Интеллектуальная система маршрутов по Киеву с избеганием ТЦК

<p>Разработать приложение/скрипт, который предоставляет пользователю интеллектуальные, короткие и безопасные маршруты по Киеву, избегая территориальных центров комплектования (ТЦК) и других нежелательных факторов (пробки, людные места, вокзалы). Система должна предлагать 10–15 уникальных вариантов, чтобы пользователь мог выбрать наиболее подходящий.</p>Основные требования<ol><li><p><b>Интеллектуальность</b>:</p><ul><li><p>Учитывать вероятные места расположения ТЦК (военные, которые ловят людей для мобилизации) — вокзалы (например, Дарницкий), главные выходы метро, ТЦ, оживлённые перекрёстки.</p></li><li><p>Анализировать ближайшие улицы (в радиусе 500 м) для каждого шага маршрута и оценивать риски присутствия ТЦК.</p></li><li><p>Учитывать дополнительные факторы: пробки, освещённость улиц, безопасность, людность, время суток.</p></li></ul></li><li><p><b>Краткость и удобство</b>:</p><ul><li><p>Маршруты должны быть максимально короткими по времени и расстоянию, но с приоритетом безопасности (избежание ТЦК).</p></li><li><p>Предоставлять 10–15 уникальных вариантов для выбора.</p></li></ul></li><li><p><b>Детализация</b>:</p><ul><li><p>Каждый маршрут описать пошагово по шаблону:</p><ul><li><p><b>Тип транспорта и номер</b>: метро, автобус, маршрутка, такси, велосипед, пешком и т.д.</p></li><li><p><b>Где именно садиться</b>: конкретный адрес, ориентир (например, "вход с ул. Депутатской у метро Святошин").</p></li><li><p><b>Где выходить</b>: название остановки, ориентир (например, "боковой выход к ул. Малышко").</p></li><li><p><b>Время в пути</b>: с учётом средней скорости в Киеве.</p></li><li><p><b>Стоимость проезда</b>: актуальные тарифы (например, метро — 8 грн) или примерные цены (такси — 200–300 грн).</p></li><li><p><b>Пересадки</b>: где и на что пересаживаться (если есть).</p></li><li><p><b>Дополнительные детали</b>:</p><ul><li><p>Вероятность ТЦК на маршруте или ближайших улицах.</p></li><li><p>Рекомендации по избеганию (например, "выйдите через боковой выход", "заказывайте такси за углом").</p></li><li><p>Пробки, освещённость, безопасность, альтернативные пути.</p></li></ul></li></ul></li></ul></li><li><p><b>Входные данные</b>:</p><ul><li><p>Пользователь вводит точку отправления (например, "Святошин") и назначения (например, "Дарница").</p></li><li><p>Возможность указать предпочтения (например, "избегать метро" или "только пешком").</p></li></ul></li><li><p><b>Выходные данные</b>:</p><ul><li><p>Список из 10–15 маршрутов в текстовом формате (или интерфейсе).</p></li><li><p>Каждый маршрут уникален по типу транспорта или пути.</p></li></ul></li></ol>Функционал<ol><li><p><b>Сбор данных</b>:</p><ul><li><p>Использовать Google Maps Directions API для построения базовых маршрутов (transit, driving, bicycling, walking).</p></li><li><p>Получать ближайшие улицы через Google Maps Places API.</p></li></ul></li><li><p><b>Анализ и распознавание</b>:</p><ul><li><p>Интегрировать нейросети для анализа данных и распознавания рисков:</p><ul><li><p>Использовать OpenAI API (ChatGPT) для интеллектуального анализа маршрутов, оценки ТЦК и рекомендаций.</p></li><li><p>Опционально подключить модели компьютерного зрения (например, TensorFlow, PyTorch) для анализа изображений с камер Google Street View (если доступно) на предмет скопления людей или военных.</p></li></ul></li><li><p>Обрабатывать данные о пробках, освещённости и безопасности через Google Maps Traffic Layer или внешние источники (например, Kyiv Smart City API).</p></li></ul></li><li><p><b>Генерация маршрутов</b>:</p><ul><li><p>Минимум 10–15 вариантов, включая:</p><ul><li><p>Общественный транспорт (метро, автобус, маршрутка).