Современные возможности осмотра места дорожно-транспортного происшествия с использованием робототехники и систем искусственного интеллекта

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Статья посвящена изучению особенностей осмотра места дорожно-транспортного происшествия (ДТП) с использованием систем искусственного интеллекта. В настоящей статье автор затрагивает ряд проблемных вопросов, связанных с разработкой систем искусственного интеллекта, которые могут распознавать ДТП по записям с камер видеонаблюдения; с возможностью применения беспилотных летательных аппаратов (БЛА) и наземных роботов для обнаружения, фиксации и изъятия следов на месте ДТП. Кроме того, автор акцентирует внимание на использовании инновационных технологий при производстве экспертиз по делам, связанным с ДТП. Демонстрируются примеры положительного опыта практики применения БЛА при расследовании ДТП в Дальневосточном Федеральном округе и эксперименты, проведенные автором при моделировании сцен ДТП в рамках съемки учебного криминалистического фильма «Инновационные подходы к осмотру места дорожно-транспортного происшествия с использованием робототехники и систем искусственного интеллекта», позволяющие утверждать, что фотограмметрическая съемка, выполняемая с помощью квадрокоптеров, представляет собой наиболее конкретный и результативный способ сбора информации при реконструкции ДТП. Описываются особенности использования наземных роботов, осуществляющих 3D сканирование обстановки места происшествия, для 3D-моделирования ситуации на месте ДТП. В заключении статьи автором делается вывод о том, что для оперативного раскрытия и расследования ДТП необходимо использовать комплексный подход, сочетающий в себе как применение современных технико-криминалистических средств, так и систем искусственного интеллекта, включая робототехнику с полным или ограниченным искусственным интеллектом. Работа в тендеме человеческого разума и искусственного интеллекта, помогает раскрывать и расследовать ДТП намного эффективнее. Вместе с тем, использовать потенциал искусственного интеллекта и робототехники в следственной, экспертной, судебной деятельности следует рационально, без полного замещения человеческого потенциала «искусственным разумом».

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Лариса Борисовна Сыромля

Владивостокский филиал Дальневосточный Юридический институт (филиал) университета прокуратуры

Email: lorikcrim@yandex.ru
канд. юрид. наук, заведующий кафедрой прокурорского надзора за исполнением законов в оперативно-розыскной деятельности и участия прокурора в уголовном судопроизводстве Владивосток, Россия

Список литературы

  1. Аксененко И. А. Системы информационного сопровождения образовательного процесса // «Актуальные научные исследования в современном мире». 2021. Выпуск 12(80) ч. 3. С. 6-13.
  2. Андрух Е. А., Сретенцев Д.Н. Проблемы осмотра места происшествия при расследовании ДТП // Научный вестник Орловского юридического института МВД России имени В.В. Лукьянова. 2018. № 3 (76). С. 9-12.
  3. Бушуев В. В. Инновационные технологии в судебно-экспертной деятельности // Вестник Академии экономической безопасности МВД России № 2. 2015. С. 6-11.
  4. Британская полиция привлекла ИИ для помощи в раскрытии преступлений. Хабр. Сообщество IT специалистов // [Сайт]: URL: https://habr.com/ru/news/t/466471/ (дата обращения 11.04.2022).
  5. Григорян В. Г. Новые объекты исследования судебных автотехнических экспертиз // Теория и практика судебной экспертизы. 2019. Т. 14. № 2. С. 87. С.84-91.
  6. Компанец В. В., Стрелков А. А. Инновационные криминалистические исследования: новые пути - новые возможности // Евразийский юридический журнал. 2018. № 8 (123). С. 280-284.
  7. Монид А. А. Особенности осмотра места дорожно-транспортного происшествия и использование при осмотре научно-технических средств // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия D. Экономические и юридические науки. 2008. № 4. С. 178-181.
  8. Обзор дорожно-транспортной аварийности в Российской Федерации за 6 месяцев 2022 года // Научный центра БДД МВД: [сайт]. URL: Сотрудниками Научного центра БДД МВД России подготовлен обзор дорожно-транспортной аварийности в Российской Федерации за 6 месяцев 2022 года. (xn--b1aew.xn--p1ai) (дата обращения: 12.04.2022).
  9. Пермская IT-компания научила нейросеть распознавать ДТП и вызывать помощь: [сайт]. URL: https://www.chitaitext.ru/novosti/kak-vyglyadeli-permskie-novogodnie-otkrytki-v-proshlom-veke-i-gde-ikh-mozhno-uvidet-seychas/(дата обращения: 13.04.2022).
  10. Селезнев А. В., Шароватова С.А. Современные технико-криминалистические средства, используемые в раскрытии преступлений // Тенденции развития науки и образования. 2021. № 71-6. С. 111-114.
  11. Сыромля Л. Б. База данных следов транспортных средств / Свидетельство о государственной регистрации базы данных RU № 2016620505 от 20.04.2016: [сайт]. URL: http: // www1.fips.ru (дата обращения: 15.04.2022).
  12. Сыромля Л. Б. О материальных следах как основном источнике криминалистически значимой информации на месте дорожно-транспортного происшествия // Проблемы экономики и юридической практики. 2017. №5. С. 162-165.
  13. Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 Президент России: [сайт]. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731(дата обращения: 12.04.2022).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах