Нейросети помогут распознавать грязные номера
Добавлено: 26 дек 2022, 08:09
Нейросети помогут распознавать грязные номера
Компания «Единый Оператор» (входит в концерн «Телематика») в пилотном режиме планирует подключить к распознаванию грязных государственных регистрационных номерных знаков (ГРНЗ) автомобилей отечественный софт с элементами нейросети. Он разработан «СофтТелематикой» (входит в концерн «Телематика») для безбарьерной системы взимания платы «Свободный поток».
Распознавание готовы испытать в начале следующего года на ЦКАД и на открытых участках трассы М-12. Программное решение на основе машинного зрения будет дораспознавать загрязненные ГРНЗ, которые не удалось определить на рубежах взимания платы. В случае положительного результата испытаний «Единый Оператор» выйдет с инициативой поправок в нормативную правовую базу, чтобы учитывать данные при вынесении административных постановлений.
«Существующие технологические и интеллектуальные ресурсы концерна «Телематика» позволяют нам применять передовые решения в своей работе. Софт с применением нейросети приблизит к нулю количество плохо читаемых и деформированных номеров. В дальнейшем технологию при необходимости можно обучить также выявлять намеренно скрытые ГРНЗ на основе отличительных особенностей машин, таких как габариты, царапины, таблички, наклейки и др. Для этого ПО будет осуществлять сравнение похожих автомобилей по всей базе ТС, которые проезжали когда-либо по платным трассам Госкомпании «Автодор», - поделился Марсель Нигметзянов, генеральный директор компании «Единый Оператор».
Для проезда по платным трассам, работающим по принципу «Свободный поток», водителям не надо останавливаться перед шлагбаумами и тратить время на пунктах оплаты. Машины проезжают без снижения скорости под дорожными рамками, на которых размещены различные камеры и датчики. Счет за проезд формируется автоматически по фактически пройденному расстоянию на основе классификации автомобиля и распознанных номерных знаков. С момента открытия первого платного участка на декабрь 2022 года через рамки «Свободного потока» зафиксировано более 124,9 млн транзакций.
Компания «Единый Оператор» (входит в концерн «Телематика») в пилотном режиме планирует подключить к распознаванию грязных государственных регистрационных номерных знаков (ГРНЗ) автомобилей отечественный софт с элементами нейросети. Он разработан «СофтТелематикой» (входит в концерн «Телематика») для безбарьерной системы взимания платы «Свободный поток».
Распознавание готовы испытать в начале следующего года на ЦКАД и на открытых участках трассы М-12. Программное решение на основе машинного зрения будет дораспознавать загрязненные ГРНЗ, которые не удалось определить на рубежах взимания платы. В случае положительного результата испытаний «Единый Оператор» выйдет с инициативой поправок в нормативную правовую базу, чтобы учитывать данные при вынесении административных постановлений.
«Существующие технологические и интеллектуальные ресурсы концерна «Телематика» позволяют нам применять передовые решения в своей работе. Софт с применением нейросети приблизит к нулю количество плохо читаемых и деформированных номеров. В дальнейшем технологию при необходимости можно обучить также выявлять намеренно скрытые ГРНЗ на основе отличительных особенностей машин, таких как габариты, царапины, таблички, наклейки и др. Для этого ПО будет осуществлять сравнение похожих автомобилей по всей базе ТС, которые проезжали когда-либо по платным трассам Госкомпании «Автодор», - поделился Марсель Нигметзянов, генеральный директор компании «Единый Оператор».
Для проезда по платным трассам, работающим по принципу «Свободный поток», водителям не надо останавливаться перед шлагбаумами и тратить время на пунктах оплаты. Машины проезжают без снижения скорости под дорожными рамками, на которых размещены различные камеры и датчики. Счет за проезд формируется автоматически по фактически пройденному расстоянию на основе классификации автомобиля и распознанных номерных знаков. С момента открытия первого платного участка на декабрь 2022 года через рамки «Свободного потока» зафиксировано более 124,9 млн транзакций.
