Камеры фиксации нарушений пдд


Поиск по всем разделам

Госавтоинспекция

Участникам движения

Организациям

Сервисы

Новости

Контакты

Госфункции

Социальные кампании

Камеры гибдд в Москве на карте 2020

Список нарушений которые способны фиксировать современные камеры видеофиксации:

Ниже приведен список адресов по которым установлены средства видео и фото фиксации нарешений правил дорожного движения.

Мобильная засада
Москва, Зеленоград, улица Конструктора Гуськова
посмотреть на карте
Средняя скорость
Москва, Москва, Крылатская улица
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Рублёвское шоссе 2 55.766876,37.376887
посмотреть на карте
Пост ДПС
Россия Москва Москва МКАД, 66-й километр, внешняя сторона 55.814907,37.390083
посмотреть на карте
Пост ДПС
Россия Москва Москва Ленинградское шоссе 55.883792,37.442095
посмотреть на карте
Пост ДПС
Россия Москва Москва МКАД, 78-й километр, внешняя сторона 55.889033,37.489014
посмотреть на карте
Пост ДПС
Россия Москва Москва МКАД, съезд 55B 55.722887,37.38242
посмотреть на карте
Пост ДПС
Россия Москва Москва улица Свободы 55.853355,37.4516
посмотреть на карте
Пост ДПС
Россия Москва Москва Неманский проезд 55.811857,37.392248
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Рублёвское шоссе 55.752045,37.407438
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Алтуфьевское шоссе (дублёр) 55.880031,37.585628
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Звёздный бульвар 55.814877,37.628622
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Братиславская улица 55.658698,37.759416
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва проспект Мира 55.811897,37.637766
посмотреть на карте
Мобильный пост ДПС
Россия Москва Москва Нижегородская эстакада 55.734603,37.700801
посмотреть на карте
Мобильный пост ДПС
Россия Москва Москва улица Полбина 55.678585,37.728263
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Марьинский бульвар 55.64986,37.755706
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Марьинский бульвар 55.64986,37.755706
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Курганская улица 55.829689,37.813809
посмотреть на карте
Мобильный пост ДПС
Россия Москва Москва Хабаровская улица 55.821168,37.82608
посмотреть на карте
Муляж
Россия Москва Москва улица Верхние Поля 55.658129,37.789294
посмотреть на карте
Мобильный пост ДПС
Россия Москва Москва МКАД, 106-й километр, внешняя сторона 55.802821,37.840004
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Самотёчная улица 55.777272,37.618165
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Боровское шоссе 55.654614,37.393739
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва проспект Ветеранов 55.80997,37.694262
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Енисейская улица 55.869854,37.664716
посмотреть на карте
Мобильный пост ДПС
Россия Москва Москва Третье транспортное кольцо 55.705939,37.622306
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Кутузовский проспект 55.735008,37.509092
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Енисейская улица 55.869854,37.664716
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва улица Римского-Корсакова 55.873011,37.601286
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Русаковская набережная 55.790803,37.702266
посмотреть на карте
Мобильный пост ДПС
Россия Москва Москва Люблинская улица 55.680306,37.738198
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Рябиновая улица 55.692252,37.426276
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Троекуровский проезд 55.701491,37.409747
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва улица Советской Армии 55.787452,37.616701
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Зеленоград Георгиевский проспект 55.970403,37.182887
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва улица Островитянова 55.637672,37.50999
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Севастопольский проспект 55.658865,37.573618
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Боровское шоссе 55.654614,37.393739
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Рублёвское шоссе 55.752045,37.407438
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Рублёвское шоссе 55.752045,37.407438
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Олимпийский проспект 55.78398,37.623133
посмотреть на карте
Пост ДПС
Россия Москва Москва Дмитровское шоссе 55.875834,37.547764
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Самотёчная эстакада 55.773662,37.621264
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Ленинградское шоссе 55.883792,37.442095
посмотреть на карте
Пост ДПС
Россия Москва Москва МКАД, съезд 42 55.628042,37.472737
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Азовская улица 55.652354,37.598375
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Тарусская улица 55.60576,37.532098
посмотреть на карте
Муляж
Россия Москва Москва улица Молдагуловой 55.722766,37.822146
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва проспект Вернадского 55.681422,37.514904
посмотреть на карте
Мобильная засада
Москва, Москва, Боровское шоссе
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Новомосковский административный округ Проектируемый проезд № 389 55.617968,37.341367
посмотреть на карте
Пост ДПС
Россия Москва посёлок Внуково Центральная улица 2Б 55.602515,37.301734
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Прибрежный проезд 55.875597,37.469755
посмотреть на карте
Пост ДПС
Россия Москва Москва Осташковская улица 55.881747,37.677454
посмотреть на карте
Пост ДПС
Россия Москва Москва Бусиновский проезд 55.889624,37.500881
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва проспект Ветеранов 55.80997,37.694262
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Международное шоссе 55.937316,37.404231
посмотреть на карте
Мобильный пост ДПС
Россия Москва Москва Щёлковское шоссе 55.810086,37.795807
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва улица Молдагуловой 55.722766,37.822146
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Зеленоград Кутузовское шоссе 55.962327,37.185806
посмотреть на карте
Мобильная засада
Москва, Москва, набережная Тараса Шевченко
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Мячковский бульвар 55.654107,37.757063
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Волоколамское шоссе 55.824101,37.434954
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Череповецкая улица 55.89824,37.570689
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Университетский проспект 55.705437,37.537083
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва улица Маршала Катукова 55.807628,37.407834
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва проспект 60-летия Октября 55.69794,37.577678
посмотреть на карте
Мобильная засада
Москва, Москва, улица Комдива Орлова
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Широкая улица 55.887836,37.654403
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Щёлковское шоссе 55.810086,37.795807
посмотреть на карте
Средняя скорость
Москва, Москва, Ленинградское шоссе
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва проспект Вернадского 55.681422,37.514904
посмотреть на карте
Пост ДПС
Россия Москва Москва Манежная улица 55.752288,37.612317
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Международное шоссе 55.937316,37.404231
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва улица Космонавтов 55.821355,37.652643
посмотреть на карте
Мобильная засада
Москва, Москва, Университетский проспект
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва улица Римского-Корсакова 55.873011,37.601286
посмотреть на карте
Мобильная засада
Москва, Москва, Севастопольский проспект
посмотреть на карте
Мобильный пост ДПС
Россия Москва Москва МКАД, 22-й километр, внешняя сторона 55.604829,37.759039
посмотреть на карте
Мобильная засада
Москва, Зеленоград, Солнечная аллея
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Тверская улица 55.763923,37.606379
посмотреть на карте
Средняя скорость
Москва, Москва, улица Римского-Корсакова
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Дмитровское шоссе 55.875834,37.547764
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва улица Генерала Дорохова 55.688279,37.433579
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва поселение Внуковское посёлок ДСК Мичуринец улица Погодина 55.658307,37.335951
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва улица Большая Лубянка 55.763472,37.628954
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва улица Лескова 55.897902,37.604708
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Ленинградское шоссе 55.883792,37.442095
посмотреть на карте
Пост ДПС
Россия Москва Москва Озёрная улица 55.675712,37.452606
посмотреть на карте
Мобильный пост ДПС
Россия Москва Москва МКАД, 13-й километр, внешняя сторона 55.667879,37.837911
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва поселение Внуковское деревня Рассказовка Боровская улица 55.630944,37.329635
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва улица Плещеева 55.886978,37.612245
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Симферопольское шоссе 55.568802,37.60001
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва улица Римского-Корсакова 55.873011,37.601286
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Новомосковский административный округ Проектируемый проезд № 389 55.617968,37.341367
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Звенигородская эстакада 55.768345,37.521174
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Ленинградское шоссе 55.883792,37.442095
посмотреть на карте
Мобильная засада
Россия Москва Москва Садовая-Триумфальная улица 55.771368,37.601088
посмотреть на карте
Мобильная засада
Москва, Москва, улица Генерала Дорохова
посмотреть на карте

Все о камерах видеофиксации нарушений ПДД — журнал За рулем

Камер нынче боятся больше, чем полицейских. И абсолютно обоснованно — они беспристрастны, неподкупны и работают круглосуточно. Но умная электроника, как показала практика, нередко ошибается. Почему?

Вы слышали об этой московской истории? Водитель получил «письмо счастья» за то, что на обочине оказалась… тень от его автомобиля. Буквально на следующий день камера на МКАД приняла за нарушителя блики фар машины, ехавшей без нарушения в крайней правой полосе. Потом коллекцию камерного искусства пополнил нижнекамский штраф за превышение скорости эвакуатором, но выписали штраф на машину, которую этот эвакуатор перевозил. А в Подмосковье водителю прислали штраф за остановку на обочине по требованию инспектора ГИБДД. Добавим сюда ошибки измерения скорости. Например, в Ульяновске ГАЗель «разогналась» до 233 км/ч, а в Ижевске Nexia, считай, взлетела — скорость-то зафиксировали 269 км/ч.

Согласно недавно принятым поправкам водителей о приближении к стационарным камерам и радарам должна предупреждать специальная табличка.

Согласно недавно принятым поправкам водителей о приближении к стационарным камерам и радарам должна предупреждать специальная табличка.

Материалы по теме

Судя по бредовым постановлениям, никого из ответственных лиц ошибки не напрягают. В теории подпись инспектора на «письме счастья» служит подтверждением того, что документ составлен корректно. На деле же живой человек получает бумаги на проверку крайне редко — например, в случае, если не удалось распознать номерной знак в автоматическом режиме. Как так? А так: электронная подпись — и никакой ответственности.

