Каждая седьмая дорожная ловушка в России связана со сбоями в работе камер

Каждая седьмая дорожная ловушка в России связана со сбоями в работе камер

Каждая седьмая дорожная ловушка в России связана со сбоями в работе камер

Как показала статистика Общественной палаты, собранная за четыре года, 14% всех дорожных ловушек связаны с некорректной работой средств фотовидеофиксации. Всего же количество участков, где дорожная обстановка провоцирует водителей на вынужденные нарушения, достигло 1969.

Такую статистику приводит ТАСС со ссылкой на проект Общественной палаты «Дорожные ловушки». Всего за четыре года работы проекта была собрана информация о 1969 таких участках.

Более трети жалоб — почти 35% — приходится на Москву. В тройку лидеров также вошли Санкт-Петербург, где обнаружили 179 ловушек (9,1% обращений), и Московская область со 164 проблемными участками (8,3%).

«По состоянию на 21 марта текущего года в адрес проекта поступило 1969 сообщений. При этом больше всего — 576 дорожных ловушек — было обнаружено на начальном этапе реализации проекта в 2022 году. После значительного спада в 2023-м, когда была выявлена лишь 321 ловушка, их количество вновь начало расти и в 2025-м поднялось до 535. С начала 2026 года зафиксировано 59 ловушек», — приводит агентство сообщение пресс-службы Общественной палаты.

Сбои камер, связанные с неверным определением скорости автомобилей, заняли третье место среди проблем, с которыми сталкиваются водители на таких участках: на них приходится 14% случаев. Они лишь немного уступили неочевидной или плохо различимой разметке, доля которой составила 14,7%. Безоговорочным лидером остаются участки с проблемами остановки или парковки — на них приходится почти половина всех «дорожных ловушек».

«Иногда дорожная ловушка — это незначительная дорожная ситуация, какая-то мелочь, которую легко устранить, а проблем она создаёт много: где-то некорректный знак, где-то не хватает разметки или ещё что-то. Ценность проекта в том, что он помогает устранять такие, казалось бы, незначительные погрешности в организации дорожного движения, которые причиняют неудобства автомобилистам, приводя к штрафам, а то и к лишению прав», — прокомментировал итоги работы инициатор проекта, заместитель председателя комиссии Общественной палаты по безопасности и взаимодействию с ОНК Александр Холодов.

Также известны случаи, когда камеры «путали» людей. Одному из пострадавших от такой ошибки даже советовали не попадать в поле зрения камер городского видеонаблюдения до задержания настоящего правонарушителя, находившегося в розыске.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru