Новости Статьи Тесты БлогиДокументыМарки и моделиПарк ЗРФото и видеоПодборкиШиныСпецпроектыАвторыОпросы ЗРПДД онлайнФорум |
|
www.zr.ru
Так можно ли скрыть номер от радара?
Скрыть номер своего автомобиля от радаров ГАИ — это мечта любого водителя. Помощники в этом деле — самые современные средства защиты номера от камер видеофиксации: антирадарный спрей, сетка для номера, линза с поляризационным фильтром, рамка с инфракрасным излучателем.
Спасет ли все это от штрафа? Очередная серия тестов спецустройств для обмана средств видеофиксации.
Начало смотрите в статьеВ основе работы любого радара лежит эффект Допплера. Радар посылает сигнал, он отражается от автомобиля и возвращается обратно. При этом частота его колебаний меняется. Чем больше эта разница, тем выше скорость. Затем в дело вступает фото или видеокамера. Первые радары появились незадолго до второй мировой войны, в 1935 году.
Изобрел радар шотландец Роберт Ватт, когда работал над другим своим изобретением – лучами смерти, которыми по слухам уже владели немцы. Лучи смерти оказались мифом, а вот радар был принят на вооружение сил ПВО и спас миллионы жизней. А потом ему нашли применение и в мирной жизни. Уже после войны полицейский остановил Ватта за превышение скорости. «Лучше бы я его не изобретал» — сказал Роберт Ватт. «А штраф платить придется» — ответил полицейский.
Фоторадар, получая сигнал о нарушении, делает два снимка. Видеокамера снимает непрерывно со скоростью 25 кадров/сек. Затем компьютерная программа распознает номер, как это делает обычный софт для распознания текста на компьютере. Распознавание производится в течении 10 мс. Если автомобиль появляется даже на это время в зоне видимости, то его номер будет распознан.
Маскировочная сетка для автомобильного номера стоит как штраф за превышение скорости до 20 км/ч. Производители утверждают, что под углом в 45 градусов, под которым и устанавливается фото и видеорадар, за такой сеткой можно спрятать номер от камер. Но это не так. Высота номера в цифровом изображении с камеры всего 14 пикселей: ячейки сетки для номера настолько малы, что камера их просто не замечает.
Теперь спрей. Пахнет он неважно. Если верить продавцам, то достаточно один раз нанести спрей на знак, чтобы он давал яркий блик, мешающий распознать номер. Но камера легко считывает изображение, так что можно ждать штраф по почте.
А теперь накладная линза с поляризационным фильтром. Стоит примерно как штраф за превышение скорости от 40 до 60 км/ч. Под углом она делает половину номера нечитаемым. При съемке сбоку под острым углом такая линза может создать сложности для распознавания, только фото и видеофиксаторы обычно устанавливают сверху, над полосами. А с этих точек искажение линзы минимально, аппарат легко считывает данные.
Чудо шпионской техники – инфракрасная рамка. По периметру этого устройства установлены излучатели невидимого инфракрасного цвета. Обычным глазом разглядеть такую подсветку невозможно, а вот у камеры, как утверждают продавцы, могут возникнуть проблемы. Как правило, цифровая техника чувствительна к инфракрасному цвету.
Яркий поток невидимых лучей и впрямь может засветить номер. Но тест показывает, что фиксатор отлично справляется со своей работой. На мониторе видеофиксатора отчетливо видны точки светодиодов, излучающих инфракрасный свет, только этого света недостаточно. Система работает в диапазоне видимого света, именно поэтому появление номерного знака, который просто виден человеческим глазом, достаточно для того, чтобы система сработала уверенно.
В устройствах на время скрывающих номерной знак: механическая шторка, матовый экран с переменной прозрачностью тоже смысла мало. Со скрытым номером ездить будете от поста до поста, а закрывать его перед камерами глупо. Притормозить дешевле.
Источник
Понравилась статья? Подпишитесь на канал, чтобы быть в курсе самых интересных материалов
Подписатьсяzabarankoi.mirtesen.ru
Для чего и как мы скрываем госномера автомобилей в объявлениях Авито
Привет. В конце прошлого года мы стали автоматически скрывать номера автомобилей на фотографиях в карточках объявлений на Авито. О том, зачем мы это сделали, и какие есть способы решения таких задач, читайте в статье.
