Zones avec évènements de conduite atypiques
Description
Description
Notre service ‘Zones avec évènements de conduite atypiques ’ permet de localiser, via des points GPS, et de compter où et quand des évènements de conduite atypiques se sont produits.
Types d’évènements de conduite :
Nous proposons deux évènements principaux de conduite, potentiellement indicatifs d'un « presqu’incident » :
Freinage brusque
Accélération brusque
Principales caractéristiques:
- Agrégations d'évènements de conduite atypique
- Contextualisation : météo, solaire, jour de la semaine etc…
- Filtre par types de route et d’évènements de conduite
- Comparaisons avant/après
- Compatible avec tous type de SIG
Vous voulez aller encore plus loin ? rajoutez notre service complémentaire ‘Données détaillées d’événements de conduite’ afin de bénéficier du détail de chaque événements de conduite tel que :
- Type d’évènement de conduite
- Date, heure, jour de la semaine
- Coordonnées GPS début et fin de trajet
- Vitesse début et fin de trajet
- Conditions météo
Et bien plus…
Bénéfices
Bénéfices
EXPLOITEZ LES DONNEES DE COMPORTEMENTS DE CONDUITES
Basé sur une communauté de milliers de conducteurs connectés, exploitez l’étude d’événements de conduite atypiques qui viennent compléter les données d'accidentologie existantes afin de vous aider à identifier les zones à risques sur votre réseau routier.
INTEGREZ FACILEMENT
Toutes les informations s’intègrent sur votre système d'information géographique, enrichissant vos propres données et sans besoin d’infrastructures supplémentaires.
ALLOUEZ VOS RESSOURCES
Justifiez et allouez vos ressources au bon moment et au bon endroit sur la base d'un nouvel indicateur de performance de sécurité routière facilement mesurable.
ANALYSEZ AVANT/APRES
Suivez et valorisez rapidement vos actions grâce à des analyses avant/après que vous pouvez créer en toute autonomie directement sur votre SIG.
Cas d'usage
Cas d'usage
Ouvrir la voie vers la vision zéro avec la suite de services ‘Presqu'accidents’ de MICHELIN DDi
Combinant son expertise en analyse de données de comportement de conduite, MICHELIN DDi crée des solutions pour aller au-delà des données d’accidentologie et agir avant que les accidents ne se produisent. Issue de milliers de véhicules connectés et reposant sur une approche de machine learning, notre suite de services presque-accidents permet aux responsables de la sécurité routière de détecter, localiser et évaluer les comportements de conduite atypiques indicatifs d'incidents potentiels ou ‘presque-accidents’.
Le résultat?
Une perspective qui change la donne pour aller au-delà des données d’accidentologie. Avec les données de presque-accident, il est maintenant possible d'identifier les zones à risque et d'agir avant que les accidents ne se produisent.
Vous voulez en savoir plus ? Découvrez notre service virages atypiques permettant d'identifier les virages à risques sur votre réseau routier.
Produits associés
Description des caractéristiques du jeu de données
Description des caractéristiques du jeu de données
| title | description | type |
|---|---|---|
| arc_index_hash | Arc Key for road map matched with OpenStreetMap. Linestring which designs a portion of the road with a specified direction. An arc can be referenced with a point of interest like a Stop or a Yield | string |
| month_start_date | Month aggregation | Date |
| context_week_period | Week Context aggregation. Depends on the day of week that the event(s) occur(s). Weekends are Saturday and Sunday, all other days are designated as Week. | String |
| context_weather_simplified | Weather Context aggregation. We use the the rain precipitation. If it's greater than 0 we consider that it's raining. Otherwise it's considered Dry. | String |
| context_solar_condition_simplified | Solar context aggregation. We use the solar position calculated by the GPS position and timestamp: DAY and NIGHT. | String |
| event_type | Events occurring during trips with intensities above the observed norms. If empty, no event occured on the arc during context combination | String |
| event_level | Event intensity calculated base on speed and acceleration variation and duration | String |
| Event_Date | The date and time of the event occured. This field is only filed for SUSPECT_COLLISION Event Type. | DateTime |
| nb_events | The number of events occurred for associated contexts. For Suspected Collision Event type, this value is 1. | Integer |
| arc_geom_wkt | Arc geometry (WKT format). First point represents the start of the line and the last point represents the end. It models the part of road (by a line) where events appear (https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Way#Open_way_.28Open_polyline.29). | String |
| arc_length | Arc length (in meters) | Decimal |
| country_code | Country code | String |
| country_name | Country name | String |
| department_or_county_code | County code. GNIS Code. | String |
| department_or_county_name | County name | String |
| zip_code | Zip code | String |
| city_name | City name | String |
| State | State name | String |
| State_id | State identifier | String |
| roadtype_group | Road Type Group defines the type of road. | String |
| roadpriority | RoadPriority of the roads | Integer |
| road_name_european_or_interstate | Column for Interstate Highways | String |
| road_name_highway | Column for US routes | String |
| road_name_region_or_state | Column for State Routes | String |
| road_name | Column for Road Names | String |
| road_name_department_or_county | Column for County Routes | String |
| road_name_national_or_federal | Column for Federal Roads | String |
Quick start guide
Quick start guide
Prerequisites
An active account either with " Freemium " subscription (number of requests is limited to 5), or a " Business " subscription to the selected service.
Use of the APIs
The use of all our APIs is subject to the use of a user token. To obtain this token, it is necessary to authenticate by an API call.
The authentication allows to get the user token which will be requested in all the API calls.
The url to use: https://api.ddi.michelin.com/ddi/auth/token
Input parameters:
- grant_type: Type of grant. The only accepted value is “client_credentials”.
- client_id: Your customer id. You can find it in your account page (sample: zbQZOqNEAlKuL[…truncated sample..]0K07AyOk).
- client_secret: Your secret password. You can find it in your account page (sample: BZGn8fZu[…truncated sample…]).
Sample using Curl:
curl –-location --request POST 'https://api.ddi.michelin.com/ddi/auth/token'\
--header 'Content-Type: application/x-www-form-urlencoded'\
--header 'Accept: application/json'\
--data-raw 'grant_type=client_credentials&client_id= zbQZOqNEAlKuL[…truncated sample..]0K07AyOk&client_secret= BZGn8fZufqXXXXXX'
Then, the token must be added in the header of the request:
curl --location --request GET 'https://api.ddi.michelin.com/risky_turns/turns?distance=1&long=3.05167&lat=45.9153'\
--header 'Accept: application/json'\
--header 'Content-Type: application/json'\
--header 'Authorization: Bearer eyJraWQiOiJxMXl2M[…truncated sample…] EnWxN67fggh1Q'
Sample using Swagger:
1. Select POST /ddi/auth/token and click on “Try it out”
2. Fill in the input parameters specified above
3. Execute to get your token within the response as below:
{
"token": "eyJraWQxMXl2[…truncated sample…]nWxN67fggh1Q"
}
4. Select the “Authorize” button on the top right corner of the Swagger:
5. Copy and paste the token in the field before validating.
The token will then be automatically used in all API requests.
We recommend you to use the paths below for the first tests:
Authorized parameters using Freemium access
countryCode = US
stateCode = UT
cityCode = 84044, 84108, 84119, 84116, 84109
periodStart = 2020_01
periodEnd = 2020_01
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