию пространственно-временных данных, в частности: вероятностные пространственно-временные модели представления знаний [4, 5]; качественное пространственно-временное обозначение на основе конечных множеств абстракций пространственных и временных отношений с дополнительным использованием ограничений [6]. Отдельно стоит отметить использование онтологий, которое позволяет объединить качественное и количественное описание пространства и времени, делая его пригодным для решения различного рода задач в семантическом вебе [7-9]. При онтологическом представлении пространственно-временных знаний стоит отметить работу [10], в которой проведен глубокий анализ пространственных и временных логических отношений и сформирована алгебра их использования на основе дескрипционной логики. Хотя авторы по большей части рассматривают фреймовые модели представления знаний, модель вычислений и работы с пространством и временем в них может быть адаптирована для задачи слияния знаний, представленных с использованием других формализмов. За счет детальной проработки пространственных и временных отношений именно онтологическое представление является приоритетным для описания данных из разнородных источников для их последующего объединения в задаче геоаналитики. Для представления геопространственных данных существует стандарт для описания геопространственной онтологии — GeoSPARQL, разработанный открытым геопространственым консорциумом (The Open Geospatial Consortium, OGC) [11], который поддерживает представление данных, имеющих привязку к пространству и времени, в семантической сети, формирование запросов к ним, и определяет словарь для их представления в RDF, расширяя тем самым язык запросов SPARQL. Для представления времени в онтологии с 2016 г. ведется разработка стандарта OWLTime для языка OWL-DL. К настоящему времени он до сих пор дополняется новыми концептами и связями, позволяющими отразить особенности сущностей, связанных со временем и использовать его в системах представления знаний [12, 13]. Также предпринимались попытки объединить пространственную и временные онтологии в общей задаче для выполнения логического вывода в системе управления контентом [14]. Описание системы геоаналитики для определения мест концентрации ДТП Инструменты для создания баз знаний из существующих источников данных позволяют формировать онтологическое описание источников на основе их структуры данных. Формирование онтологического описания чаще всего осуществляется путем построения частных онтологий для каждого источника и их объединения в одну общую онтологию, по которой осуществляется запрос. Другим Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2023. Т. 14, № 7. С. 79-85. Transactions of the Kola Science Centre of RAS. Series: Engineering Sciences. 2023. Vol. 14, No. 7. P. 79-85. © Смирнов А. В., Тесля Н. Н., 2023 80