Задача
На Авито за 2018 год было продано 2,5 миллиона автомобилей. Это почти 7000 в день. Всем объявлениям о продаже нужна иллюстрация — фото автомобиля. Но по государственному номеру на нём можно найти много дополнительной информации о машине. И некоторые наши пользователи стараются самостоятельно закрывать госномер.
Причины, почему пользователи хотят скрывать госномер, могут быть разными. Со своей стороны мы хотим помогать им защищать свои данные. И стараемся улучшать процессы продажи и покупки для пользователей. Например, у нас уже давно работает услуга анонимного номера: когда вы продаёте автомобиль, для вас создается временный сотовый номер. Ну а чтобы защитить данные о госномерах, мы обезличиваем фотографии.
Обзор способов решения
Чтобы автоматизировать процесс защиты пользовательских фотографий, можно воспользоваться сверточными нейронными сетями для детектирования полигона с номерным знаком.
Упомянутые выше сети способны находить на картинках множество объектов разных классов, что уже является избыточным для решения задачи поиска номерного знака, потому что машина у нас на картинках, как правило, всего одна (бывают исключения, когда люди фотографируют свою продаваемую машину и её случайную соседку, но это происходит достаточно редко, поэтому этим можно было пренебречь).
Ещё одна особенность этих сетей состоит в том, что по умолчанию они выдают bounding box со сторонами, параллельными осям координат. Это происходит так, потому что для детектирования используется набор заранее определённых видов прямоугольных рамок, называемых anchor boxes. Если точнее, то сначала с помощью какой-то сверточной сети (например resnet34) из картинки получают матрицу признаков. Потом для каждого подмножества признаков, полученного с помощью скользящего окна, происходит классификация: есть или нет объект для k anchor box и проводится регрессия в четыре координаты рамки, которые корректируют её положение.
После этого есть ещё две головы:
одна для классификации объекта (собака/кошка/растение и т.д),
вторая (bbox regressor) — для регрессии координат рамки, полученной на предыдущем шаге, чтобы увеличить соотношение площади объекта к площади рамки.
Для того, чтобы предсказать повернутую рамку бокса, нужно изменить bbox regressor так, чтобы получать ещё и угол поворота рамки. Если этого не делать, то получится как-то так.
Кроме двухэтапного Faster R-CNN, есть одноэтапные детекторы, например RetinaNet. Он отличается от предыдущей архитектуры тем, что сразу предсказывает класс и рамку, без предварительного этапа предложения участков картинки, которые могут содержать объекты. Для того чтобы предсказывать повернутые маски, нужно также изменить голову box subnet.
Один из примеров существующих архитектур для предсказания повернутых bounding box — DRBOX. Эта сеть не использует предварительный этап предложения региона, как в Faster RCNN, поэтому она является модификацией одноэтапных методов. Для обучения этой сети используется K повернутых под определенными углами bounding box (rbox). Сеть предсказывает вероятности для каждого из K rbox содержать таргет объект, координаты, размер bbox и угол поворота.
Модифицировать архитектуру и заново обучить одну из рассмотренных сетей на данных с повернутыми bounding boxes — задача реализуемая. Но нашу цель можно достигнуть проще, ведь область применения сети у нас гораздо уже — только для скрытия номерных знаков.
Данные
Сборка датасета разбивается на два шага: собрать картинки автомобилей и разметить на них область с госномером. Первая задача уже решена в нашей инфраструктуре: все объявления, которые были когда-либо размещены на Авито, мы аккуратно храним. Для решения второй задачи мы используем Толоку. На toloka.yandex.ru/requester создаём задание:
В задании дана фотография автомобиля. Необходимо выделить номерной знак автомобиля, используя для этого четырёхугольник. При этом следует выделять государственный номер максимально точно.
