📸 Камеры ГИБДД начали штрафовать водителей за невключенные фары.

Но как же работает система?
Нейросеть обучена находить фары и определять, есть там свечение или нет. Для нейросети не составит проблем разобраться с разными моделями световой оптики от разных автопроизводителей.
«Современная нейросеть работает по принципу подобия. Вот мы показали ей, к примеру, 20 вариантов фар в 20 разных ракурсах. Она это запоминает. И когда она увидит 21-й вариант, который не входил в data-set обучение, нейросеть все равно поймет, что этот предмет очень похож на фары. Тогда система может сказать, что на 100% не уверена, но поскольку она точно видела такой образец сигнатуры, то может на этом основании сделать вывод, что и это тоже фара», — объяснил Ласкин принцип работы нейросети.
Однако использование нейросетевого подхода для обнаружения включенных фар оправдано только при дополнительном анализе фиксаций живым специалистом, уверен генеральный директор ТрансСофтТелематика (специализируется на развитии интеллектуальных транспортных систем) Кирилл Андреев. В противном случае, по его оценке, 5-10% от общего количества постановлений окажутся ошибочными. Либо система будет пропускать нарушителей с выключенными фарами.
Стоит учитывать, что нейросеть способна быстро обучаться: чем больше изображений ей покажут, тем выше будет точность.
«Для уменьшения ошибок нужно показывать нейросетям больше таких примеров: с грязными фарами, заснеженными и так далее, — объяснил Андреев. — При этом все равно нельзя говорить о том, что нейросеть сможет безошибочно определить такие случаи. Ведь даже человек не всегда сможет гарантированно отличить выключенные фары от фар, покрытых толстым слоем снега или грязи».
Мнения экспертов по данному расходятся, однако уже известно, что практика фиксации таких нарушений начата в следующих регионах:
✅Крым;
✅Самарская область;
✅Нижегородская область;
✅Кемеровская область;
✅Тамбовская область.