Только в Московской области зарегистрировано более 90 тысяч самоходных машин, из них 44 500, или 46 процентов, не прошли техосмотр и, соответственно, не имеют права передвигаться по дорогам общего пользования.
«Решение призвано автоматизировать и оптимизировать систему контроля за перемещением самоходных машин», - сообщил операционный директор ГК «Урбантех» Михаил Родионов.
Сейчас этот цикл работ выполняется вручную, что, по словам эксперта, не совсем целесообразно, так как часть машин может стоять в гараже и не использоваться. А также трудоемко: на проверку одной единицы техники уходит до трех часов и проверка всех машин без ТО одним сотрудником Гостехнадзора займет несколько лет.
И, наконец, любая очная проверка воспринимается бизнесом как излишняя административная нагрузка, а ИИ выполняет свою работу, как говорится, без шума и пыли.
«Элементы автоматизации и цифровизации позволяют обрабатывать в режиме реального времени большие объемы данных, оптимизировать работу, а также принимать обоснованные решения на основе этих данных. В результате все эти шаги помогают повысить контроль передвижения специальной техники и в комплексе решать вопросы безопасности дорожного движения», - отметил министр экологии и природопользования Московской области Тихон Фирсов.
Происходит это так. Система на основе изображений с комплексов фотовидеофиксации и камер «Безопасного региона» выделяет в общем потоке машин специальную технику (тракторы, бульдозеры и т.п.), фиксирует их номерные знаки. Далее ИИ отслеживает маршрут передвижения, проверяет наличие и срок годности документов технического осмотра. После выявления потенциального нарушения досье на нарушителей направляются инспекторам Гостехнадзора.
Тестовая эксплуатация системы показала, что в среднем в сутки на дорогах общего пользования в Подмосковье фиксируется от 900 до 1200 проездов самоходного транспорта, из них от 250 до 300 попадают в категорию нарушителей.
Однако немаловажно, что за единицу техники-нарушителя ее владелец получит только один протокол об административном правонарушении в сутки. Потому что умная система формирует не разовое досье на транспорт без талона ТО, а по итогам дня. И если за календарные сутки было зафиксировано несколько проездов одного и того же ТС, то все случаи объединяются в одном пакете. В отличие, скажем, от камер, «ловящих» водителей за непристегнутый ремень: в этом случае владелец авто получит столько «писем счастья», сколько раз он под такой камерой проедет, проигнорировав заботу о собственной безопасности.
«Основная задача, которую призвана решить такая система - сократить количество самоходной техники, выезжающей на дороги общего пользования. Часто техника этого типа находится в печальном техническом состоянии, может стать помехой в случае поломки, либо спровоцировать ДТП. Существуют виды техники, вообще не предназначенные для общих дорог. Под обычную систему штрафов такая техника не подпадала, так как она не превышает допустимые скорости, а, скорее, наоборот. При этом используется по-разному, зачастую для локальной перевозки грузов. Ручной контроль не может справиться с объемом. Поэтому теперь существующая в рамках «Безопасного региона» фотовидеофиксация будет решать дополнительную задачу», - сообщил директор по инновациям «Меркатор Холдинг» Павел Теплов.
А технический директор хостинг-провайдера Tendence.ru Александр Щукин добавил, что сопоставление больших объемов данных: номер автомобиля, его маршрут, валидность документов технического осмотра и прочих - как раз та сфера, где вычислительная техника справляется с задачей гораздо эффективнее человека. Для отслеживания передвижения самоходной техники в количестве 90 тысяч единиц только в Московской области потребовалось бы несколько сотен дополнительных инспекторов.
«А искусственный интеллект выполнит эту задачу без перерывов, отпусков, зарплаты, проявлений коррупции и, вероятно, с более высокой точностью. При помощи новой разработки облегчится труд нынешних инспекторов, так как им будут поступать уже обработанные данные по подозрительной технике, которые необходимо проверить и при необходимости принять меры реагирования», - резюмировал эксперт.
Но здесь напрашивается логичный вопрос: а не может ли ИИ ошибиться? Например, в случае с тем же ремнем камеры часто не замечают его на фоне темной одежды.
«Алгоритмы на сегодняшнем этапе развития технологий не могут обеспечить стопроцентного отсутствия ошибок во всей совокупности возможных условий. Поэтому ложные срабатывания, безусловно, могут быть. Но если разработчик постоянно совершенствует алгоритмы, пополняет базу фото- и видеоматериалов, на которых обучается нейросеть, процент ошибок можно свести к минимуму. Это вполне решаемая задача», - уверен директор по связям с органами власти IT-компании КСОР Станислав Шмелев.
Основатель и управляющий директор компании «Пиклема», вендора решений для промышленности на основе ИИ, Михаил Макеев сообщил, что искусственный интеллект позволяет исключить человеческий фактор и все возможные коррупционные схемы при анализе ситуаций. Даже если предположить, что он ошибся при фиксации нарушения, это можно оспорить, хотя место для ошибок при сравнении баз данных с изображением номера машины практически отсутствует.
«Оценивать, пристегнулся ли водитель или нет, на основе анализа видеоизображения, конечно, сложно, но вот в оценке, проходила ли машина техосмотр, ошибки практически невозможны», - подчеркнул эксперт.
Источник: rg.ru