С помощью Толоки можно создавать задания по разметке данных. Например, оценивать качество поисковой выдачи, размечать разные классы объектов (текстов и картинок), размечать видео и т.д. Их будут выполнять пользователи Толоки, за плату, которую вы назначите. Например, в нашем случае толокеры должны выделить полигон с госномером автомобиля на фото. В целом это очень удобно для разметки большого датасета, но получить высокое качество довольно сложно. На толоке много ботов, задачей которых является получить с вас деньги, наставив ответы рандомно или с помощью какой-то стратегии. Для противодействия этим ботам есть система правил и проверок. Основной проверкой является подмешивание контрольных вопросов: вы размечаете вручную часть заданий, пользуясь интерфейсом Толоки, а далее подмешиваете их в основное задание. Если размечающий часто ошибается на контрольных вопросах, вы его блокируете и разметку не учитываете.
Для задачи классификации очень просто определить, ошибся размечающий или нет, а для задачи выделения области это не так просто. Классический способ — считать IoU.
Если это отношение меньше некоторого заданного порога для нескольких заданий, то такой пользователь блокируется. Однако для двух произвольных четырехугольников посчитать IoU не так просто, тем более, что в Толоке приходится это реализовать на JavaScript. Мы сделали небольшой хак, и считаем, что пользователь не ошибся, если для каждой точки исходного полигона в небольшой окрестности находится точка, отмеченная разметчиком. Ещё есть правило быстрых ответов, чтобы блокировались слишком быстро отвечающие пользователи, капча, расхождение с мнением большинства и т.д. Настроив эти правила, можно ожидать довольно неплохую разметку, но если нужно действительно высокое качество и сложная разметка, нужно специально нанимать фрилансеров-разметчиков. В итоге наш датасет составил 4к размеченных картинок, и стоило всё это 28$ на Толоке.
Модель
Теперь сделаем сеть для предсказания четырёх точек области. Получим признаки с помощью resnet18 (11.7M параметров против 21.8M параметров у resnet34), далее делаем голову для регрессии в четыре точки (восемь координат) и голову для классификации, есть на картинке номерной знак или нет. Вторая голова нужна, потому что в объявлениях о продаже машины не все фотографии с машинами. На фото может быть деталь автомобиля.
Подобное нам, конечно, детектить не надо.
Обучение двух голов делаем одновременно, добавив в датасет фото без номерного знака с таргетом bounding box (0,0,0,0,0,0,0,0) и значением для классификатора «картинка с номерным знаком / без» — (0,1).
Тогда можно составить единую лосс функцию для обеих голов как cумму следующих лоссов. Для регрессии в координаты полигона номерного знака используем гладкий L1 loss.
Его можно интерпретировать как комбинацию L1 и L2, который ведёт себя как L1, когда абсолютное значение аргумента велико и как L2, когда значение аргумента близко к нулю. Для классификации используем softmax и crossentropy loss. Экстрактор признаков — resnet18, используем веса, предобученные на ImageNet, дальше дообучаем на нашем датасете экстрактор и головы. В данной задаче мы использовали фреймворк mxnet, так как он является основным для computer vision в Авито. Вообще, микросервисная архитектура позволяет не привязываться к конкретному фреймворку, но когда имеешь большую кодовую базу, лучше использовать ее и не писать тот же самый код заново.
Получив приемлемое качество на нашем датасете, мы обратились к дизайнерам, чтобы нам сделали номерной знак с логотипом Авито. Сначала мы конечно попробовали сделать сами, но выглядел он не очень красиво. Дальше требуется изменить яркость номерного знака Авито на яркость оригинальной области с номерным знаком и можно накладывать логотип на изображение.
Запуск в прод
Проблема воспроизводимости результатов, поддержки и развития проектов, решённая с некоторой погрешностью в мире backend- и frontend-разработки, всё ещё стоит открытой там, где требуется использовать модели машинного обучения. Вам наверняка приходилось разбираться в легаси коде моделек. Хорошо если в readme есть ссылки на статьи или опенсорс-репозитории, на которых базировалось решение. Скрипт для запуска переобучения может упасть с ошибками, например, поменялась версия cudnn, и та версия tensorflow уже не работает с этой версией cudnn, а cudnn не работает с этой версией драйверов nvidia. Может, для обучения использовался один итератор по данным, а для тестирования и в продакшене другой. Так можно продолжать довольно долго. В общем, проблемы с воспроизводимостью существуют.
