Какие нарушения будут фиксировать камеры на дорогах
А вот в Москве недавно объявил тендер на закупку 500 новых комплексов с огромным списком возможностей и допустимой долей ошибок не выше 5%. Какие новые виды фиксаций нарушений закладываются в современные автоматические камеры?
Поворот налево и разворот не из крайнего положения
Классическая ситуация: водитель зазевался и решил повернуть не из крайней полосы. Отучать автомобилистов от таких маневров с помощью камер уже начали, но только в крупных городах и лишь при пересечении сплошной разметки. Теперь речь идёт ещё и о выборе правильной позиции при манёвре. Контроль такого вида нарушений актуален для вылетных магистралей, которые не оснащены барьерными ограждениями.
«В зону контроля помещают место, где автомобиль должен повернуть или развернуться. Камера следит за тем, чтобы водитель осуществлял манёвр из крайнего положения, а на фотоматериале можно увидеть траекторию движения», — пояснили в ЦОДД.
Выявлять такой вид нарушения для камер не составит труда, объяснил специалист из компании «Технологии распознавания» Сергей Кусов. По его словам, для определения подобного нарушения камеры ведут трек каждого автомобиля. Поэтому устройствам легко понять, что водитель автомобиля совершил неправильное перестроение или же проехал по запрещающей разметке.
«Участие нейросети в такой фиксации невелико: камера видит, что номерная пластина пересекла рядность, при этом неважно, на каком типе транспортного средства она висит. Так мы понимаем, что совершено не предусмотренное разметкой перестроение. Такая фиксация полезна и работает, например, на съездах с колец, где есть такие карманы, из которых водители выруливают на главную дорогу», — привёл пример Кусов.
Движение мотоциклистов между полос
Ещё одна новая задача для камер — борьба со мотоциклистами, которые ездят между рядами. И в КоАП пока нет соответствующего наказания за такие манёвры, камеры хотят обучить заранее. Для этого комплексы должны уметь различать виды транспорта. «Современные комплексы — это не только камеры фотовидеофиксации, но и детекторы транспорта, — рассказали в ЦОДД. — Камеры способны распознавать любой транспорт, его скорость и положение дороге».
Правда, сами разработчики с такой формулировкой не совсем согласны. Проблема заключается в том, что у мотоциклов предусмотрен только задний номер, и далеко не все устройства могут их уверенно распознать. Кроме того, камера не всегда сумеет выявить все манёвры мотоциклистов.
«Например, стоят машины в пробке, — рассуждает Кусов. — Мотоциклисты их обычно проходят как нож сквозь масло. И для комплексов это неочевидно: устройства придётся капитально дообучать. При этом понять, что мотоцикл перестраивается и едет между полос, камерам будет сложно. По центру полосы байкер ехать не обязан. А если мотоцикл движется в плотном потоке транспорта, камера может вообще не видеть разметку из-за других автомобилей».
Эксперт в области фотофиксации и разработчик ГОСТов для дорожных камер Григорий Шухман обратил внимание, что нахождение в одной полосе с другим транспортным средством формально не запрещено при безопасном боковом интервале. «А чтобы привлечь мотоциклиста при перестроениях через разметку, нужно видеть весь протяжённый участок», — отметил Шухман.
Нарушение правил перевозки грузов и буксировки
В тендере есть и задание на фиксацию нарушений при перевозке грузов, но о каких именно ситуациях идёт речь, пока непонятно. В Ассоциации производителей дорожных камер «ОКО» усомнились, что такой вид фиксации вообще появится на дорогах: «Для правильного определения нарушения нейросети придётся изучить большое количество примеров. А данных по отслеживанию перевозки грузов и контроля соблюдения правил буксировки пока накоплено крайне мало».
Для начала надо будет выяснить, что именно должна сфотографировать камера и как этот материал будет принят, например, в суде. Когда такие параметры будут введены, нейросеть сможет на многочисленных примерах научиться их различать. По оценке специалистов «ОКО», на это уйдёт около года.
Аналогичное мнение высказал и Кусов из компании «Технологии распознавания». Он уточнил, что сегодня камеры в состоянии распознать таблички с указанием опасных грузов на автомобилях или определить, что по дороге едет гружёный лесовоз. Но что делать с этими данными — неясно. При этом понять, что автомобили, например, идут в сцепке, камеры пока не могут.
Езда на мотоцикле без шлема
При распознавании мотошлема основная сложность заключается в том, чтобы объяснить нейросетям, чем именно отличается шлем от шапки или от пышной причёски, считают эксперты из Ассоциации «ОКО». «Возможен большой процент ошибок. Такие случаи придётся тщательно просматривать вручную, что создаст дополнительную нагрузку на инспекторов», — говорят в Ассоциации.