Проведенная недавно прокуратурой проверка показала, что в Администраторе московского парковочного пространства (АМПП) штрафы за неправильную парковку выписывают лица, законом на то не уполномоченные. А цифровые подписи некоторых сотрудников стоят на постановлениях, выписанных в их выходной день. Вот как выглядит полное доверие к технике: дескать, раз камера зафиксировала нарушение, то ошибка исключена.

И получает, к примеру, владелец Лады штраф, где на фотографии четко виден Mercedes-Benz. Система обозналась, идентифицируя номер, или водитель иномарки использовал подложную жестянку. Но никто из ответственных лиц это несоответствие даже в глаза не видел! Крайний — как обычно, автомобилист. Ему придется бегать по инстанциям, тратить время и нервы, доказывая свою невиновность. Так выстроена система. А может, сами создатели камер закладывают ошибки?

Один комплекс может фиксировать сразу несколько нарушений. При добавлении новых иногда достаточно обновить программное обеспечение. Но если параметры контролируемой зоны меняются слишком сильно или аппаратная часть не соответствует изменившимся задачам, необходимо более серьезное вмешательство. Электронный разум помнит ограничения скорости для транспортных средств разных категорий — мотоциклов, легковушек, грузовиков.

Один комплекс может фиксировать сразу несколько нарушений. При добавлении новых иногда достаточно обновить программное обеспечение. Но если параметры контролируемой зоны меняются слишком сильно или аппаратная часть не соответствует изменившимся задачам, необходимо более серьезное вмешательство. Электронный разум помнит ограничения скорости для транспортных средств разных категорий — мотоциклов, легковушек, грузовиков.

Основу парка камер на российских дорогах пока составляют классические излучающие радары (как правило, К‑диапазона). В частности, это популярные «Стрелки» и «Крисы». Работа таких радаров основана на эффекте Доплера, то есть на изменении частоты сигнала, отраженного от движущегося объекта.

Прогресс доплеровских радаров сопоставим с автомобильным: что-то стало лучше, что-то хуже. Вспомним древний «Барьер‑2М», основной инструмент гаишников двадцать лет назад. Он вычислял нарушителя, если тот ехал в одиночестве или выбивался из скорости потока на 20–30 км/ч. Дискуссия на тему «Чья скорость на экране?» происходила с инспектором на месте и иногда завершалась в пользу водителя. Нынче радары скрещены с камерами и умеют работать в автономном режиме. Значит ли это, что ошибки исключены?

Понятия «превышение средней скорости» в российском Кодексе об административных правонарушениях нет. Однако штрафы за это нарушение приходят исправно.

Понятия «превышение средней скорости» в российском Кодексе об административных правонарушениях нет. Однако штрафы за это нарушение приходят исправно.

Улыбочку!

Как работает «Стрелка»? Как и любая другая полицейская камера, распознаёт заложенные в память образы — мотоциклы, легковые автомобили, грузовики. Цель она начинает вести (и не одну, а десятки — точное количество разработчики не раскрывают) за 450–500 метров. Такова дальность в идеальных условиях — при чистых объективах и отсутствии осадков или контрового света. Для поддержания линз в рабочем состоянии применяются специальные вентиляторы и даже омыватели.

На фотографии в «письме счастья» будет отражена траектория вашего движения.

На фотографии в «письме счастья» будет отражена траектория вашего движения.

Нарушение может быть зафиксировано, как только машина попадает в поле зрения радара. Затем камера отслеживает ее. Распознавание номера и фотографирование автоматика выполняет за 50–70 метров до места установки «Стрелки». Если автомобиль несколько раз перестроился или вовсе пропал из зоны видимости, спрятавшись за фурой или автобусом, то… теоретически система должна «забыть» нарушителя и освободить ячейку памяти. На практике нередки случаи, когда уже сохраненная скорость присваивается другой машине, на свою беду оказавшейся рядом с реальным нарушителем. Ее-то и фотографирует «бесстрастная» «Стрелка». Я сам получил незаслуженное «письмо счастья», так что рассказам о подобных случаях охотно верю. Впрочем, есть и другая схема работы, которая должна исключить такие ошибки. Например, радар «Кордон» распознаёт номерной знак машины,

Камеры гибдд на карте 2020

На карте отображены камеры и радары гибдд фиксирующие нарушения скоростного режима, расположения автомобиля на проезжей части и другие нарушения ПДД. Мы стараемся поддерживать состояние базы в актуальном состоянии и вовремя добавлять новые камеры видеофиксации.

Скопируйте этот код и вставьте себе на сайте, в то место, где должен отображаться виджет

Нарушения ПДД которые фиксируют камеры видеофиксации

Список нарушений которые способны фиксировать современные камеры видеофиксации:

  • превышение скорости
  • проезд на запрещающий сигнал светофора
  • выезд за стоп-линию
  • выезд на встречную полосу движения
  • проезд под знак "Въезд запрещен"
  • проезд под знак "Движение грузовых автомобилей запрещено"
  • выезд на полосу для маршрутных транспортных средств
  • выезд на тротуар
  • движение грузовиков далее второй полосы на автомагистралях и дорогах для автомобилей
  • нарушение требований дорожной разметки
  • выполнение поворота из второго ряда
  • не включенный ближний свет фар или дневные ходовые огни
  • нарушение правил оплаты проезда для тяжелых грузовиков
  • непредоставление преимущества пешеходам на пешеходных переходах

Как работают камеры видеофиксации нарушений

Поиск и оплата штрафов ГИБДД. Воспользуйтесь сервисом, чтобы проверить есть ли у Вас штрафы сделаные камерами фиксиции нарушений ПДД.

Проверка по официальной базе ГИБДД

Как работают камеры ГИБДД видеофиксации нарушений

Сегодня при поездках по Европе практически невозможно на дорогах встретить полицейского, но, как ни странно на первый взгляд, почти все водители стараются не нарушать правил дорожного движения. Секрет совершенно прост – европейцы уже довольно давно и очень успешно используют камеры видеофиксации нарушений. В последнее время и у нас на дорогах всё чаще можно встретить такие устройства. Многие относятся к ним неоднозначно, но статистика по снижению нарушений ПДД говорит сама за себя.

В современном мире каждый водитель должен чётко понимать, какие сюрпризы могут ожидать его на дороге. В этой статье мы постараемся познакомить читателя с существующими видами камер фиксации нарушений ПДД.

Типы камер для видеофиксации нарушений ПДД

Все видеорегистраторы, используемые на дорогах, можно разделить на 2 основных типа:

  1. Автоматические камеры.
  2. Камеры, которые используют непосредственно сотрудники ГИБДД.

Камеры для автоматической фиксации нарушений

Видеорегистраторы, работающие в автоматическом режиме, фиксируют довольно большой спектр нарушений, но далеко не всё. Водителям нужно помнить, что техника постоянно совершенствуется и список нарушений правил постоянно расширяется.

Автоматические приборы принято делить по следующим параметрам:

  • стационарные;
  • переносные;
  • мобильные.

Помимо этой классификации камеры можно разделить и по принципу действия:

  1. Радарные. Их легко распознать по имеющемуся радарному датчику и самой камере. Сначала радар фиксирует нарушение скоростного режима, а затем производится видеофиксация. К сожалению, приборы такого типа имеют довольно большой процент ошибок, за которые приходится платить водителям.
  2. Лазерные. Это наиболее современные камеры, которые используют в Европе. В нашей стране тоже можно встретить такие приборы. Они обычно закрепляются сбоку дороги и могут охватывать движение в шести полосах. Кроме стационарных вариантов, можно встретить и переносные устройства. Они выглядят как простая видеокамера, но с двумя объективами.
  3. Видеофиксации. Прибор производит несколько фотографий с определенным временным промежутком и затем вычисляется скорость автомобиля.
Стационарные приборы

Камеры такого типа устанавливаются в определенном месте и настраиваются только один раз. Далее они работают в автоматическом режиме, фиксируя нарушения дорожного движения и отсылая их в центральный офис. Данные приборы способны фиксировать максимально широкий спектр нарушений:

  • превышение скоростного режима;
  • проезд на красный свет;
  • временное движение по встречной полосе;
  • остановка за стоп-линией;
  • проезд на запрещающий знак;
  • движение по тротуару;
  • нарушения при обгоне другого транспортного средства;
  • не были пропущены пешеходы на переходе;
  • пересечение запрещающих линий;
  • не горящие фары ближнего света;
  • совершение поворота из второго ряда и т. д.
Стационарная камера

Как уже отмечалось ранее, этот список непрерывно расширяется. Например, сегодня ГИБДД работает над тем, чтобы приборы видеофиксации могли отслеживать автомобили с истекшим сроком страховки или же совершающие движение, имея фальшивый полис.

Стационарные камеры фиксации тоже могут быть разными, и наиболее распространённые марки это:

  1. «Стрелка» — позволяет распознать транспортное средство, которое запрограммировано в её памяти. Она может увидеть нарушающую цель практически за 500 метров (прибор способен вести одновременно до нескольких десятков автомобилей). После того как автомобиль-нарушитель приблизится на 50 метров, «стрелка» зафиксирует номер машины и сфотографирует её, далее внутренний радар окончательно установит скорость.
  2. «Автодория» — прибор не имеет радара, и скорость определяется фотофиксацией автомобиля в начале отрезка движения и в его конце. Расстояние, на котором может быть замечено нарушение, может составлять от 100 метров до 3 км.
  3. «АвтоУраган – ВСМ» производит фиксацию примерно 15 видов правонарушений ПДД. Здесь тоже нет встроенного радара, но прибор с погрешностью в 2 км. определяет скорость машины и фиксирует время.
  4. «Вокорд» — фиксация скорости производится по серии фотографий.
  5. «Арена» — может быть как стационарной, так и передвижной. Она имеет возможность заметить нарушителя даже в тёмное время суток, определяя скорость от 20 до 250 километров в час.

