Правительство Москвы выделит 285 миллионов рублей на создание нейросети для анализа нештатных ситуаций на дорогах

Её, скорее всего, объединят с другой, уже действующей системой.

Власти Москвы намерены провести тендер на «выполнение работ по созданию унифицированной автоматической системы агрегации и обработки сведений по инцидентам на улично-дорожной сети». Данная система должна будет получить название «ПРОСобытие», город планирует потратить на её создание 285 миллионов рублей.

cod.jpg

В техзадании к тендеру указано, что создаваемая нейросеть должна будет распознавать нештатные ситуации, которые формально не считаются нарушениями ПДД. В документе прописаны следующие инциденты:

  • «вторжение транспортного средства в запрещённую зону»;
  • «вторжение пешехода в запрещённую зону»;
  • «регистрация скопления транспортных средств, движущихся со средней скоростью, значительно меньшей; чем нормальная скорость для данного участка»;
  • «движение транспортного средства со скоростью значительно ниже скорости основного потока».

Журналисты отдельно выяснили, что к нестандартным ситуациям также будут относиться автомобили, припаркованные в полосе движения, а также предметы на дороге.

В самом Центре организации дорожного движения (ЦОДД) по данному поводу пояснили следующее: «Информация в автоматическом режиме будет мгновенно передаваться экстренным службам и другим городским службам для реагирования и оказания помощи. Благодаря системе будет проводиться анализ дорожной ситуации. Например, информация о затруднениях будет автоматически передаваться в навигационные сервисы, на табло экстренной информации».

Напоминаем, что в начале 2022 года правительство Москвы заключило контракт на 4,2 миллиарда рублей со «Спецдорпроектом» на создание интеллектуальной системы видеонаблюдения, которая должна выявлять ДТП, пробки, животных и посторонние предметы на дороге. По контракту было установлено 1,4 тысяч камер видеоаналитики на МКАД и нескольких магистралях. Новая система позволит объединить созданную «Спецдорпроектом» платформу и данные с остальных городских камер.

©  overclockers.ru