Мы стараемся убрать их, используя nvidia-docker окружение для обучения моделек, в нём есть все необходимые зависимости для сuda, также туда устанавливаем зависимости для питона. Версия библиотеки с итератором по данным, аугментациями, инференсу моделек — общая для стадии обучения/экспериментирования и для продакшена. Таким образом, чтобы дообучить модель на новых данных, вам нужно выкачать репозиторий на сервер, запустить shell скрипт, который соберет докер-окружение, внутри которого поднимется jupyter notebook. Внутри у вас будут все notebook’и для обучения и тестирования, которые точно не упадут с ошибкой из-за окружения. Лучше, конечно, иметь один файл train.py, но практика показывает, что всегда требуется смотреть глазами на то, что выдаёт моделька и что-то менять в процессе обучения, так что в конце вы всё равно запустите jupyter.
Веса модели хранятся в git lfs — это специальная технология для хранения больших файлов в гите.До этого мы пользовались артифактори, но через git lfs удобнее, потому что скачивая репозиторий с сервисом, вы сразу получаете актуальную версию весов, как на продакшене. Для инференса моделей написаны автотесты, так что не получится раскатить сервис с весами, которые их не проходят. Сам сервис запускается в докере внутри микросервисной инфраструктуры на кластере kubernetes. Для мониторинга производительности мы используем grafana. После раскатки мы постепенно увеличиваем нагрузку на инстансы сервисов с новой моделькой. При выкатке новой фичи мы создаем а/б тесты и выносим вердикт по дальнейшей судьбе фичи, опираясь на статистические тесты.
В результате: мы запустили замазывание номеров на объявлениях в категории авто для частников, 95 перцентиль времени обработки одной картинки для скрытия номера равен 250 мс.
habr.com
Как скрыть номер автомобиля нажатием кнопки
Необходимость в сокрытии номера автомобиля возникает, не только когда недобросовестные автолюбители прячут номера от камер видеофиксации нарушений. Чтобы участвовать в различных выставках и конкурсах, с автомобиля должно быть удалено все лишнее, даже номера. Шторки, за которыми прячут номера, для этих целей не подошли. Они громоздкие и некрасивые. Поэтому потребовалось разработать механизм, который позволял бы прятать номер внутри бампера автомобиля.
Так должен выглядеть автомобиль на конкурсе:
Чтобы реализовать эту идею, потребовалось изготовить пластину из алюминия, на которую закрепляется номер. Она перемещается вверх и вниз посредством пневмоцилиндра. Для работы цилиндра потребовалось установить ресивер со сжатым воздухом. Эту пластину можно перемещать и при помощи электротяги.
Сперва было необходимо снять бампер и убрать пенопласт. После этого было сделано отверстие для перемещения пластины с номером из бампера наружу.
Пластинка перемещается по направляющим:
Так они крепятся внутри бампера:
Алюминиевая пластинка устанавливается в направляющих:
Высота бампера позволяет целиком скрыть пластину внутри него.
Номер видно:
Номер не видно:
К верхней части пластины прикрепляется шток пневмоцилиндра, а корпус крепится к специальному кронштейну за решеткой бампера:
Так выглядит эта конструкция без решетки:
Электроклапан расположен возле фары:
За решеткой пневмоцилиндр совершенно не видно:
На автомобиле установлена пневматическая подвеска, поэтому для воплощения идеи в жизнь выбор и пал на пневматическое оборудование.
Автомобиль с номером:
После нажатия на специальную кнопочку номер скрывается. Это также происходит и при выключении зажигания.
Чтобы реализовать идею, было использовано оборудование фирмы Camozi, воздушный ресивер и несколько метров трубки для пневмооборудования.