Большинство современных технических средств, применяемых инспекцией ГИБДД, прекрасно справляется со своими функциями и в тёмное время суток, так как они работают в инфракрасном диапазоне. Это свойство помогает так же увидеть и испачканные грязью номера.

Переносные камеры

Переносные камеры можно устанавливать в совершенно разных местах, меняя место максимально часто. Данные технические средства необходимо каждый раз после установки перенастраивать. Такие видеофиксаторы могут практически определять только превышение скорости, часто игнорируя другие, не менее серьёзные нарушения правил движения.

Переносная камера
Мобильные камеры

Видеокамеры данного типа устанавливаются непосредственно в автомобиле инспектора ГИБДД. Чаще всего они предназначены для фиксации нарушений:

  • скоростного режима;
  • несоблюдение правил паркования;
  • несоблюдение правил по оплате при грузоперевозках.

Мобильные камеры способны обнаруживать и регистрировать нарушения в процессе движения.

Все три типа автоматических камер подразумевают фиксацию нарушения и пересылку данных и фотографий нарушителя в инспекцию ГИБДД, откуда затем и производится рассылка так называемых «писем счастья».

Мобильная камера

Камеры, которые используют сотрудники ГИБДД

Эти технические средства применяются как вспомогательные сотрудниками ГИБДД. Их можно использовать для фиксации любых нарушений правил дорожного движения, но штраф накладывается сразу же на месте остановки ТС инспектором в ручном режиме. Использование таких приборов может происходить несколькими способами.

  1. Инспектор производит съемку нарушения и останавливает нарушителя. После предъявления видео доказательства водителю, на месте выписывается штраф.
  2. Инспектор фиксирует несоблюдение ПДД и отправляет информацию на следующий пост, где и производится остановка автомобиля-нарушителя. Далее после ознакомления водителя с имеющимися материалами выписывается штраф.
  3. Камера стоит на некотором расстоянии от поста ГИБДД и по номерам автомобилей производит их распознавание и проверку по всем необходимым базам. Информация поступает на пост, где и производится задержание нужного автомобиля.
Камера около поста ДПС

На каких частотах работают камеры

В нашей стране наиболее часто используются стандартизированные радиочастоты.

  1. Самая распространённая в странах СНГ частота 10525 МГц., известная как Х-диапазон. В нашей стране она практически не используется.
  2. Наиболее важный диапазон в России — это 24150 МГц. Эта частота имеет гораздо меньше помех в сравнении с предыдущим. В этом диапазоне функционирует большинство современных камер на дорогах.
  3. Самый новый диапазон – 34700 МГц. в России он не используется, так как занят на военные нужды.

Как происходит обработка полученных данных

После того как произошла фиксация нарушения правил дорожного движения, автоматическая камера передаёт все снятые фотографии на центральный сервер. Здесь по базам ГИБДД устанавливается владелец автомобиля и его адрес. Далее автовладельцу отправляется письмо, в которое вкладывается протокол и Постановление об административном штрафе, заверенное печатью. В письмо обязательно будет вложено и фото автомобиля в момент нарушения. Важно, чтобы на такой фотографии был хорошо виден государственный номер машины спереди и сзади. Такие письма «счастья» отправляются всегда с уведомлением. Эта дата и является точкой отсчёта положенного срока в два месяца. Этот штраф можно оплатить в любом банке по прилагаемым реквизитам.

Как узнать о возможной видеофиксации

Наше законодательство предусматривает установку предупреждающих знаков о наличии автофиксации нарушений ПДД. Это табличка 8.23. Такие знаки можно встретить практически на любой дороге и нужно быть всегда внимательным, чтобы не получить уведомление об имеющемся штрафе. К сожалению, отсутствие таблички не может являться поводом для того, чтобы опротестовать решение инспектора.

Никто не любит получать письма «счастья», но важно понимать, что наличие автоматических камер — очень эффективный способ снижения аварийности на дорогах, и нужно быть просто очень внимательным и не нарушать правила ПДД.

Подробный разбор камер фотовидеофиксации: виды, функционал, возможности

Как и когда камеры ГИБДД фиксируют превышение скорости автомобиля. 

Подробный разбор камер фотовидеофиксации: виды, функционал, возможности

Каждый водитель в России, наверное, не раз задумывался над вопросом, откуда камеры фотовидеофиксации нарушений ПДД начинают фиксировать автомобили. Также многих интересует вопрос, когда необходимо замедляться, чтобы не получить штраф за превышение максимально установленной скорости на дороге. 1gai.ru попробует ответить на этот, возможно, не совсем морально этический вопрос. 

 

Камеры контроля скорости состоят, как правило, из нескольких частей: одна часть измеряет скорость транспортных средств на дороге, а другие части фиксируют фотовидеокомплексом каждый автомобиль, нарушивший скорость. Далее данные по каналам связи поступают в единый информационный центр, где обрабатываются для последующего принятия процессуального решения. 

 

Откуда берет камера Стрелка?

Подробный разбор камер фотовидеофиксации: виды, функционал, возможности

Большинство современных фотовидеокомплексов фиксации правонарушений на российских дорогах в настоящий момент представляют собой радарные системы, основанные на военных технологиях. Давайте на примере самого продвинутого комплекса – Стрелка – разберем принцип работы радарных камер на дорогах. 

 

Радарный комплекс, основанный на военной технологии (данная технология была разработана для незаметного обнаружения и перехвата военных целей), измеряет скорость с помощью радиолокационного измерителя скорости и дальности объектов, основанного на классической импульсной схеме.

Видео с канала YouTube Supram3n

Как правило, комплексы Стрелка работают на частоте излучения радиолокатора 24,15 ГГц. Длительность импульса по уровню 0,5Ризл.=30 нсек. Период повторения импульсов 25 мксек. Для каждого обнаруженного объекта комплекс фиксирует от 256 до 1024 отраженных импульсов, которые быстро преобразуются в спектральный анализ с целью выделения для каждого объекта Доплеровской частоты. Затем комплекс формирует матрицу координат обнаруженных объектов. 

 

Фотовидеофиксирующий комплекс, как правило, состоит из видеокамеры и ИК-фильтра (прожектора). ИК-прожектор позволяет подсвечивать фиксируемые объекты на расстоянии до 150-200 метров. 

Подробный разбор камер фотовидеофиксации: виды, функционал, возможности

 

Радарный блок и комплекс фотовидеофиксации нарушений ПДД взаимодействуют друг с другом следующим образом: радар излучает импульсы, которые распространяются до 1000 метров (по заявлению производителя комплекса Стрелка), что позволяет фиксировать скорость транспортных средств с расстояния, с которого водители не видят камеру контроля скорости. Импульсный сигнал, отражаемый от транспортных средств, поступает обратно в блок быстрого преобразования импульсов радара, где и формируются данные о координатах движущихся объектов и их скорости. 

Подробный разбор камер фотовидеофиксации: виды, функционал, возможности

Одновременно с этим видеокамера передает кадры с движущимся транспортным средством программе по распознаванию образов, после чего на кадрах также выделяются движущиеся объекты и определяется их скорость и координаты. В том числе программа строит траекторию движения фиксируемых автомобилей. 

 

Данные с радара и камеры поступают затем в специальную программу, которая сравнивает показатели двух систем. В случае отсутствия существенного расхождения данных программа определяет автомобили, превышающие скорость, после чего на расстоянии 50 метров происходит их фотосъемка. 

 

Кстати, те, кто думает, что в плохую погоду комплексы камер Стрелка слепы, ошибаются. Судя по техническому описанию документации ККДДАС Стрелка, комплексы способны анализировать дорожную ситуацию при ЛЮБЫХ погодных условиях. В том числе комплекс способен работать даже при влажности 98%. 

 

Смотрите также

 

Можно ли избежать штрафа за превышение скорости, если снизить скорость до зоны фотовидеофиксации камерой?

Подробный разбор камер фотовидеофиксации: виды, функционал, возможности

Существует миф, что все камеры фотовидеофиксации превышения скорости (в том числе самый продвинутый и скоростной комплекс Стрелка) можно обмануть, если вовремя снизить скорость после первичной фиксации превышения скорости. На самом деле принцип действия комбинированной работы комплексов фиксации нарушений ПДД опровергает этот распространенный миф. Давайте снова разберем этот момент на примере комплекса Стрелка. 

 

Как мы уже сказали, комплекс Стрелка фиксирует скорость транспортных средств двумя различными способами: с помощью видеофиксации, где по отдельным кадрам программа определяет скорость перемещения объекта на дороге, а также с помощью радиолокации, которая осуществляется радаром.

 

Причем, заметьте, комплекс фиксирует не один автомобиль, превышающий скорость на дороге, а все транспортные средства, попадающие в поле зрения радара и видеокамеры. Это необходимо, чтобы избежать ошибки в измерении, а также для увеличения скорости и точности фиксации. Как только комплекс обнаруживает превышение скорости транспортным средством, программа помечает автомобиль, отслеживая его траекторию движения.

Подробный разбор камер фотовидеофиксации: виды, функционал, возможности

Далее при приближении автомобиля к комплексу на расстояние 50 метров фотовидеооборудование делает снимки автомобиля, превысившего скорость, и передает данные в центр обработки информации, где и принимается дальнейшее процессуальное решение. 

 

Бывает так, что комплекс некорректно индентифицирует несколько одинаковых объектов (например, превышение скорости зафиксировано у автомобилей одинакового цвета со схожими номерными знаками). В этом случае программная часть помечает такие автомобили специальным маркером и передает информацию об автомобилях оператору центра обработки данных, где уже человек проводит дополнительную обработку полученных данных. В случае успешной индентификации транспортного средства и подтверждения нарушения им ПДД данные передаются в отдел, который выносит административные протоколы и рассылает штрафы по почте. 