</p></li><li><p>Такси (Bolt, Uber).</p></li><li><p>Личное авто.</p></li><li><p>Велосипед (Nextbike, Bolt).</p></li><li><p>Пешком или гибридные варианты.</p></li></ul></li><li><p>Использовать промежуточные точки (waypoints) для разнообразия (например, через парки или тихие улицы).</p></li></ul></li><li><p><b>Вывод</b>:</p><ul><li><p>Чёткий структурированный текст для каждого маршрута по шаблону.</p></li><li><p>Возможность сортировки по времени, стоимости или безопасности.</p></li></ul></li></ol>Предлагаемые инструменты и технологии<ol><li><p><b>Базовые API</b>:</p><ul><li><p><b>Google Maps Directions API</b>: построение маршрутов.</p></li><li><p><b>Google Maps Places API</b>: поиск ближайших улиц и ориентиров.</p></li><li><p><b>Google Maps Traffic Layer</b>: данные о пробках в реальном времени.</p></li><li><p><b>Google Street View API</b> (опционально): изображения улиц для анализа.</p></li></ul></li><li><p><b>Нейросети для распознавания и анализа</b>:</p><ul><li><p><b>OpenAI API (ChatGPT)</b>: интеллектуальный анализ маршрутов, оценка вероятности ТЦК, рекомендации по обходу.</p></li><li><p><b>TensorFlow/PyTorch</b> (опционально): модели компьютерного зрения для анализа изображений Street View (распознавание военных, скоплений людей).</p></li><li><p><b>Hugging Face Transformers</b>: обработка текстовых данных (например, отзывов или новостей о ТЦК).</p></li></ul></li><li><p><b>Дополнительные инструменты</b>:</p><ul><li><p><b>Kyiv Smart City API</b> (если доступно): данные о транспорте и городских событиях.</p></li><li><p><b>OSM (OpenStreetMap)</b>: альтернативный источник карт для проверки маршрутов.</p></li><li><p><b>Selenium/BeautifulSoup</b>: парсинг новостей или форумов о местоположении ТЦК (например, Telegram-каналы).</p></li></ul></li><li><p><b>Язык и фреймворки</b>:</p><ul><li><p><b>Python</b>: основной язык (библиотеки googlemaps, openai, tensorflow).</p></li><li><p><b>Flask/Django</b> (опционально): для веб-интерфейса.</p></li><li><p><b>Pandas</b>: обработка и анализ данных.</p></li></ul></li></ol>Ожидаемые результаты<ul><li><p>Пользователь получает 10–15 маршрутов с описанием, избегающих ТЦК и рисков.</p></li><li><p>Пример вывода: </p></li><li><p><code>Вариант 1 </code></p></li><li><p><code>Общее время: 25 мин </code></p></li><li><p><code>Расстояние: 11 км </code></p></li><li><p><code>Шаг 1: </code></p><p><code>- Тип транспорта: Метро M1 </code></p><p><code>- Где садиться: Станция "Святошин", вход с ул. Депутатской </code></p><p><code>- Где выходить: Станция "Дарница", боковой выход к ул. Малышко </code></p><p><code>- Время в пути: 25 мин - Стоимость: 8 грн </code></p><p><code>- Пересадки: Нет </code></p><p><code>- Дополнительно: Риск ТЦК у главного выхода "Дарница" (рядом вокзал), низкий риск на ул. Малышко. Пробки утром.</code></p></li></ul>Технические детали<ul><li><p><b>API</b>: Google Maps (Directions, Places, Street View), OpenAI.</p></li><li><p><b>Нейросети</b>: ChatGPT (обязательно), TensorFlow/PyTorch (опционально для Street View).</p></li><li><p><b>Язык</b>: Python.</p></li><li><p><b>Вывод</b>: Консольный текст или веб-интерфейс.</p></li></ul>Дополнительные пожелания<ul><li><p>Поддержка обновлений о ТЦК через парсинг Telegram-каналов или пользовательский ввод.</p></li><li><p>Интерактивный выбор (например, "без метро").</p></li><li><p>Учёт времени суток для пробок и освещённости.</p></li><li><p>Опционально: визуализация маршрутов на карте.</p></li></ul>Срок и бюджет<ul><li><p>Срок: 3 недели (включая интеграцию нейросетей).</p></li><li><p>Бюджет: $800–$1200 (в зависимости от сложности и интерфейса).</p></li></ul>