Техника для решения проблемы нелегальных перевозок в Москве

Департамент транспорта и дорожно-транспортной инфраструктуры Москвы передал Федеральной службе по надзору в сфере транспорта (Ространснадзор) автомобили и специальную технику для выявления нелегальных перевозчиков, сообщил журналистам во вторник заместитель мэра столицы Максим Ликсутов, сообщает информационное агентство ТАСС. Ространснадзор получил 21 автомобиль Renault Duster, 6 автомобилей Toyota Camry, 36 планшетных компьютеров, 89 автомобильных видеорегистраторов и прочую специализированную технику.

Удастся ли с помощью данной техники решить проблемы нелегальных перевозок в Москве?

Комментарий эксперта

Руководитель проектов по видеоаналитике ИТ-компании КРОК Татьяна Павлова

При очень упрощенном подсчете видно, что предоставленной техники для такого города, как Москва будет недостаточно. Ограничивающим фактором будет пропускная способность операторов, ответственных за анализ видеоматериалов. Даже увеличив количество транспортных средств, оборудованных видеорегистраторами. Эффективнее всего идентифицировать нелегальных перевозчиков с помощью системы видеоаналитики на основе машинного зрения, которая будет в режиме 24х7 анализировать данные систем видеонаблюдения, выявлять нетипичное поведение водителей, анализировать частоту повторения «подозрительных» действий и формировать необходимые аналитические отчеты для последующей обработки надзорными органами. В качестве источников данных здесь могли выступать, например, камеры городской системы видеонаблюдения, автомобилей-парконов, дорожной видеофиксации, в том числе камеры «Стрит Фалькон», которые фиксируют нарушения правил стоянки, остановки и т. д. Синергия от использования различных источников может быть полезна как регулирующим и надзорным органам, так и агрегаторам такси.

Поведение нелегальных перевозчиков на дорогах обладает рядом признаков, неприсущих обычным водителям. Например, частые остановки машины у обочины для посадки/высадки пассажиров через правую заднюю дверь или регулярная парковка у метро, вокзалов, концертных залов и т.п. Исходя из опыта КРОК, такие признаки нетипичного поведения можно выявлять, обучая нейросети. КРОК имеет опыт решения задач выявления нетипичного поведения в местах массового скопления людей, таких как скученность людей, потасовки, а также идентификации физических лиц из списков разыскиваемых. Процесс обучения системы нетипичным ситуациям занимает от трех недель до нескольких месяцев, в зависимости от сложности кейсов, объема и репрезентативности обучающих выборок и других условий.

Дальше все просто — система непрерывно анализирует все входящие видеопотоки, регистрирует потенциальных нарушителей, сохраняет их подробное описание (ГРЗ, время, место детекции) в очередь («серый список») для последующей обработки как в автоматическом (аналитические подсистемы), так и в ручном режимах (сотрудники ответственных органов). Обработанные данные можно использовать при проверке документов водителей, принятии решений о необходимости остановки транспортного средства на дороге и т.п.

По предварительным оценкам КРОК, проверка такой концепции, например, в одном из районов Москвы может длиться от 4 до 6 месяцев.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Яндекс.Метрика