Более того, добавляет эксперт Григорий Шухман, сами шлемы могут иметь самые разные формы. «У девушек есть модная привычка приделывать к шлемам так называемые конские хвосты, что может смутить устройства. Нейросеть тут не поможет и будет работать субъективно — контроль возможен только в ручном режиме, по фотоматериалам», — уверен специалист.
А вот Кусов полагает, что, даже несмотря на сложности, такая фиксация вполне реализуема, и она поможет убедить байкеров пользоваться защитой. Эксперт также предположил, что для повышения качества фиксации к этому процессу можно привлечь технологии, которые сейчас используются для распознавания лиц! Правда, для обучения потребуется время, утверждает Кусов: «К 2025 году такие данные можно собрать: посадить человек десять, дать им доступ к летним проездам мотоциклистов и начать скармливать нейросети примеры».
Незаконная окраска, мигалки и фонари такси
В случае с такси речь идёт о фиксации нелегальных перевозчиков, которые вводят пассажиров в заблуждение при помощи опознавательных знаков. «Перед нейросетью стоит задача распознать опознавательный фонарь такси и сверить госномер автомобиля с реестром выданных разрешений на осуществление деятельности по перевозке пассажиров и багажа легковым такси на территории Москвы и Мособласти», — объяснили в ЦОДД.
Точно так же камеры научат различать нелегальные мигалки и необычную раскраску автомобилей в стиле спецслужб. Распознавать их в ЦОДД предлагают по такому же принципу, как и автомобили такси: сверяя данные госномеров с базами (все такие автомобили должны быть внесены в специальный реестр).
«С оклейкой автомобилей могут возникнуть проблемы, если это рекламные надписи, — оценил планы ЦОДД Кусов. — А вот собрать все виды мигалок и отдать эти данные нейросети будет несложно. Таких примеров уже очень много. Нужно выделить область крыши и поставить нейросетям задачу проверять, что на ней находится».
Движение задним ходом и выезд на велодорожку
В ПДД чётко определены места, где движение задним ходом запрещено: перекрёстки, пешеходные переходы, тоннели, мосты и так далее. «С технической точки зрения это нарушение фиксировать просто, ведь камера видит траекторию движения автомобиля вне зависимости от того, едет он вперёд или назад», — уверены в ЦОДД.
Кусов считает такие нарушения критичными на дорожных развязках и уверен, что камеры должны отслеживать подобные манёвры: «Распознать движение назад также несложно: для камер надо прописать правило, согласно которому транспорт движется в определённом направлении. Если кто-то поедет по-другому, устройство сразу же это увидит».
А выезд на велодорожки, по мнению разработчиков, можно фиксировать по принципу проездов по обочине. Главное — внести в базы данные о коммунальной технике, которая будет проезжать по ним и чистить эти дорожки.
Отсутствие ОСАГО и техосмотра
Если обязательный техосмотр отменят, автоматическая проверка диагностических карт всё равно сохранится для грузового и пассажирского транспорта. А вот полисы ОСАГО точно должны быть у всех. Как объяснили производители, с технической точки зрения на стороне систем фотовидеофиксации нет никаких сложностей в плане определения наличия полиса ОСАГО или техосмотра. Номерные знаки автомобилей, считываемые камерами, в автоматическом режиме легко можно сверять с соответствующими базами данных — Российского союза автостраховщиков (РСА) и МВД.
«Здесь требуется бесшовная интеграция с базами данных автостраховщиков и данными по техосмотру, а также обеспечение высокой пропускной способности системы. Несложно представить, что количество обращений к базам данных в единицу времени будет очень велико. В прошлом году автостраховщики предоставили ГИБДД доступ к своим базам данных. Но администрирование данного правонарушения с помощью камер до сих пор не ведётся», — прокомментировали в Ассоциации «ОКО».
Что будет, когда всё это заработает
Пока власти уверяют, что речь идёт только о расширении возможностей камер и что в ближайшее время новых штрафов бояться не стоит. Кроме того, не совсем ясно, кто будет отсматривать поток дополнительных фиксаций — планов по увеличению штата сотрудников ГИБДД в ЦАФАПах тоже пока нет.
«На рассмотрение материалов у инспекторов ГИБДД ещё несколько лет назад уходило всего по нескольку секунд. Естественно, ни о каком качественном отсмотре речи нет. Хорошо, что ещё перепроверяют номерные знаки. Власти уповают на минимизацию вероятности ошибок камер, но это не освобождает от необходимости проверять каждый материал, а пока работает конвейер», — заявил эксперт Григорий Шухман.
источники
https://mag.auto.ru/article/kamery-stanut-eshchyo-umnee-kakie-vidy-narusheniy-budut-fiksirovat-avtomaticheski