 

Отсюда вывод: резкое снижение скорости перед самой камерой Стрелка уже может не помочь  избежать штрафа за превышение скорости. 

Подробный разбор камер фотовидеофиксации: виды, функционал, возможности

Но действительно ли комплекс Стрелка имеет такую невероятную дальность действия? Судя по техническим характеристикам, данный комплекс на самом деле способен фиксировать превышение скорости на расстоянии до 1000 метров. Стоит отметить, что это относится к радарной части оборудования.

 

Но так как замер скорости комплексом Стрелка производится также и видеокамерой, а также программным оснащанием, которая не может фиксировать объекты на таком удалении, то комбинированная работа радара и камера не возможна на расстоянии в 1000 метров. Соответственно фиксация нарушений ПДД данным комплексом осуществляется на меньших расстояниях. На практике не более 350 метров. 

 

На практике комплекс Стрелка комбинированно фиксирует скорость движущихся автомобилей на расстоянии не больше 300-350 метров. И то если ясная сухая погода. Если погодные условия хуже (дождь, туман, пыль), видеофиксация скорости автомобиля редко когда составляет 200-250 метров. 

 

Смотрите также

 

На каком расстоянии начинает фиксировать камера Кордон?

Еще одна новейшая распространенная камера фотовидеофиксации нарушений ПДД на российских дорогах. Существует множество различных модификаций данного комплекса. Самый распространенный – это Кордон-М4. Данный комплекс, так же как и стрелка, использует комбинированные компоненты, измерящие скорость автотранспорта: радар, работающий на частоте 24,15 Ггц, и фотовидеокамеру. Согласно техническим характеристикам, указанным на официальном сайте, протяженность зоны контроля фоторадарного блока составляет всего 10-50 метров. Как видите, этот комплекс заметно уступает техническим возможностям комплекса Стрелка. 

 

Технические характеристики комплекса Кордон М

 

На каком расстоянии начинается фиксация скорости камер Крис?

Чаще всего на российских дорогах в настоящий момент применяют два вида камер Крис (Крис-П и Крис-С): стационарный комплекс и мобильный передвижной (камера устанавливается на треногий штатив). 

Согласно техническим характеристикам комплекса Крис-П, дальность измерения скорости составляет не менее 150 метров. Максимальная дальность визуального определения ГРЗ ТС по фотоизображению при освещенности:

  • не менее 50 лк в зоне контроля – 100 метров
  • менее 50 лк с инфракрасной подсветкой – 50 метров

 

Подробные технические характеристики комплекса Крис-П

 

Технические данные комплекса Крис-С

 

Комплекс измерительный с фотофиксацией Кречет-СМ

Подробный разбор камер фотовидеофиксации: виды, функционал, возможности

 

Еще один активно распространившийся в России комплекс фотовидеофиксации нарушений ПДД. Существует несколько модификаций комплексов Кречет. Одной из распространенных является Кречет-СМ. 

 

Данный комплекс, согласно техническим характеристикам, также способен фиксировать превышение скорости на растоянии не менее 150 метров. Правда, это значение возможно только при ясной погоде в дневное время. На практике данная камера фиксирует нарушение на растоянии не более 100-120 метров. В ночные часы и в дождливую погоду комплекс дает точные значения на растоянии не более 100 метров. 

 

Подробнее о комплексе можно прочитать здесь

 

На каком расстоянии начинают фиксировать нарушение камеры Авто-Ураган?

Подробный разбор камер фотовидеофиксации: виды, функционал, возможности

 

В заключение давайте узнаем, на каком максимальном расстоянии могут фиксировать скорость автомобилей комплексы фотовидеофиксации нарушений ПДД Авто-Ураган. Данные комплексы в отличие от вышеуказанного оборудования менее распространенные на российских дорогах. Тем не менее в некоторых регионах России эти комплексы активно используются и по сей день. Так что несколько слов о технических данных этого оборудования нужно сказать. Наиболее распространенные комплексы данной системы – это Авто-Ураган-ВСМ. 

 

Согласно техническим характеристикам данного комплекса, дальность измерения скорости и фотофиксации зависит от модификации оборудования и высоты подвеса. Вот технические характеристики комплекса:

Подробный разбор камер фотовидеофиксации: виды, функционал, возможности

 

Смотрите также

 

Итог

 

Мы, конечно же, в рамках одной статьи не рассмотрели с вами множество других фотовидеокомплексов нарушений ПДД, применяемых в настоящий момент на дорогах России. Здесь же мы рассмотрели самые передовые и распространенные камеры, которые чаще всего применяются для контроля скоростного режима автотранспорта.

Подробный разбор камер фотовидеофиксации: виды, функционал, возможности

Самой же продвинутой и распространенной камерой в России по-прежнему является Стрелка, которая заметно отличается по техническим характеристикам от других комплексов фотовидеофиксации. Но, несмотря на ее дальнобойность, на практике данная камера редко фиксирует превышение скорости на расстоянии больше 350 метров. Да, на прямых участках шоссе в ясный день, когда солнце не ослепляет объектив видеокамеры, она реально способна фиксировать скорость на расстоянии более 350 метров. Но такие погодные условия редки в нашей северной стране. 

Камеры мониторинга движения: камера ANPR, камера контроля скорости

ВВЕДЕНИЕ В КАМЕРЫ МОНИТОРИНГА ДВИЖЕНИЯ

Где и почему используются камеры наблюдения за дорожным движением?

Вы наверняка уже видели камеры наблюдения за дорожным движением во время своего маршрута - и, скорее всего, номерной знак вашего автомобиля и его скорость также были распознаны и измерены.

Камеры наблюдения за дорожным движением обеспечивают широкий спектр функций, от небольших улиц до шоссе. Эти специальные камеры используются для наблюдения за дорогами и движением, в основном из соображений безопасности, например.г. немедленно обнаруживать инциденты и непрерывно собирать точные данные о трафике в режиме реального времени. Но они также используются для взимания платы и обеспечения бесперебойного пассажиропотока.

Камеры наблюдения за дорожным движением можно увидеть установленными на опорах светофора или мостках.

Основные функции камер наблюдения за дорожным движением

Идентификационный номер автомобиля

Самой элементарной функцией камеры наблюдения за дорожным движением является идентификация транспортного средства - аппаратная или программная функция, которая определяет наличие транспортного средства.Это также называется запуском - когда автомобиль присутствует, он запускает камеру для захвата изображения.

Идентификация транспортного средства настоятельно рекомендуется для ANPR (см. Ниже), но она также используется для общих целей, например, для подсчета трафика, измерения транспортной нагрузки на данной дороге и т. Д.

ANPR / LPR / ALPR

Ключевой функцией большинства камер наблюдения за дорожным движением является автоматическое распознавание номерных знаков - вскоре ANPR, а иногда и другие сокращения, например LPR - распознавание номерных знаков или ALPR - автоматическое распознавание номерных знаков.ARH был одним из первых, кто начал проектировать работу с распознаванием пластин на основе обработки изображений еще в начале 90-х.

Камера трафика с функцией ANPR обычно называется камерой ANPR.

ANPR - это метод наблюдения за дорожным движением, основанный на оптическом распознавании символов (OCR). Специальный алгоритм OCR обрабатывает захваченные изображения или отснятый материал для распознавания знаков номера. ANPR может быть реализован в любом приложении, связанном с трафиком, с использованием существующей системы видеонаблюдения / IP-камер, но лучшим вариантом является использование специальных камер мониторинга трафика ANPR, которые обеспечивают высокую скорость распознавания и настоящую круглосуточную работу (например, модели на этой странице) .Многие поставщики ANPR утверждают, что их программное обеспечение не зависит от камеры, а это означает, что для эффективной работы ему не требуется проприетарное оборудование или специальные камеры ANPR. Программное обеспечение ARH ANPR также поддерживает работу независимо от камеры. Фактически, мы также предлагаем различные локальные и облачные решения. Но, тем не менее, правда в том, что лучшие результаты ANPR будут получены с помощью специально созданных камер ANPR, что в нашем случае не означает очень дорогое оборудование для камеры, поскольку мы проектируем и производим наши камеры на нашей собственной роботизированной фабрике в самом сердце Центральной Европа.Уже одно это является уникальной ценностью, которую мы предлагаем в отрасли: отличные цены в сочетании с бескомпромиссным качеством.

Измерение скорости

Камеры наблюдения за дорожным движением часто используются для измерения скорости - с этой функцией эти модели также называются камерами контроля скорости. Камеры контроля скорости не только обнаруживают движущихся автомобилей, но также могут использоваться для проверки потока трафика и автоматического определения заторов на дорогах.

В камерах контроля скорости

используются различные технологии для измерения скорости.К наиболее распространенным технологиям относятся радиолокационные и лазерные измерения скорости. Подключенные камеры контроля скорости - обычно как часть ITS / интеллектуальной транспортной системы - могут даже измерять среднюю скорость, просто сравнивая прошедшее время с расстоянием определенного транспортного средства между двумя точками измерения.

Выявление нарушений ПДД

Высокотехнологичные камеры наблюдения за дорожным движением, также называемые камерами контроля за дорожным движением, также способны обнаруживать нарушения правил дорожного движения.Эти конечные точки эффективно обрабатывают потоки в реальном времени и, используя передовую технологию искусственного интеллекта, могут решать, есть ли у трафика хорошее обслуживание или есть какие-либо нерегулярные действия драйвера, которые могут вызвать проблемы в трафике.

