img16 марта 2023 в 18:45

В Москве тестируют нейросеть для выявления нарушителей на электросамокатах

В Москве на магистральных улицах начали в тестовом режиме использовать нейросеть для выявления нарушений при передвижении на средствах индивидуальной мобильности (СИМ), в том числе электросамокатах. Об этом сообщил начальник управления Госавтоинспекции Москвы Александр Быков.

В Москве на магистральных улицах начали в тестовом режиме использовать нейросеть для выявления нарушений при передвижении на средствах индивидуальной мобильности (СИМ), в том числе электросамокатах. Об этом сообщил начальник управления Госавтоинспекции Москвы Александр Быков.

«С УВД мы уже заранее прорабатывали вопрос, в том числе подключение нейросети, которую использует Центр организации дорожного движения (ЦОДД) для выявления указанных фактов», — сказал он на круглом столе «Использование электросамокатов в связи с изменением правил дорожного движения. Развитие инфраструктуры», отвечая на вопрос о пресечении нарушений при передвижении на СИМ, сообщает ТАСС.

Быков добавил, что в Москве уже тестируют указанные системы на магистральных улицах, где установлен повышенный скоростной режим.

По мнению Быкова, в настоящее время главная задача состоит в создании инфраструктуры, необходимой для передвижения на электросамокатах. Он отметил, что «если есть возможность доехать без нарушений, а основная масса пользователей СИМ у нас добропорядочные законопослушные граждане, они едут без нарушений». Для подтверждения нарушений ПДД на СИМ автоинспекторы используют систему видеонаблюдения Москвы.

1 марта вступили в силу поправки в правила дорожного движения, согласно которым электросамокаты, электрoскейтборды, гирoскутеры, сегвеи, моноколеса и другие аналогичные устройства получили статус средств индивидуальной мобильности (СИМ). Перемещаться на них можно со скоростью не более 25 км в час по тротуарам, вело- и пешеходным дорожкам. Их масса не должна превышать 35 кг.

Ранее «Телеспутник» писал, что сотрудники факультета «Информационные технологии» МТУСИ под руководством декана факультета Михаила Городничева разработали нейронную сеть для распознавания марок транспортных средств.

Подписка на рассылку

Подпишитесь на рассылку, чтобы одним из первых быть в курсе новых событий