Modern possibilities of examining the scene of a traffic accident using robotics and artificial intelligence systems

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The article is devoted to the study of the features of the inspection of the site of a traffic accident using artificial intelligence systems. In this article, the author touches on a number of problematic issues related to the development of artificial intelligence systems that can recognize accidents from recordings from CCTV cameras; with the possibility of using unmanned aerial vehicles (UAVs) and ground robots to detect, fix and remove traces at the scene of an accident. In addition, the author focuses on the use of innovative technologies in the production of examinations in cases related to road accidents. Examples of positive experience of the practice of using UAVs in the investigation of accidents in the Far Eastern Federal District and experiments conducted by the author in modeling accident scenes as part of the shooting of the educational forensic film "Innovative approaches to the inspection of the scene of a traffic accident using robotics and artificial intelligence systems" are demonstrated, which allow us to assert that photogrammetric shooting performed using quadrocopters, it is the most specific and effective way to collect information during the reconstruction of an accident. The features of the use of ground robots performing 3D scanning of the situation at the scene of an accident for 3D modeling of the situation at the scene of an accident are described. In conclusion, the author concludes that for the prompt disclosure and investigation of accidents, it is necessary to use an integrated approach that combines both the use of modern technical and forensic tools and artificial intelligence systems, including robotics with full or limited artificial intelligence. Working in the ecosystem of the human mind and artificial intelligence helps to solve and investigate accidents much more effectively. At the same time, it is necessary to use the potential of artificial intelligence and robotics in investigative, expert, judicial activities rationally, without completely replacing human potential with "artificial intelligence".

Sobre autores

Larisa Syromlya

Vladivostok Branch Far Eastern Law Institute (branch) University Prosecutor's Office

Email: lorikcrim@yandex.ru
Cand.Sci.(Law), Head of the Department of Prosecutorial Supervision over the execution of laws in operational investigative activities and participation of the prosecutor in criminal Proceedings Vladivostok, Russia

Bibliografia

  1. Aksenenko I.A. Systems of information support of the educational process // "Actual scientific research in the modern world". 2021. Issue 12(80) part 3. pp. 6-13.
  2. Andrukh E. A., Sretensev D.N. Problems of inspection of the scene of an accident during the investigation of an accident // Scientific Bulletin of the Orel Law Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after V.V. Lukyanov. 2018. No. 3 (76). pp. 9-12.
  3. Bushuev V.V. Innovative technologies in forensic activity // Bulletin of the Academy of Economic Security of the Ministry of Internal Affairs of Russia No. 2. 2015. pp. 6-11.
  4. The British police attracted AI to help solve crimes. Habr. Community of IT specialists // [Website]: URL: https://habr.com/ru/news/t/466471 / (accessed 11.04.2022).
  5. Grigoryan V. G. New objects of research of forensic automotive expertise // Theory and practice of forensic examination. 2019. Vol. 14. No. 2. pp. 87. pp.84-91.
  6. Companets V. V., Strelkov A. A. Innovative forensic research: new ways - new opportunities // Eurasian Law Journal. 2018. No. 8 (123). pp. 280-284.
  7. Monid, A. A. Features of the inspection of the place of a traffic accident and the use of scientific and technical means during the inspection // Bulletin of the Polotsk State University. Series D. Economic and legal sciences. 2008. No. 4. pp. 178-181.
  8. Review of road traffic accidents in the Russian Federation for 6 months of 2022 // Scientific Center of the Ministry of Internal Affairs: [website]. URL: The staff of the Scientific Center of the BDD of the Ministry of Internal Affairs of Russia has prepared a review of road traffic accidents in the Russian Federation for 6 months of 2022. (xn--b1aew.xn--p1ai ) (date of application: 12.04.2022).
  9. Perm IT company taught the neural network to recognize accidents and call for help: [website]. URL: https://www.chitaitext.ru/novosti/kak-vyglyadeli-permskie-novogodnie-otkrytki-v-proshlom-veke-i-gde-ikh-mozhno-uvidet-seychas/( date of appeal: 04/13/2022).
  10. Seleznev A.V., Sharovatova S.A. Modern technical and forensic tools used in the detection of crimes // Trends in the development of science and education. 2021. No. 71-6. pp. 111-114.
  11. Syromlya L. B. Database of vehicle tracks / Certificate of state registration of the database RU No. 2016620505 dated 04/20/2016: [website]. URL: http: // www1.fips.ru (date of appeal: 04/15/2022).
  12. Syromlya L. B. About material traces as the main source of criminally significant information at the scene of a traffic accident // Problems of economics and legal practice. 2017. No.5. pp. 162-165.
  13. Decree of the President of the Russian Federation of October 10, 2019 No. 490 President of Russia: [website]. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731 (accessed: 12.04.2022).

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».