Система прогнозування маршрутів автомобілів як інструмент запобігання злочинам у міському середовищі в Україні - Іванцов, В. О.; Ivantsov, V. O.; Зінченко, Д. А.; Zinchenko, D. A.; Іванцов Володимир; Данііл Зінченко (Розвиток сталої мобільності: глобальні та локальні рішення: зб. матеріали Міжнар. наук.-практ. конф. (м. Кропивницький, 15 листоп. 2024 р.). - Кропивницький, 2024. - С. 82-84, 2024)
Сучасні міські середовища стикаються з численними викликами у сфері громадської безпеки, особливо через зростання рівня злочинності в густонаселених районах. У контексті України проблема оптимізації профілактичних заходів стає актуальною через складну соціально-економічну ситуацію та урбанізацію. Одним із перспективних підходів є впровадження систем прогнозування маршрутів автомобілів, які можуть стати потужним інструментом запобігання злочинам. Використання даних про трафік, аналіз геолокаційної інформації та алгоритми машинного навчання дозволяють не лише передбачити потенційно небезпечні маршрути, але й ідентифікувати поведінкові шаблони, що можуть свідчити про загрози. Дана система працює за принципом аналізу великих обсягів даних у реальному часі, включаючи історичні дані про рух транспортних засобів, демографічні особливості району та дані про попередні злочини. Алгоритми штучного інтелекту здатні створювати моделі ризиків, які можуть виявити потенційно небезпечні зони та часи, коли ймовірність злочинної діяльності є найвищою. Це дозволяє правоохоронним органам оперативно реагувати, розподіляти ресурси ефективніше, а також впроваджувати превентивні заходи. Крім того, система прогнозування може бути інтегрована з іншими технологіями, такими як камери відеоспостереження, GPS-трекери, а також мобільні додатки для громадян. Це відкриває можливість створення комплексної інтелектуальної екосистеми безпеки, що сприяє зниженню рівня злочинності та підвищенню довіри громадян до правоохоронних органів. Особливу увагу слід приділити питанням конфіденційності та захисту даних, що є ключовими для успішного впровадження цієї технології. Розвиток подібних систем у міських умовах України може значно покращити безпеку, підвищити ефективність роботи поліції та створити нові можливості для попередження злочинів. Це важливий крок на шляху до впровадження сучасних технологій у сфері громадського порядку.

Modern urban environments face numerous challenges in ensuring public safety, particularly due to the rising crime rates in densely populated areas. In the context of Ukraine, the need to optimize preventive measures becomes increasingly relevant due to the complex socio-economic situation and rapid urbanization. One of the promising approaches is the implementation of vehicle route prediction systems, which can serve as a powerful tool for crime prevention. Utilizing traffic data, geolocation analysis, and machine learning algorithms enables not only the prediction of potentially risky routes but also the identification of behavioral patterns that may indicate threats. This system operates by analyzing large volumes of data in real time, including historical vehicle movement data, demographic characteristics of specific areas, and crime records. Artificial intelligence algorithms are capable of creating risk models that can identify high-risk zones and time periods with an elevated probability of criminal activity. This allows law enforcement agencies to respond promptly, allocate resources more efficiently, and implement preventive measures. Moreover, the route prediction system can be integrated with other technologies such as video surveillance cameras, GPS trackers, and citizen mobile applications. This integration creates the potential for a comprehensive intelligent security ecosystem, reducing crime rates and enhancing public trust in law enforcement. Particular attention must be paid to privacy and data protection issues, which are crucial for the successful implementation of this technology. The development of such systems in Ukraine's urban environment can significantly enhance safety, improve police efficiency, and create new opportunities for crime prevention. It represents a critical step toward integrating modern technologies into public safety management.
Keywords: прогнозування маршрутів; route prediction, vehicles; автомобілі; міське середовище; профілактика злочинності; великі дані; машинне навчання; штучний інтелект; правоохоронні органи; громадська безпека; інтеграція технологій; урбанізація; конфіденційність даних; urban environment; prevention crime; big data; machine learning; artificial intelligence; law enforcement; public safety; technology integration; data privacy