В донском регионе комплексы фотовидеофиксации нарушений ПДД начали автоматически распознавать отсутствие ремня безопасности у водителя. Процесс тестирования технической возможности завершен, система действует в рабочем порядке.
Дорожные камеры, которые распознают новый вид нарушения, установлены на дорогах федерального и регионального значения с интенсивным движением. Об этом сообщает Министерство региональной политики и массовых коммуникаций Ростовской области.
В марте ЦАФАП ОДД ГИБДД ГУ МВД России по Ростовской области уже начал выносить соответствующие постановления. Собственникам транспортных средств грозит штраф по ст.12.6 КоАП в размере 1000 рублей.
– Практика фиксировать непристегнутые ремни безопасности при помощи камер распространяется в регионы из федерального центра, – поясняет директор центра безопасности дорожного движения Татьяна Русанова. – Сегодня подобные системы уже работают в ряде субъектов России, однако в Ростовской области применяются впервые. Закупать новые комплексы для распознавания непристегнутых ремней безопасности нам не пришлось. Для фиксации нового вида нарушения была проведена модернизация программного обеспечения уже имеющихся комплексов.
Отметим, факт наличия или отсутствия ремня безопасности выявляет нейронная сеть по характерным признакам. Для этого она обучалась, анализируя изображения с камер разработчика, на основе эталонных изображений. Наработанная база данных позволяет определять основные факторы, в случае которых происходит фиксация нарушения. После этого материалы отправляются на обработку операторам центра безопасности дорожного движения. Если однозначно трактовать изображение не получается, фотофакт отбраковывается.
Справочно. По состоянию на 1 марта с использованием комплексов фотовидеофиксации нарушений ПДД, работающих в автоматическом режиме, в Ростовской области вынесено 229,5 тысячи постановлений по делам об административных правонарушениях (по всем видам нарушений, которые фиксируют камеры). Это в 1,5 раза превысило количество постановлений, вынесенных за два месяца прошлого года.