На все было потрачено около 50 долларов:
Видео:
Внимание! Не рекомендуется использовать вышеописанную разработку для сокрытия номеров во время движения по дорогам! Это является нарушением ПДД! Конструкция была разработана только для участия в конкурсах! Информация предоставлена только для ознакомления.
volt-index.ru
10 лучших способов скрыть автомобильный номер от видеокамер
В связи со вступлением в силу поправок в КоАП о введении на российских дорогах системы видеофиксации нарушений ПДД все чаще среди автомобилистов обсуждаются возможности уйти каким-либо хитрым способом от пристального внимания камер. Рассматривается опыт и водителей из стран Европы и США, которые с подобной системой столкнулись уже давно.
Сайт Sparcoman.ru представляет десятку лучших технических решений, как можно «спрятаться» от расставленных на дорогах милицейских приборов видеонаблюдения. Все десять механизмов в действии можно посмотреть на видеозаписях, выложенных на данном сайте.
На десятом месте – так называемый поляризационной фильтр. Суть в следующем: номер накрывается тонкой пластиной из пластика, которая при разных углах обзора искажает цифры. Четко номер остается виден только под прямым угом, сбоку он становится нечитаемым. Минус этого способа – даже при поверхностном осмотре машины эту пластину легко обнаружат инспекторы.
Девятую позицию занимает накладка «хамелеон». Это совершенно прозрачная пластинка, которая накладывается поверх номера, а при подаче на нее электричества, она полностью теряет свою прозрачность, становясь матовой. Такое приспособление также нетрудно обнаружить.
Делее следует «номер-перевертыш» или двусторонний номер. На одной стороне знака значится одно сочетание букв и цифр, на обратной – совершенно другое. Во время поездки закрепленный на специальной невидимой на первый взгляд оси он просто переворачивается, и камера фиксирует совсем другой номер.
На седьмом месте – покрытие номера толстым слоем бесцветного лака, в который самостоятельно водителем добавляются блестки и прочие отражающие добавки. Их можно легко купить на авторынке. За счет высокой способности отражать свет номер будет почти нечитаемым.
Шестая позиция принадлежит складывающемуся номеру, который вручную очень просто убирается под бампер машины. Правда, от видеокамер в пути он скрыться не поможет – в движении простой механизм складывания не работает. Этот способ актуален для тех, кто выставляет свой автомобиль на автошоу или просто приезжает на мероприятия, где не хочется показывать свой номер.
Строчку выше занимает похожий механизм, но уже куда более интересный. Номер автоматически может подняться наверх с помощью двух опор. Только для России такой способ спрятаться от видеофиксации не подойдет — большинство камер у нас закреплены над дорогой и номер вполне может попасть в кадр.
Почти такой же механизм, только когда номер опускается вниз, занимает четвертое место рейтинга. Такое решение можно применять и для переднего и для заднего номеров.
Тройку победителей открывает механизм, при котором номер быстро убирается в передний или задний бампер. Затем он точно также выезжает обратно.
Серебро достается изящному и в тоже время простому решению, когда номер при движении машины на скорости плавно наклоняется за счет сопротивления воздуха и исчезает от «глаз» видеокамер.
И, наконец, первое место принадлежит непростому в создании электронному механизму — номер автомобиля не просто скрывается, а очень быстро заменяется на другой. Разработка в духе настоящей «бондианы».
Источник Auto.NEWSru.com
autorambler.ru
Как скрыть номера от камер видеофиксации и законно ли это
Количество систем видеофиксации, качества съемки и фиксации нарушений на дорогах постоянно растет. Параллельно увеличивается и число тех, кто хочет избежать наказания или оплаты парковок. Один из способов обмана – сокрытие номеров от камер и глаз пеших инспекторов. Но законно ли это?
Принципы работы системы видеофиксации
Всего существует 3 вида камер видеофиксации: радарные, лазерные и фотовидеофиксации. Их разделяют на передвижные и стационарные. Передвижные камеры располагаются на автомобилях сотрудников ДПС и мобильных постах. Они – настоящие санитары дорог, так как нарушитель не знает их местонахождения, а значит засветится. Места же стационарных камер отмечены в приложениях навигации, а на местности – знаками 8.23 «Фотовидеофиксация» и/или 3.41 «Контроль скорости».
