В столице Марий Эл стартовал пилотный проект по автоматическому контролю за движением средств индивидуальной мобильности (СИМ). Компания NtechLab интегрировала систему видеоаналитики на основе искусственного интеллекта в городскую инфраструктуру видеонаблюдения. Новая технология способна в режиме реального времени распознавать водителей электросамокатов, которые игнорируют запрещающие знаки и въезжают в пешеходные зоны.

Как работает система мониторинга

Алгоритмы нейросети анализируют видеопоток с муниципальных камер, установленных на улицах Йошкар-Олы. Система обучена идентифицировать силуэт человека на самокате и сопоставлять его местоположение с картой зон, где движение СИМ ограничено или полностью запрещено. При фиксации инцидента программный комплекс автоматически отправляет уведомление в соответствующие городские службы.

  • Система работает круглосуточно и способна обрабатывать десятки видеопотоков одновременно.
  • Нейросеть различает пешеходов, велосипедистов и пользователей самокатов с высокой точностью.
  • Технология позволяет фиксировать не только движение, но и неправильную парковку транспортных средств.

Ранее контроль за соблюдением правил передвижения на самокатах осуществлялся преимущественно сотрудниками ГИБДД в ходе рейдов или через отчеты кикшеринговых сервисов, однако частные владельцы СИМ зачастую оставались вне поля зрения регуляторов.

Автоматические штрафы и фокус на частный сектор

Основной особенностью данного внедрения является акцент на частные электросамокаты. Если сервисы проката (кикшеринг) технически могут программно ограничивать скорость или блокировать поездку в определенных локациях, то владельцы личного транспорта часто игнорируют правила безопасности. В настоящее время власти региона и разработчики обсуждают юридические механизмы для внедрения автоматических административных штрафов на основе данных с камер.

Пилотный режим позволит нам оценить эффективность распознавания и подготовить базу для масштабирования проекта на другие участки города с высокой интенсивностью пешеходного трафика, — отмечают эксперты, знакомые с ходом реализации проекта.

Ожидается, что внедрение ИИ-мониторинга значительно снизит количество происшествий на тротуарах и в парковых зонах города. В случае успешного завершения испытаний, опыт Йошкар-Олы по автоматизации контроля за СИМ может быть рекомендован к внедрению в других регионах России для повышения безопасности городской среды.