Расширенные камеры наблюдения за дорожным движением могут обнаруживать следующие нарушения правил дорожного движения:

  • Переход с твердой полосой движения
  • Неверное движение
  • Переход на красный свет
  • Без ремней безопасности
  • Превышение ограничения скорости
  • И многое другое.

Эти дорожные камеры могут даже автоматически определять или прогнозировать аварии и заторы.

Руководство по выбору подходящей камеры для наблюдения за дорожным движением

При выборе правильной модели для ваших проектов по управлению дорожным движением вам необходимо принять во внимание все требования проекта, включая технические характеристики, бюджет, факторы окружающей среды и многое другое. Мы перечислили некоторые факторы, которые важны при выборе камеры.

ANPR: внешний или встроенный

Благодаря сегодняшним вычислительным возможностям бортовой ANPR больше не является невозможным.В таком случае распознавание номерных знаков выполняется на самой камере, а вывод устройства - это готовые к использованию цифровые данные ANPR.

Однако есть несколько приложений, в которых обработка на сервере более выгодна. При выборе камеры трафика может быть решающим фактором будет ли она включать встроенный ANPR или нет.

Измерение скорости: с или без

В зависимости от типа приложения могут потребоваться камеры контроля скорости - наши модели доступны с этой опцией или без нее.

Вы можете получить даже среднюю скорость или данные о скорости участка между двумя точками измерения, используя нашу мощную вспомогательную систему данных о дорожном движении: сервер данных Globessey (GDS).

Дизайн: стационарный, переносной или мобильный?

Камеры наблюдения за дорожным движением можно установить / использовать 3 способами:

  • Исправлено: в этом случае камеры крепятся к опоре или дорожному порталу, и основная цель - обеспечить надежную и долгосрочную работу без изменения или перемещения этих устройств.SmartCAM - одна из наших флагманских фиксированных камер наблюдения за дорожным движением со встроенным ANPR.
  • Портативный: При разработке портативных камер ключевыми факторами являются следующие: компактность, не должна занимать больше места, чем чемодан, и должна быстро устанавливаться. Портативные камеры по-прежнему работают с фиксированного положения, в отличие от мобильных камер, однако их также можно установить внутри патрульной машины. Оцените нашу самую передовую портативную камеру для наблюдения за дорожным движением: камеру для измерения скорости и контроля дорожного движения S1.
  • Mobile: мобильные камеры ANPR в первую очередь предназначены для определения неподвижных или движущихся транспортных средств и распознавания номерных знаков даже на движущемся автомобиле. Эти устройства обычно устанавливаются на патрульных машинах и постоянно сканируют окружающее движение. В этом типе приложений нет физического триггерного входа - камера должна иметь возможность автоматически идентифицировать автомобили самостоятельно. Если вам интересно, вы можете найти более подробную информацию на нашем сайте MicroCAM.
.

Видеоматериалы о нарушениях правил дорожного движения - видеоролики 4K и HD

В настоящее время вы используете более старую версию браузера, и ваша работа может быть неоптимальной. Пожалуйста, подумайте об обновлении. Учить больше. ImagesImages homeCurated collectionsPhotosVectorsOffset ImagesCategoriesAbstractAnimals / WildlifeThe ArtsBackgrounds / TexturesBeauty / FashionBuildings / LandmarksBusiness / FinanceCelebritiesEditorialEducationFood и DrinkHealthcare / MedicalHolidaysIllustrations / Clip-ArtIndustrialInteriorsMiscellaneousNatureObjectsParks / OutdoorPeopleReligionScienceSigns / SymbolsSports / RecreationTechnologyTransportationVectorsVintageAll categoriesFootageFootage homeCurated collectionsShutterstock SelectShutterstock ElementsCategoriesAnimals / WildlifeBuildings / LandmarksBackgrounds / TexturesBusiness / FinanceEducationFood и DrinkHealth CareHolidaysObjectsIndustrialArtNaturePeopleReligionScienceTechnologySigns / SymbolsSports / RecreationTransportationEditorialAll categoriesMusicMusic На главнуюПремиумBeatШаблоныШаблоны для домаШаблоны социальных сетейОбложка Facebook .

Настройка модуля обнаружения нарушений ПДД - Авто-Интеллект 5.4 (английский)

Документация для версии Авто-Интеллект 5.4. Также имеется документация по другим версиям ПК Интеллект.

Предыдущая страница Следующая страница

.

Включение интеллектуальной выдачи билетов при нарушениях правил дорожного движения в именованных транспортных сетях передачи данных

В последнее время были предложены различные приложения для транспортных сетей Ad hoc (VANET), и интеллектуальное оформление билетов при нарушениях правил дорожного движения является одним из них. С другой стороны, появились новые архитектуры информационно-ориентированных сетей (ICN), которые были исследованы для сетей VANET, таких как транспортные сети с именами данных (VNDN). Однако существующие приложения в VANET не подходят для парадигмы VNDN из-за зависимости от «именованного контента» вместо текущего «ориентированного на хост» подхода .Таким образом, нам необходимо разработать появляющиеся и новые архитектуры для приложений VNDN. В этой статье мы предлагаем интеллектуальную систему продажи билетов за нарушение правил дорожного движения (TVT) для VNDN, названную SmartCop , которая позволяет полицейскому транспортному средству (CV) выдавать билеты за нарушение правил дорожного движения нарушителю (-ам) самостоятельно, один раз они находятся в диапазоне передачи этого CV. Задержка выдачи билетов, стоимость сообщений и процент нарушений, обнаруженных для различного количества транспортных средств, нарушителей, резюме и скорости транспортных средств, оцениваются с помощью моделирования.Кроме того, мы предоставляем дорожную карту будущих направлений исследований для обеспечения безопасного вождения в автомобилях будущего с помощью технологии VNDN.

1. Введение

В последние десятилетия сети VANET широко изучались исследователями, академическими кругами и промышленностью. Хотя изначально VANET были разработаны для повышения безопасности дорожного движения, они могут дополнительно предлагать водителям и пассажирам коммерческие, информационные и развлекательные услуги, что также увеличивает доходы производителей автомобилей и различных поставщиков услуг.Если быть точным, приложения безопасности в основном поддерживаются бортовыми блоками (OBU), которые зависят от протокола выделенной связи ближнего действия (DSRC) между транспортными средствами (V2V) и, в некоторых случаях, инфраструктуры (V2I). С другой стороны, небезопасные приложения зависят от различных протоколов TCP / IP, которые были предложены для работы поверх измененного 802.11p / беспроводного доступа в транспортных средствах (WAVE) в VANET [1]. Кроме того, многоканальная архитектура IEEE 1609.4 также была представлена ​​в стандарте WAVE, что позволило эффективно использовать доступный спектр для автомобильной связи как в Европе, так и в США.Согласно стандарту существует канал управления 10 МГц (CCH) и шесть служебных каналов 10 МГц (SCH) для обмена сообщениями безопасности / управления (то есть маяками) и данными приложений, не связанных с безопасностью, соответственно.

Короче говоря, такие усовершенствования в системе автомобильной связи преследуют как потенциальный инструмент для решения растущего числа дорожно-транспортных происшествий, вызванных различными нарушениями на дорогах. В нашу эпоху автоматизации мы ожидаем, что новые автомобили будут достаточно умными, чтобы заранее обнаруживать аварийные ситуации и избегать дорожно-транспортных происшествий [2].Например, мы видели, как Google, Tesla, Hyundai, BMW и многие другие производители переходят на автономные автомобили. Рисунок 1 отражает будущее умного автомобиля. В контексте данной статьи мы сосредоточимся на автоматизации транспортных средств ГИБДД и правоохранительных органов, чтобы помочь полицейским на дорогах.


Обычно гаишнику необходимо идентифицировать транспортное средство, нарушающее правила дорожного движения, вручную или с помощью электронных устройств, таких как датчики скорости и камеры.Затем полицейский следует за указанным автомобилем и инструктирует водителя остановиться. Затем тот же полицейский должен выйти из своей патрульной машины, чтобы вручную осмотреть транспортное средство, чтобы определить его личность, и вручную проверить водительские права нарушителя, чтобы определить его / ее личность. Затем он / она выдает штраф за нарушение, в котором указывается личность транспортного средства, личность водителя, характер нарушения правил дорожного движения и соответствующий штраф. Существующая система оформления билетов за нарушение ПДД имеет много недостатков; например, (1) это длительный и трудоемкий процесс; (2) иногда нарушитель правил водитель вступает в жестокую схватку с гаишником; (3) в случае нескольких нарушителей трудно отслеживать все сразу. один раз; (4) практически невозможно охватить все участки дороги для выявления нарушений правил дорожного движения (с помощью камеры, датчиков скорости и т. д.)).

Альтернативный способ - установить повсюду камеры контроля скорости и контролировать их все сразу или частично, сидя в офисе. Как только установленная камера обнаруживает любого нарушителя, она фиксирует видео и изображение транспортного средства, а затем билет отправляется соответствующему владельцу, вытаскивая соответствующую информацию напротив номерного знака. Однако это нецелесообразное предположение, чтобы все улицы и знаки остановки были закрыты камерами. Более того, на автомагистралях дальнего следования установка камер контроля скорости, не оставляющих незащищенных участков позади, также будет непозволительным аргументом.Кроме того, расходы на обслуживание этих камер и датчиков поставят под угрозу экономическую эффективность транспортных отделов, а также будут нарушены соображения конфиденциальности гражданских лиц.

