Камеры на столичных дорогах в конце декабря начнут автоматически определять марки машин, рассказали «Известиям» в Центре организации дорожного движения (ЦОДД) Москвы. К этому времени предполагается завершить создание нейросети, которая будет работать по принципу уже имеющейся системы распознавания лиц. 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.
Глаз — алмаз
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, рассказал «Известиям» генеральный директор компании Александр Ханин. Платформа для распознавания лиц и типов/марок автомобилей одна, но сами сети, обученные этому процессу, разные, объяснили «Известиям» в компании.
Сейчас комплекс фотовидеофиксации 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.
От «китайцев» до «Москвичей»
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 определять 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, пояснили в ЦОДД.
Задача по разработке подобной системы для анализа транспортных потоков технологически менее сложная, чем задача по распознаванию лиц, считает руководитель группы консультирования по перспективным технологиям KPMG в России и СНГ Николай Легкодимов.
— 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, — пояснил он «Известиям».
Ситуационный центр ЦОДД
Изображение сводится к набору чисел, соответствие ему ищется в базе подобных значений, для автомобилей организовать эту систему проще, чем для людей, объяснил основатель и глава лаборатории нейронных сетей NTechLab Артем Кухаренко.
— Разных людей миллиарды, а разных марок машин — всего лишь сотни, — добавил он.
Внедрение нейронных сетей и «машинного зрения» в различные сферы жизни — нарастающий тренд во всем мире, отметил Артем Кухаренко. По его словам, комплексные решения видеонаблюдения в сфере городского управления, которые дадут возможность с помощью нейросетей анализировать автомобили, лица, силуэты, помогут повысить безопасность и снизить уровень преступности.
NTechLab сегодня разрабатывает систему, которая сможет распознавать силуэты человека и путь его следования в местах скопления людей. «Ростелеком» работает над созданием биометрической системы, позволяющей с помощью системы распознавания лиц оплачивать проезд в общественном транспорте, в проекте может принять участие китайская Huawei. Похожая система VisionLabs и Сбербанка тестировалась на четырех станциях метро и помогла за месяц выявить несколько десятков преступников, сообщали в кредитной организации.
