Главная / Технологии

В Москве начала действовать нейронная сеть фиксации нарушений ПДД

Александр Алексеенко
26 декабря 2018
1532

Нарушение правил дорожного движения отныне будут фиксировать не при помощи камер видеонаблюдения, а посредством нейронной сети. Подобная система начала уже действовать в Москве. Её привлекательность для представителей закона состоит в том, что сеть способна распознавать владельца транспортного средства, как по номерным знакам, так и по другим «приметам» и параметрам.

Согласно информации, поступившей в распоряжение ИА «Экспресс-Новости», нейронная сеть являет собой «умную систему распознавания» марки автомобиля, её номерного знака и владельца. Примечательным же в данном случае является тот фактор, что сеть полностью исключает предоставление любых неверных данных касательно автомобиля и его владельца. То есть, если камера видеофиксации может ошибиться с номерным знаком или даже не сумеет его прочесть, то нейронная сеть даже способна вычислить мошеннические действия касательно подмены государственных регистрационных номеров.

обучение нейронной сети

Евгений Легер, руководитель Дирекции фото- и видеофиксации столичного Центра организации дорожного движения, в среду 26 декабря 2018 года, сообщил представителям прессы, что использование инновационного продукта позволит в автоматическом режиме сверять соответствие номера транспортного средства и его марки с теми данными, которые имеются в базе ГИБДД. Таким образом, автовладельцы, нарушающие ПДД, уже не смогут апеллировать к тому, что камера видеофиксации неправильно считала регистрационный номерной знак:

«ЦОДД запустил нейросеть. Её использование позволит решить сразу две важные задачи. Во-первых, будут исключены ситуации, когда камера неверно распознаёт номерной знак и штраф за это получает не тот, кто совершил нарушение. Во-вторых, легче будет вычислить мошеннические действия по подмене номеров», – отметил в своём заявлении г-н Легер.

искусственные нейронные сети

Также руководитель Дирекции не преминул поставить акцент на том обстоятельстве, что до внедрения новой системы всеми вопросами идентификации фактически занимались специально подготовленные сотрудники ЦОДД в ручном режиме. Теперь же вся эта процедура будет производиться в автоматическом режиме, что исключает человеческий фактор, но в разы повышает эффективность. То есть, нейросеть будет самостоятельно сверять данные фиксации с базой ГИБДД и, тем самым, определять марку автомобиля автоматически, в том числе по его габаритам и очертаниям. Примечательно же то, что запущенная система знакома со всеми марками транспортных средств, эксплуатируемых на дорогах России:

«Нами были отобраны наиболее распространенные марки зарегистрированных в Москве и области автомобилей. Сейчас в списке 103 самых популярных в регионе бренда, - это около 95% всех зафиксированных авто: от самых привычных для столичных дорог "немцев" и "японцев", до новых машин азиатских производителей. Есть в списке и марки премиум-класса, а также те, что давно прекратили существование, например “Москвич“», – резюмировал представитель ЦОДД Евгений Легер.

применение нейронных сетей

Отдельно ИА «Экспресс-Новости» ставит читателю на вид тот факт, что работу нейросети, всё же, будут контролировать люди. То есть, если система распознала какое-то нарушение, то она просто передаёт информацию на дополнительную проверку специалистам ЦОДД. И если сотрудник действительно подтвердит нарушение ПДД, то материал получает ход с целью дальнейшего реагирования. Но, в любом случае, теперь правонарушителям придётся намного сложнее обманывать государство. Ведь согласно замыслу разработчиков умной нейронной сети, система сможет в автоматическом режиме определять, что машина не соответствует своему номеру и сигнализировать сотруднику полиции о том, что данный автомобиль необходимо проверить.

#Москва #Пдд #Правила #Нарушение #Нейросеть #Фиксация #Столица #Гибдд #Автомобиль

0

Присоединяйтесь к нам в Яндекс Дзен, ВКонтакте, Facebook, Одноклассники, Youtube, Instagram, Twitter и Google+. Будьте в курсе последних новостей!

Смотрите также:

Это интересно

Последние новости из раздела "Технологии"

Выбор редакции