Поэтому исследователям пришла в голову идея оснастить автомобили автоматами по продаже билетов. Опять же, основная цель - минимизировать человеческие ошибки и опасность для жизни полицейского и преступника одновременно. Например, авторы в [3] предложили установить устройство радиочастотной идентификации (RFID), которое собирает данные с датчиков в автомобиле и доставляет эти данные, когда транспортное средство пересекает любой пункт взимания платы или полицейское транспортное средство (CV).Эта система предназначена для автономной выдачи билетов в случае любого нарушения на безопасном расстоянии между полицейским и нарушителем. Однако системы RFID не соответствуют текущим требованиям VANET, особенно с точки зрения диапазонов передачи, изменений скорости и аутентификации. Кроме того, в транспортных средствах необходимо установить дополнительное оборудование, отличное от бортовых блоков, которые в основном используются для связи V2V и V2I. Одним из решений является использование существующих OBU для включения более интеллектуального механизма выдачи билетов для нарушений правил дорожного движения, учитывая, что OBU оснащены технологиями беспроводной связи, например, IEEE 802.Технологии 11p / DSRC. Несмотря на то, что у нас есть множество решений, доступных для бортовых блоков с поддержкой WAVE в VANET, которые расширяют возможности связи, все они имеют следующие общие особенности: (i) Каждому транспортному средству назначается IP-адрес. (Ii) Для приложений используются определенные адреса назначения. . (iii) В основном возможные решения направлены на выбор одного наилучшего пути для достижения IP-адреса назначения. Однако присвоить IP-адреса мобильным объектам, таким как автомобили, непросто.Причина проста; то есть для управления IP-адресами требуется поддержка инфраструктуры, например центрального сервера (например, DHCP). Здесь стоит упомянуть, что концепции IP-адресов были первоначально введены для проводных технологий, в то время как мобильность является неотъемлемой особенностью сетей VANET, что приводит к высокодинамичной топологии сети. Точно так же лучший способ присвоения IP-адресов мобильным объектам был признан открытым вопросом исследования [4].

Между тем, именованная сеть передачи данных (NDN) [5] как расширение Content-Centric Network (CCN) [6] была применена в VANET несколькими исследователями, что является новой архитектурой будущих Интернет-проектов [7].NDN в основном меняет концепцию связи с IP / хоста на передачу данных в VANET и может называться автомобильным NDN (VNDN). В отличие от связи на основе IP, в VNDN уникальный идентификатор (называемое имя) назначается контенту вместо хоста (т. Е. Конечного устройства), который пытается передать информацию о физическом местоположении хоста и поддерживает мобильность узла (т. Е. , автомобили в нашем случае). NDN рассматривает данные или контент как первоклассный гражданин сети. Кроме того, VNDN использует простую модель связи на основе запроса-ответа, где запрашивающий узел отправляет сообщение «Интерес», а провайдер отправляет обратно ответное сообщение с запрошенными данными.Более того, недавняя литература показывает, что данные в NDN более безопасны, чем связь на основе IP, благодаря внутренней безопасности данных, а не защищенному сеансу связи [8]. Дело в том, что включение будущих Интернет-технологий в существующие специализированные инфраструктуры является потенциальным решением. Очевидно, что VNDN имеет тенденцию поддерживать различные небезопасные приложения, такие как потоковое видео. Насколько нам известно, помимо приложений, не связанных с безопасностью, мы предложили интеллектуальную архитектуру (TVT) для выдачи билетов нарушения правил дорожного движения (TVT) в качестве первого шага к применению CCN для транспортных средств [9].

В этом документе мы расширяем нашу работу, чтобы применить новейшую архитектуру NDN в сетях VANET и предложить полную систему, которая помогает правоохранительным органам создавать более безопасную и умную систему TVT. Предлагаемую схему мы называем « SmartCop. ”В SmartCop мы определяем несколько типов пакетов и их роли для поддержки системы продажи билетов за нарушение правил дорожного движения. Более того, она способна обнаруживать нарушителей и выдавать им билеты без вмешательства человека. В отличие от существующих решений, мы полагаемся только на бортовые блоки.Наша основная цель - дать возможность CV автономно получать информацию обо всех нарушениях от соседних OV. Основным вкладом нашего SmartCop является (1) обнаружение нарушителя (ов) с безопасного расстояния с использованием будущего Интернета, (2) выдача билетов с использованием беспроводной среды независимо от скорости и направления движения транспортных средств, (3) сбор платы за билеты автоматически, тем самым экономя время и усилия как правонарушителя, так и полицейского одновременно, и (4) стараться не оставлять на дорогах неотслеживаемых участков.

Остальная часть статьи организована следующим образом. Раздел 2 резюмирует недавние усилия, предпринимаемые для автоматизации системы продажи билетов за нарушение правил дорожного движения. В Разделе 3 описывается предлагаемая нами система SmartCop, а в Разделе 4 представлены результаты моделирования и анализ. В Разделе 5 мы кратко обсуждаем текущие проблемы и проблемы в VNDN. Наконец, раздел 6 завершает статью.

2. Сопутствующие работы

Правоохранительные органы ежегодно получают значительную прибыль, выписывая штрафы за нарушение правил дорожного движения.Таблица 1 показывает, что 20% от общего числа водителей в Соединенных Штатах ежегодно получают штрафы за превышение скорости. Примерно такая же статистика будет и для других нарушений дорожного движения во всем мире. В этом разделе мы рассмотрим последние улучшения, сделанные в CV и OV, чтобы помочь государственным чиновникам (то есть полицейским) на дорогах и уменьшить количество нарушений правил дорожного движения, соответственно.


Описание Значение

Среднее количество людей в день, получающих штраф за превышение скорости 112000
Общее годовое количество людей, получающих Штрафы за превышение скорости 41000000
Общий процент водителей, которые получат штрафы за превышение скорости в этом году 20.6%
Средняя стоимость штрафа за превышение скорости (включая сборы) 152
Общая сумма уплаченных штрафов за превышение скорости в год 6,232,000,000
Средний годовой доход от штрафа за превышение скорости на одного сотрудника полиции США 300000
Процент штрафов за превышение скорости, оспариваемых в дорожном суде 5%
Общее количество лицензированных водителей в Америке сегодня 196 000 000

Источник статистики: http: / / www.statisticbrain.com/driving-citation-statistics.

В [10] авторы используют GPS для получения информации о состоянии транспортного средства, то есть о местоположении и скорости. Автомобиль оборудован системой предупреждения о нарушении правил дорожного движения и накопителем нарушений ПДД, в котором хранятся картографические данные, правила дорожного движения текущего участка дороги, а также нарушения ПДД, совершенные водителем. Контроллер используется для контроля и управления различными блоками устройства. Данные GPS сопоставляются с данными карты и правилами дорожного движения, ранее сохраненными в устройстве, чтобы определить, было ли нарушение.На основании результата либо водителю выдается предупреждение, если возможное нарушение рассчитано, либо билет сохраняется в памяти нарушений устройства, если нарушение было совершено. Кроме того, также представлен механизм шифрования для хранения зашифрованных билетов в памяти. Оформленные билеты вместе с подробностями о нарушениях и личной информацией можно будет просмотреть позже на дисплее управления.

В [11] авторы используют радиочастотный (RF) считыватель для определения личности транспортного средства и, наоборот, личности водителя, а затем выписывают штрафы в соответствии с применимыми законами дорожного движения.Устройство смарт-билетов управляется центральным процессором, и устройство содержит радиочастотный считыватель, беспроводной приемопередатчик, память и порты связи. Радиочастотные метки устанавливаются на номерных знаках транспортных средств и в водительских правах водителя, которые содержат идентификационную информацию транспортного средства и водителя, соответственно. RF-считыватель смарт-билетного устройства может считывать информацию с этих RF-меток со статических и мобильных транспортных средств. Полученная информация используется для оформления билета о нарушении правил дорожного движения, содержащего информацию о транспортном средстве и водителе, время и характер нарушения, а также соответствующий штраф.Кроме того, расширением этой идеи является установка датчиков скорости в интеллектуальное устройство продажи билетов, с помощью которых также можно легко обнаруживать превышающие скорость транспортные средства.

В [12] авторы используют серию цифровых фотоаппаратов, фото и видео, для наблюдения за местом движения. Эта система соединена с системой обработки, в которой процессоры изображений используются для компиляции изображений транспортных средств и сцен, созданных системой цифровой камеры; кроме того, система проверки проверяет личность транспортного средства и водителя по изображениям транспортного средства.Затем система уведомлений направляет информацию о потенциальном нарушении в правоохранительные органы. Видеокамера записывает кадры как до, так и после обнаружения нарушения. Буфер используется для захвата отснятого материала до обнаружения нарушения; он хранит непрерывную видеосъемку нескольких предыдущих секунд. В случае обнаружения нарушения таймер запускается, и когда таймер истекает, содержимое буфера записывается, и полученный видеоклип объединяется с доказательствами из цифровых неподвижных изображений нарушения идентифицированного автомобиля-нарушителя и водителя.

Авторы предлагают систему продажи билетов и отслеживания в [13] путем реализации интеллектуальной бортовой системы GPS / GPRS, прикрепленной к транспортному средству. Наряду с этим, скорость автомобиля контролируется бортовой системой, и в случае нарушения скорости информация о транспортном средстве, то есть местонахождение и максимальная скорость, отправляется в уполномоченный офис с помощью сообщения GPRS, которое выдает штраф за нарушение водителю. Скорость контролируется GPS-сигналом и акселерометром автомобиля. Более того, авторы также предлагают функцию геокастинга, то есть использование Google Map для отслеживания текущего местоположения транспортных средств.Датчики удара / вибрации, установленные в подушках безопасности, используются для идентификации аварии, которая приводит к отправке сообщений GSM / GPRS в близлежащие автомобили, больницу и другие органы.

