В Самарской области ловить питбайкеров будет искусственный интеллект
Камеры с искусственным интеллектом тщательно следят за дорожной обстановкой, выявляя множество видов нарушений ПДД. Они распознают непристегнутые ремни безопасности, разговоры водителей по телефону за рулем, отсутствие шлема у мотоциклистов. Теперь нейросеть может «увидеть» на дорогах и питбайки. Первым регионом, где внедряют эту технологию, стала Самарская область.
Решение разработала российская компания Netvision. Сервис подключен к комплексу «Безопасный город» и анализирует видеопотоки с городских камер. Уже за первые три недели пилотной эксплуатации нейросеть помогла выявить более 500 поездок на питбайках.
Сеть умных камер
Почему питбайки оказались в фокусе внимания? Эти компактные мотоциклы предназначены прежде всего для мотоспорта на специальных трассах и закрытых площадках. Многие модели не имеют оборудования для эксплуатации на дорогах общего пользования, а выезд на них создает риски как для самих водителей, так и для окружающих. По данным МВД России, за первые шесть месяцев этого года произошло 288 ДТП с участием детей на питбайках. В результате десять детей погибли, 235 получили серьезные травмы. А за два последних года число инцидентов с несовершеннолетними водителями мототехники выросло на 68%.
Компактные мотоциклы нейросеть будет отличать от автомобилей, обычных мотоциклов и других участников движения. И делать это она будет и в плотном транспортном потоке. Система получает изображение с уличных камер, распознает объект, фиксирует факт обнаружения и привязывает его к конкретному месту городской инфраструктуры, после чего данные накапливаются на платформе и передаются ответственным подразделениям. Так, нейросеть соберет статистику о местах, где питбайкеры появляются чаще всего.
Дорога к цифровому будущему
За последние годы в России появился целый ряд проектов видеоаналитики, в которых нейросети «смотрят» на видео с камер и автоматически распознают события на дорогах и в городе. Подобную, как у Netvision, модель запустила МТС в Сириусе. Там камеры с ИИ распознают нарушения правил использования электросамокатов – проезд по пешеходному переходу без спешивания, движение в запрещенных местах, поездки вдвоем на одном самокате, неправильную парковку. Информация передается оператору кикшеринга, и пользователь получает уведомление. По данным компании, более 90% получивших предупреждение старались больше не нарушать.
Центр организации дорожного движения Москвы тоже применяет нейросети для выявления нарушений пользователей электросамокатов. За сезон 2024 года операторы аренды выписали пользователям 132 тысячи штрафов и заблокировали 127 тысяч аккаунтов. А компания NtechLab представила решение для выявления нарушений ПДД велосипедистами и велокурьерами. Система должна распознавать отдельные типы нарушений, например, движение по тротуару при наличии велодорожки, и выдавать голосовые предупреждения.
Многие из решений интеллектуального видеонаблюдения работают не сами по себе, а в рамках региональных аппаратно-программных комплексов «Безопасный город». Это инфраструктура камер и центров обработки, к которой подключаются специализированные модули аналитики. Самарская область – не исключение. На одной платформе сосуществуют детекторы питбайков, самокатчиков и велосипедистов. За последний месяц система зафиксировала более 11 тысяч нарушений у самокатчиков и более 5 тысяч со стороны велосипедистов.
Инструмент, а не инспектор
Система не заменяет инспектора – не выписывает штрафы автоматически и не устанавливает личность водителя. Ее задача на текущем этапе – выявлять объекты, накапливать статистику и передавать информацию службам, которые оценивают ситуацию и при необходимости реагируют.
Разработчик отмечает, что такие данные позволяют оценивать масштаб проблемы и обосновывать дальнейшие решения в области организации дорожного движения. В планах – дообучить нейросеть для распознавания эндуро и кроссовых мотоциклов и распространить технологию на другие регионы. При этом уже сейчас платформа Netvision включена в Единый реестр российского ПО и используется на государственных и коммерческих объектах по всей стране.
