Подпишитесь на наш ТЕЛЕГРАМ-КАНАЛ
  • /
  • /

Камеры на столичных дорогах в конце декабря начнут автоматически определять марки машин

Сегодня камеры сами вычисляют только госномер нарушителя ПДД, а с маркой из базы данных Госавтоинспекции его сверяют вручную. Автоматическое распознавание позволит избежать ошибок при отправке «писем счастья», а также найти угонщиков.
Камеры на начнут автоматически определять марки машин

Нейросеть будет создана с помощью программы, которая сможет распознавать типы, марки, модели и номера автомобилей. Конкурс на разработку ПО для камер на 189,2 млн рублей выиграло ООО «Стандартпроект». Лицензия на саму платформу для анализа транспортных потоков обойдется бюджету Москвы в 25,7 млн рублей. Ее поставит VisionLabs (на 25% принадлежит Сбербанку и еще на 25% – венчурному фонду АФК «Система» — Sistema Venture Capital), которая разрабатывает системы по распознаванию лиц.

Сейчас комплекс фото-видео-фиксации распознает номер автомобиля, по нему из базы данных ГИБДД выгружаются данные о марке. Чтобы проверить, соответствуют ли данные автомобилю на фотографии, марку с номером сопоставляет специалист ЦОДД. После установки нового ПО процесс будет проходить автоматически, нейросеть сама станет сверять номера с базой, объяснили «Известиям» в ЦОДД. Если марка не соответствует регистрационным знакам, нейросеть передаст материал на дополнительную проверку сотруднику центра, который выявит, верно ли комплекс распознал госномер автомобиля. Если технической ошибки нет, материал отдадут в Госавтоинспекцию.

Как объяснили в ЦОДД, это нужно, чтобы исключить ситуации, когда камера неверно распознает регистрационный знак, и штраф получает не тот, кто нарушил правила. Кроме того, легче будет вычислить мошеннические действия по подмене госномеров.

Технология в первую очередь будет помогать определять массовые нарушения на дорогах, такие как превышение скорости или пересечение двойной сплошной. Система будет распознавать 103 самые популярные (по версии ЦОДД) в Москве и области марки автомобилей. На них приходится около 95% всех зафиксированных камерами авто — «от самых привычных для столичных дорог «немцев» и «японцев» до новых машин азиатских производителей». Программа сможет считывать и марки премиум-класса, а также те, которые давно не выпускаются — например, «Москвич».

Нейросеть будет также распознавать тип транспорта и определять, имеет ли право конкретная машина проезжать по автобусной полосе и не едет ли грузовик по участку, где движение таких машин запрещено. Последнее позволит снизить нагрузку на базы данных ЦОДД и МВД на 20%. Сейчас комплекс фотовидеофиксации, настроенный на полосу общественного транспорта, фиксирует весь проезжающий по ней поток автомобилей, затем информация сверяется с базой. А в случае с грузовиками нужно уточнять, имеют ли они пропуск для передвижения по Москве.

Задача по разработке подобной системы для анализа транспортных потоков технологически менее сложная, чем задача по распознаванию лиц. У автомобилей много узнаваемых элементов, более того в рамках модельного ряда одного производителя всегда есть схожие детали оформления фар, решеток радиатора и так далее. Такой сопоставительный анализ действительно будет повышать точность распознавания и поможет ускорить процесс выявления несоответствия автомобиля и записи о нем в базе.