В [14] предлагается автоматизированная система, в которой сотрудникам полиции предоставляется портативное устройство, которое автоматически обнаруживает нарушения ПДД. Устройство соответствует правилам дорожного движения, и в случае нарушения водителем транспортного средства этих правил установлена ​​аудио- и визуальная система для информирования водителя и властей.Устройство используется для считывания радиочастотных меток, установленных на номерных знаках транспортных средств. RF-тег содержит данные о владельце транспортного средства, которые используются для выдачи билета соответствующему водителю. Кроме того, устройство также может быть подключено к локальному принтеру, который распечатывает квитанцию ​​о нарушении правил дорожного движения.

Кроме того, мы предложили уникальную архитектуру системы продажи билетов (TVT) в [9], где мы рассмотрели появление контент-ориентированных и автомобильных сетей (VCCN). Основная идея предложенной архитектуры заключалась в том, чтобы обнаруживать нарушителей и выдавать им билеты без вмешательства человека.Однако мы были точны и не проводили никаких экспериментов. В этой статье мы еще больше расширяем нашу работу и называем ее SmartCop, в которой было выполнено обширное моделирование, а архитектура была реализована на основе IEEE 802.11p. В отличие от существующих решений, SmartCop полагается только на бортовые блоки (OBU) с несколькими интерфейсами. Предлагаемый метод содержит разные структуры данных; обычные автомобили (OV) содержат три структуры данных, а именно: входящие билеты (PTE), полученные билеты (TR) и записи о нарушениях (VE), тогда как полицейский автомобиль (CV) содержит две структуры данных, а именно: Pending Билеты (PT) и Правила дорожного движения и билеты (TRT).Кроме того, он может прикрывать патрулируемые участки и, что более важно, непатрулируемые участки дороги, где нарушения со стороны обычных транспортных средств (OV) остаются незамеченными. Нарушения OV в этих областях сохраняются в PTE. Поскольку VNDN - это парадигма коммуникации на основе опроса, поэтому в нашей архитектуре CV периодически передает сообщение Interest, чтобы получить PTE от своих непосредственных соседей. Это позволяет резюме выдавать билеты во время выполнения и избегать любого ручного контакта с водителем. Билеты, полученные OV, хранятся в структуре TR, и при контакте с RSU или платной платой сумма билета вычитается с банковского счета водителя.Для оплаты билетов банковские реквизиты водителей доступны для пунктов взимания платы и RSU. Таким образом, преступники самостоятельно штрафуются и обвиняются. Запись оплаченных билетов хранится в структуре VE OV.

К сожалению, автоматизация продажи билетов не была исследована так много, как это утверждается, и это видно из сводки, представленной в таблице 2.

9004 0 Патент США [14]

Тип Год Цели Technologies

Патент США [10] 2004 Предупреждение и хранение нарушений ПДД GPS
Патент США [11] 2006 Идентификация нарушений ПДД и оформление билетов Радиочастотный считыватель
Патент США [12] 2011 Идентификация нарушений ПДД и оформление билетов Цифровые фото- и видеокамеры
Исследовательская статья [13] 2013 Идентификация нарушений ПДД, оформление билетов и отслеживание GPRS / GSM, Google Maps
2014 Устройство обнаружения нарушений ПДД Радиочастотный считыватель
Исследовательская статья [9] 2015 Идентификация нарушений ПДД и оформление билетов VCCN, DSRC, V2V, V2I

3.SmartCop: Интеллектуальная система контроля трафика в транспортных средствах NDN
3.1. VNDN: Предпосылки связи

В VNDN связь - это управляемый получателем процесс, основанный на двух типах пакетов: Interest, который передает запрос на блок контента, идентифицированный по его имени. Каждое транспортное средство, распространяющее интерес, называется потребителем , и аналогично транспортное средство, предоставляющее этот контент, называется поставщиком . Обычно каждое транспортное средство в VNDN поддерживает три структуры данных: (i) хранилище контента (CS), в котором хранится созданный и входящий контент; (ii) таблица маршрутизации с именем Forwarding Information Base (FIB), в которой хранится исходящий интерфейс (ы) (в VNDN ожидается, что каждое транспортное средство будет оборудовано несколькими интерфейсами для связи, такими как 802.11, LTE и WiMax) для пересылки интересов; (iii) Таблица ожидающих интересов (PIT), которая отслеживает перенаправленные интересы, так что полученный контент может быть сохранен в CS или отправлен обратно потребителю (ам) соответственно.

3.2. Предлагаемая архитектура системы SmartCop

Наряду с предположением о разделении дорог на сегменты, мы вносим однородность во все общественные и частные транспортные средства и назвали их обычными транспортными средствами (OV). Более того, мы назвали автомобили для наблюдения за дорожным движением полицейскими автомобилями (CV).Как мы упоминали ранее, на шоссе, а также в городской среде есть неконтролируемые участки, которые в совокупности именуются здесь «непатрулируемой зоной». Ожидается, что если какое-либо правило будет нарушено в непатрулируемой области, это никогда не будет замечено. Эти нарушения могут быть различных типов, например превышение скорости, обход знаков СТОП, неправильная полоса движения и парковка в зоне, запрещенной для парковки. Чтобы справиться с этим, предлагаемая нами архитектура позволяет OV и CV поддерживать дополнительные структуры данных, как показано на рисунках 2 (a) и 2 (b).Здесь стоит упомянуть, что в настоящее время бортовые блоки и датчики, установленные в транспортных средствах, способны обнаруживать нарушения, устраненные водителем. Однако может быть случай, когда OV нарушает правила дорожного движения, и поблизости нет камеры или CV, которые можно было бы преследовать соответственно (см. Рисунок 6). Таким образом, мы намерены управлять этими зарегистрированными нарушениями в таблице Pending Tickets Entry (PTE) на каждом OV. Поскольку VNDN - это парадигма коммуникации на основе опроса, поэтому в нашей архитектуре CV периодически передает сообщение Interest, чтобы получить PTE от своих непосредственных соседей (т.е.е., односкачковые соседи). Такой обмен PTE позволяет каждому резюме выдавать тикеты во время выполнения, избегая при этом существующих ручных операций. В частности, PTE используются совместно с теми же интерфейсами, из которых был получен интерес, и после получения PTE от соседних OV CV проверяет свою базу данных правил дорожного движения и билетов (TRT) (каждое CV снабжено обновленными правилами дорожного движения и ценами на билеты. таблица аналогична Content Store в обычной CCN). Как только тип нарушения сопоставлен, соответствующее резюме отправляет билет и взносы соответствующему OV.После этого OV сохраняет эту информацию о билетах в своей таблице полученных билетов (TR). Здесь мы предполагаем, что каждый водитель имеет один счет в центральном банке или платежную карту, зарегистрированную в транспортном департаменте, используемую для оплаты дорожных сборов и других сборов. При пересечении любой предстоящей платной станции автоматическая оплата выданных билетов завершается, и запись из TR перемещается в Записи о нарушениях (VE) с целью ведения записей. Основные операции предлагаемой системы SmartCop и ее поведение в городских условиях и на шоссе обсуждаются в следующем тексте.


(a) Обычное транспортное средство (OV): структуры данных
(b) Транспортное средство полицейского (CV): структуры данных
(a) Обычное транспортное средство (OV): структуры данных
(b) Транспортное средство полицейского (CV): структуры данных
3.3. Обнаружение нарушителей и процесс выдачи билетов

В системе SmartCop все OV поддерживают структуру PTE в своем незащищенном черном ящике. OV становится нарушителем, когда он совершил нарушения и имеет запись (и) в своем PTE. Полицейские машины периодически отправляют сообщения Interest для обнаружения нарушителей, и это сообщение Interest похоже на сообщение об интересе NDN по умолчанию с дополнительной опцией PTE ().CV хранит информацию в своем PIT, который также включает значение NONCE. Значение NONCE - это 32-битное целое число, которое случайным образом генерируется отправителем сообщения Interest. Наряду с этим то же значение NONCE присутствует в сообщении данных, полученном в ответ, чтобы распознать, что сообщение данных является ответом определенного интереса.

Когда OV получает, он сначала ищет свой PTE. В случае отсутствия записи в PTE сообщение об интересе отклоняется. С другой стороны, если PTE не пуст, то OV отправляет всю информацию PTE в сообщении данных ().содержит всю информацию PTE, идентификатор автомобиля и то же сообщение NONCE из сообщения Interest. Когда CV получает, оно ищет свой PIT и, если запись найдена, сохраняет данные PTE в PT. Общий поток этого процесса показан на рисунке 3.


Сразу после отправки OV также генерирует сообщение Interest (), включая свой собственный идентификатор, NONCE и заголовок «PT», чтобы запросить билет у полицейского автомобиля. и OV создает запись в своей PIT.При получении CV совпадает с ID OV в его PT, и если CV находит записи, оно отправляет все записи вместе с фиксированными штрафами за каждое нарушение. Эти обвинения в нарушении указаны в резюме из стандартного TRT, которое доступно для всех резюме в регионе, и сумма устанавливается отделом транспорта или правоохранительным органом, что выходит за рамки нашей статьи. Когда он получен в OV, он находит PIT и затем создает запись в своем TR с payment flag 0.В дополнение к этому, те же записи удаляются из PTE. Здесь стоит упомянуть, что резюме также устанавливает флаг оплачено / неоплачено на 0, чтобы подчеркнуть, что штрафы все еще ожидаются. Мы называем весь этот обмен сообщениями между CV и OV сеансом . В одном сеансе может быть возможно, что OV получит несколько билетов. Обоснованием этого является то, что OV допустил несколько нарушений и не находился в непосредственной близости от CV. Таким образом, сеанс является одним из параметров оценки SmartCop при моделировании, который обсуждается в следующем разделе.

