В Белгороде установили камеры для фиксации стоянки в неположенных местах
Система отслеживает стоянку и остановку автомобилей в неположенных местах.
Концепцию «Умный город», в которую входит автоматизированная система фото- видеофиксации нарушений ПДД, год назад анонсировали представители местной власти. Согласно проекту «поумнеть» должны транспорт, ЖКХ, здравоохранение и культура. По примеру зарубежных городов в Белгороде в первую очередь начали трансформировать дорожно-транспортную систему.
Роботизированный мониторинг SOVA собирает и обрабатывает статистические данные обо всех стоящих автомобилях на улицах города в зоне контроля. Но, если автомобиль остановился в неположенном месте, то данные о нарушении автоматически отправляются в уполномоченный госорган для дальнейшего оформления штрафа. Камеры с круговым обзором - радиус 150 метров - установлены на опорах уличного освещения. Они работают круглосуточно, в режиме реального времени фиксируют нарушения.
«Система мониторинга SOVA разработана в инновационном центре «Сколково». Программная начинка – это целиком российский продукт. В этом году SOVA получила высокие оценки Агентства инноваций Москвы и вошла в базу эффективных кейсов для развития цифровой экономики в субъектах РФ. Она умеет распознавать госномер автомобиля, даже если автовладелец пытается этому препятствовать: прикрывает номер или поднимает багажник. Поэтому мы применяем систему SOVA в проекте городские платные парковки Воронежа», – прокомментировал Алексей Лебедев, руководитель направления по развитию бизнеса компании «Горпарковки».
Еще одна важная задача системы интеллектуального мониторинга – сбор и обработка статистических данных, на основании которых городские власти планируют развивать дорожную инфраструктуру. Например, вводить новые маршруты общественного транспорта, строить новые дороги и парковки.
Интеллектуальную систему видеонаблюдения городские власти могут использовать и для обеспечения безопасности в популярных общественных местах. Так, например, в прошлом году в Москве к Чемпионату мира по футболу дополнительно установили более полутора сотен камер видеонаблюдения. Благодаря этому удалось задержать 98 человек, которые числились в базах правоохранительных органов. По подсчетам департамента информатизации и транспорта столичного правительства городская система видеонаблюдения способствовала снижению общего уровня преступности на 19,5%.
Департамент цифрового развития Белгородской области сообщил о том, что внедрение системы мониторинга – это начало цифровизации транспортной инфраструктуры региона. В планах на 2020-2022 гг. – расширить сферы применения технологий нейронных сетей и искусственного интеллекта в Белгороде и создать первый среди региональных центров «Цифровой двойник города», в котором будет осуществляться анализ маршрутов движения общественного и частного транспорта, оценка уровня загруженности участков транспортной сети с целью оптимизации организации движения. Территория охвата мониторинга будет увеличиваться с учетом данных об аварийности и потенциальной опасности совершения нарушения правил дорожного движения на участках. Всё это для достижения одной цели – сделать Белгород безопасным и комфортным городом – без нарушений и аварий. Цифровой потенциал для осуществления намеченного у региона есть: на форуме «ПРОФ-IT.2019» Белгородская область одержала наибольшее количество побед по итогам всероссийского конкурса региональной информатизации.
«Талибан» в России больше не считается террористической организацией
Как бывший президент Сирии успел вывезти $500 тыс и ценности из страны
Названы топ-20 регионов по объему выдачи наличных. Инфографика
Контейнерный импорт из Китая подешевел до постпандемийного минимума
Овечкин повторил 56-летний рекорд Горди Хоу
Россиянин стал лучшим бомбардиром в НХЛ
МТС начала эксперимент по продаже автомобилей в салонах связи
NYT: США начали выводить военных с северо-востока Сирии
В Забайкалье решили ограничить передвижение граждан из-за лесных пожаров
США назвали условия отказа в посредничестве между Россией и Украиной
Читайте РБК в Telegram! Подборка наших каналов