Радарные камеры эффективны днем. Чтобы она работала без сбоев круглосуточно, необходимы инфракрасные фильтры ночной съемки. Нарушение фиксируется с помощью радар-детектора, который считывает номера автомашин и передает снимок сотрудникам ДПС или ЦОДД. Еще одна слабая сторона этих моделей – они подвержены помехам со стороны антирадаров.
Лазерные камеры работают по аналогичному принципу. Только вместо радара прибор высчитывает время возврата лазерного луча. Заглушить его ничем нельзя. Единственная надежда – плохая погода, когда они становятся слепыми щенками.
Безрадарные системы видеофиксации делают непрерывную съемку. По времени нахождения автомобиля с конкретным номером вычисляется скорость транспортного средства. Радиус и размеры дорожного полотна оператор задает вручную удаленно или на месте при настройке камеры.
Преимущества и недостатки систем видеофиксации
Новые системы фото- и видеофиксации способны распознать до 16 видов нарушений. Это не только превышение скоростного режима, но и проезд на красный свет, непропуск экстренных служб или парковка в неположенном месте. Сотрудники ЦОДД активно работают над актуальностью базы автомобильных номеров, чтобы идентифицировать не только местных нарушителей, но и иностранных гостей.
Но здесь вмешивается ряд факторов, которые вынуждают водителей применять защиту от камер ГИБДД. Некоторые штрафы стают для водителей настоящим сюрпризом, ведь письма счастья приходят именно владельцу машины, тогда как за рулем может находиться совершенно другой человек. Однако именно эта особенность дает возможность быстро найти угнанный автомобиль и задержать преступника.
Способы сокрытия автомобильных номеров от камер
Недобросовестные автовладельцы и преступники постоянно совершенствуют способы обмана камер ГИБДД, ведь они фиксируют автомобильные номера и оперативно передают информацию на служебные серверы. Эти меры условно разделяют на частичные и полные. Рассмотрим их подробнее.
Классика жанра
Часто на парковках можно увидеть авто с номерами, прикрытыми диском или другими липкими либо намагниченными предметами. Им заклеивают номер региона, флаг государства или же определяющие цифры. Таким образом владельцы надеются спрятать номер и не платить за муниципальное парковочное место.
Нередко такие маневры проделывают лихачи или преступники. Они движутся с неопределяемыми государственными знаками, частично или полностью заклеенными подобными наклейками, устраивая автоподставы или заведомо нарушая правила дорожного движения.
Эффективность меры падает. Камеры и служащие дорожной полиции постепенно переходят к сканированию базы, исходя из внешнего вида авто, видимых элементов номера. Сейчас искусственный интеллект увеличивает шансы на распознавание номеров на камере ГИБДД. Также следует учитывать, что на скорости такие финтифлюшки отпадают и следующая камера может «сдать» нарушителя.
Также ко классике жанра относят грязь, СНГ и прочие методы загрязнения государственных регистрационных знаков. Но и они пасуют перед камерами паркоматов. Сотрудники парковочного пространства или автозаправки могут протереть номерные знаки. Спешащий по делам автовладелец не заметит этого и засветится на камерах.
И, наконец, полный демонтаж номеров. Эта мера очень надежна. Но… У некоторых автомобилей он пропечатывается на месте крепления. Часть камер безопасности движения могут его опознать.
Новый способ – наноплёнка
Он все чаще применяется автолюбителями. Пленка сливается с краской номерных знаков автомобиля, но при этом делают их невидимыми. Споры о том, что такое наноплёнка – миф или реальность продолжаются до сих пор. Но главное правило – номерные знаки должны быть чистыми. Также следует учитывать, что на трассах чередуются камеры со вспышкой, которые гарантируют невидимость из-за отражения светового луча, и высокой четкости. Они зафиксируют госномер в любом случае.
Выводы
Главный ответ на вопрос, законно ли сокрытие номеров от камер, мы решили вынести в финальную часть. Законодательство не запрещает стоять с частично закрытыми или полностью снятыми номерными знаками. Но передвигаться по дорогам так нельзя. И помните – сколько бы вы не скрывали номера, все равно удача от вас отвернется.
drivertip.ru