3.4. Процесс получения штрафов

Процесс получения штрафов почти аналогичен процессу выдачи билетов; однако для взыскания штрафов с OV используется сборная единица (CU) вместо CV. CU может быть оборудованием, установленным на выезде за проезд на шоссе или съезде с шоссе, или оно может быть установлено в RSU, установленном в любом выделенном месте, например, на шоссе или берегу. На рисунке 4 показана блок-схема этого шага.


CU периодически отправляет проценты с заголовком TR / опцией ().После получения OV находит записи в своем TR. В случае отсутствия записей, сбрасывается. С другой стороны, если в TR есть / есть запись (и), OV отправляет вместе со своим ID. Когда CU получает, он вычитает комиссию из учетной записи или любого типа платежной карты, связанной с этим идентификатором OV. После успешной оплаты штрафов эта информация отправляется резюме в регионе, чтобы отметить их соответствующие записи в своем PT как 1 / оплаченный (метод оплаты взносов, а также распространение информации для всех резюме в регионе не входят в объем данной работы).Сразу после отправки OV отправляет для получения подтверждения, уплачен штраф или нет. В случае успешной оплаты, ТС отправляет, что свидетельствует об успешном взыскании штрафа за указанные нарушения. После этого OV удаляет все совпадающие записи с входящими в TR и сохраняет их в записи нарушений, таблице Violation Entries (VE).

3.5. SmartCop в городской среде

В городских районах мы наблюдаем развертывание множества придорожных модулей (RSU), очевидно, поддерживающих различные приложения.Мы ожидаем, что эти RSU будут работать как сборщики билетов из-за их прочных магистральных соединений с проводными сетями. На Рисунке 5 показан городской сценарий, когда скорость превышает скорость и, следовательно, необходимо оформить билет. Наша интеллектуальная система регистрации нарушений правил дорожного движения позволяет будущему резюме выдавать соответствующий билет для транспортного средства, отправляя пакет интересов для PTE, получая PTE взамен и обновляя базу данных местных правоохранительных органов через любой доступный интерфейс, такой как LTE или 3G (в VNDN, Ожидается, что каждое транспортное средство будет оснащено несколькими интерфейсами для связи, такими как 802.11, LTE и WiMax). Например, выбор наиболее надежного интерфейса выходит за рамки данной работы. В системе SmartCop в конечном итоге пользователь оплачивает билеты при пересечении следующего RSU.



3.6. SmartCop в среде автомагистралей

На автомагистралях в основном у нас есть платные кабины, как показано на Рисунке 6. Каждая платная кабина оборудована по крайней мере одним RSU и, таким образом, может пытаться взимать плату за ожидающие билеты, хранящиеся в TR. Однако может быть случай, когда нарушение не будет начислено из-за недостаточной суммы на банковском счете и так далее.В этом случае мы включаем двоичный флаг в TR (то есть 0 и 1) в случае неоплаченных и оплаченных билетов соответственно. В первом случае транспортный отдел следует обычной процедуре отправки билета по почте вручную. В последнем случае запись перемещается в VE со значением флага 1, что гарантирует завершение платежа.

4. Результаты моделирования и анализ

В этом разделе мы кратко обсудим среду моделирования, параметры и результаты предлагаемой схемы SmartCop.

4.1. Среда моделирования

Для оценки предложенной схемы SmartCop архитектура демона пересылки NDN и IEEE 802.11p реализованы на каждом транспортном средстве и смоделированы в Network Simulator (NS2). Каждое транспортное средство в моделировании может обмениваться данными на дальности передачи до 300 метров. Наряду со стандартными структурами NDN (CS, PIT и FIB), структуры, поддерживаемые SmartCop, то есть PTE, TR, VE, PT и TRT, также реализованы для правильной оценки его функциональности.Сообщения с интересами и данными по умолчанию NDN изменены для поддержки операций по оформлению заявок на нарушение. Смоделирована модель мобильности шоссе с различным количеством транспортных средств, которые движутся со средней скоростью от 50 до 100 км / ч. Общее количество транспортных средств () складывается из, и нарушителей. Транспортные средства нарушителя случайным образом совершают нарушения от 1 до 5 случайным образом в течение времени симуляции 200 с. Каждый из них отправляет периодическое сообщение Interest каждые 1 с для поиска нарушителей. Остальные параметры моделирования приведены в таблице 3.


Параметр Значение

MAC / PHY IEEE 802.11p
Диапазон частот 5,9 ГГц
Продолжительность моделирования 200 с
CV 1–5
OVs 30–80
Нарушители 5–25
Количество нарушений / нарушителей Случайно (1–5)
Средняя скорость автомобиля 50–100 км / ч

Производительность SmartCop представляет собой среднее значение двадцати прогонов моделирования для каждой точки на графике с доверительным интервалом 10%.Ниже приводится описание показателей эффективности, которые были проанализированы. (I) Средняя стоимость - это общее количество сообщений (интерес и данные), которыми обменивались CV и нарушители для успешного оформления билета о нарушении. (Ii) Удовлетворено задержка - это время между процентом и сообщениями данных, полученными нарушителем из резюме для успешного получения билета (ов) о нарушении (-ях). (iii) общая задержка - это время, в течение которого нарушитель совершил нарушение и получил штраф за это нарушение.(iv) Количество сеансов - это обмен сообщениями между CV и нарушителем для получения билета о нарушении. (v) Количество удовлетворенных билетов - это соотношение полученных билетов и общего количества нарушений в течение периода моделирования.

4.2. Результаты и анализ

В этом разделе мы кратко обсуждаем результаты моделирования предложенной схемы SmartCop.

На рисунке 7 показана средняя удовлетворенная задержка для различного количества нарушителей (рисунок 7 (a)), CV (рисунок 7 (b)), OV (рисунок 7 (c)) и скорости транспортного средства (рисунок 7 (d). ).Средняя удовлетворительная задержка - это промежуток времени между и, полученный нарушителем, чтобы успешно получить штраф за нарушение правил дорожного движения. Проще говоря, это задержка сеанса билета нарушения , в течение которого резюме и нарушитель обмениваются сообщениями для билета нарушения. Из рисунка видно, что чем больше нарушителей, тем дольше задержка. Обоснование этого явления заключается в том, что при наличии большого количества нарушителей обмен сообщениями увеличит трафик, а задержка поиска PTE, PT, TR и других структур будет больше, чем приведет к большой задержке удовлетворения нарушения. .Напротив, с количеством резюме. В случае большего количества резюме накладные расходы по передаче сообщений о нарушениях распределяются между резюме, которые выпускают билеты с меньшей задержкой; см. Рисунки 7 (a) и 7 (b). С другой стороны, количество обычных транспортных средств и скорость транспортного средства не так сильно влияют на среднюю удовлетворительную задержку, поскольку трафик NDN на обычных транспортных средствах не имеет доступа к структурам данных, связанным с PTE, PT, TR и SmartCop. Следовательно, максимальная разница в удовлетворяемой задержке равна 0.03 мс для переменного числа OV и на рисунке 7 (c) и менее 0,035 мс для переменной скорости, как видно на рисунке 7 (d). Отсюда следует вывод, что количество резюме и нарушители в районе имеют большое влияние на удовлетворенную задержку.

.

Отдел дорожного движения - LA Court

Суд немедленно предоставил временную помощь по вопросам дорожного движения и нарушений правил дорожного движения и продлил все сроки с 17 марта по 14 октября 2020 года.

Если действие ваших водительских прав в Калифорнии приостановлено из-за неоплаченных штрафов за нарушение правил дорожного движения, вы можете позвонить в Суд должен назначить дату слушания в будущем или разработать план выплат и потребовать от DMV освобождения удерживаемых водительских прав прямо сейчас.Вы должны знать, что COVID-19 повлиял на способность DMV обрабатывать эти запросы, поэтому могут возникнуть некоторые задержки в снятии запретов.

Все явки в суд, ранее запланированные на любое время с 17 марта 2020 г. по 10 августа 2020 г., по делу о нарушении правил дорожного движения или нарушении правил дорожного движения, были перенесены на новую дату после 10 августа 2020 г. Если вы не получили уведомление о вашей новой дате, вы можете посетить веб-сайт суда по адресу lacourt.org

.

камер видеонаблюдения фиксируют около 70 000 нарушений ПДД за месяц »английский» www.24.kg

09:26, 18 мая 2018 г., Бишкек - ​​ИА 24.kg , Татьяна КУДРЯВЦЕВА

Всего за месяц камеры видеонаблюдения зафиксировали 69 849 нарушений правил дорожного движения на четырех перекрестках Бишкека. Об этом 24.kg сообщили в Государственной регистрационной службе.

Наиболее частое нарушение - пересечение стоп-линии. Это правило нарушило не менее 40 334 автовладельца.

На втором месте по количеству нарушений - нарушение требований дорожных знаков - 16 579 случаев. На третьем месте - превышение скорости с 6 809 фактами. Кроме того, камеры зафиксировали 2392 факта нарушения дорожной разметки и 1305 фактов нарушения правил парковки. Самые редкие нарушения на сегодняшний день - это проезд на красный свет (1282 факта) и движение по встречной полосе (1147 фактов).

Напомним, в Бишкеке в тестовом режиме работают четыре камеры для фото- и видеозаписи нарушений.При этом видеокамера на пересечении улиц Ибраимова и Фрунзе фиксирует нарушения со 2 апреля, на Байтик-Баатыре и Горьком - с 9 апреля, а на Байтик-Баатыре, Ахунбаеве и Южном шоссе - с 11 апреля. Пока что радар, фиксирующий нарушение скоростного режима, установлен пока только на Южном шоссе. За нарушение ПДД водителям штрафы не начисляются.

.

Смотрите также