Правда, что за грязные номера не штрафуют
Тема сайта
Системная Тёмная
Светлая Чёрная
Авторизация
Войти
Спецпроекты
Я автор
Популярное
Авто
Ностальгия
Антифишки
Новости
Тоже интересное
Чистилище
Полит.
солянка
Мемолента
Демотиваторы
Гифки
Еда
Спорт
Кубики
Военное
Фото
Книги
ОткрыткиАнекдоты
Дикая природа
Игры
Путешествия
Кино
Лица проекта
Юмор
Селфи для фишек
Факты
Животные
Истории
Лонгриды
Тесты
Кое-что важное
Полная версия
Реклама на фишках
Firework
Предложения проекту
FAQ
Техподдержка
Закрыли доступ?
Согласие на обработку ПД
На что жалуетесь?
Можно ли запихнуть распознавание номеров в любой тамагочи? / Хабр
Про распознавание номеров мы рассказываем на Хабре давным давно.
Как ни странно, распознавание номеров применяется не только при контроле ПДД. Применений десятки. И каждая задача имеет свою специфику, целевое качество, входные изображения, требование на скорость и.т.д. Начнём с самого простого и банального:
Контроль ПДД
Для начала стоит рассказать несколько историй о том как применяют камеры ПДД. Мы сами к этой тематике относимся очень поверхностно, но общались с большим числом крупных фирм, более-менее понимаем ситуацию в отрасли.
Например простой вопрос. Кто на ваш взгляд устанавливает камеры, следит за их работой?
Контроль скорости
Как ни странно — это прерогатива частных компаний. Инспектора ГИБДД получают штрафы в свою базу данных, проверяют что всё заполнено корректно и отправляют нам с вами.
Концессия — это договор на установку и поддержание некоторого числа камер. Обычно регионы предлагают пару десятков камер как лот. Но бывает по разному. Один из примеров самой эпичной концессии — это как казаки штрафуют(кстати, это не единственный случай).
На сегодняшний день существует несколько нарушений которые детектируются (список не полный, я перечисляю основные):
- Контроль скорости
- Контроль светофоров
- Контроль разметки
- Контроль переездов
Контроль переезда
За исключением Москвы самый лакомый кусок — это контроль скорости. Там больше всего поток штрафов. Камеры на светофорах и на полосах движения достаточно быстро перестают приносить прибыль, люди начинают ездить нормально после первого штрафа, особенно если это небольшой регион. А вот превышение скорости приносит стабильную прибыль, особенно на крупных трассах.
Ещё пару лет назад все камеры контроля скорости были радарными. Но радар — это самая дорогая в них штука. И уже лет 15 все пытаются от него избавиться.
Контроль скорости с треноги
И лишь где-то год-два назад лицензировали первую безрадарную систему. Сейчас таких уже несколько. Если честно я не знаю сколько их на сегодняшний день. Мне кажется, что три, но могу ошибаться. Исходя из того что появилось масса новых алгоритмов распознавания номеров, повысилось качество, понизилась цена хорошего железа — сейчас происходит глобальная замена, увеличение, обновление парка камер. Стало много точек куда можно поставить камеру и окупиться. Скорее всего процентов 80 установок перейдёт в ближайшие лет пять на безрадарные системы.
Учитывая что камеры ставят концессионеры — тема ужасно прибыльная и ликвидная.
Сами камеры могут ставить в очень разные места. Это может быть тренога, может быть специальная ферма, могут быть стационарные тумбочки около дороги, а могут быть простые столбы.
Лет 10 назад алгоритмы были слабее, номера распознавались хуже. Сейчас даже на мобильном телефоне можно получить хорошее качество. Увеличивается вариативность мест установки.
Что значит “распознавались хуже”? Реально, на хорошо выстроенной камере при правильном освещении можно распознать порядка 95-98% проходящих номеров. Это было ещё до нейронных сетей, лет 5-7 назад. Сейчас процент чуть выше, но не сильно. Все нераспознанные номера — это заляпаные грязью, снегом, испорченные. 90% из того что не распознаёт система -сам человек не распознает. Зато сильно улучшилось распознавание на камерах в плохих условиях. Повесили на кривой столб сбоку, дали мало света, и.т.д. Теперь всё это работает с минимальным числом настроек.
Конечно, в метель качество распознавание падает до нуля, но это особо никого и не смущает.
Не смотря на сложность входа на рынок и его зарегулированность государством (сертификация новой системы распознавания номеров это минимум пол года), он перенасыщен решениями.
Паркон
Особенность Парконов — в том что качество снимков хуже некуда. Съёмку ведут либо с движущихся машин, либо пешеходные инспектора. Данные, которые приходят на распознавание могут выглядеть примерно так (записал с регистратора, распознавал нашим алгоритмом, так что к Паркону это никакого отношения не имеет, видео для примера):
Из-за низкого качества распознавания нужно постоянно проверять что система распознавала (на настоящем парконе камера сильно лучше, свет выставлен, и.т.д.). Плюс проверять правда ли на парковке стоит одна и та же машина. Например в ДИТ, как я слышал, алгоритмы всё ещё прошлого поколения. Обработку штрафов год назад осуществлял цех из почти 100 работников которые глазами верифицировали все данные (всё это были слухи циркулируещие в области, могут не соответствовать реальности).
Кстати, для мобильных инспекторов данные все тоже верифицируются. Это дополнительная защита чтобы он своему недругу штраф не выписал.
С алгоритмами нового поколения верификация уже не так актуальна, так что я очень надеюсь, что они уже заапдейтили свой пайплайн.
В любом случае, основная сложность не в том, чтобы распознать номер, а в том чтобы сделать систему стабильной в плане получаемой информации и исключить ошибки.
Распознавание на смартфонах/мобильных устройствах
От пешеходных инспекторов можно плавно перейти в более широкую категорию — “распознавание на смартфонах”.
Распознавание автомобильных номеров делится на два способа. Первый способ — распознавание номеров на сервере. Второй — на устройстве. Распознавание на устройстве сложней. Ещё два года назад его было нереально хорошо сделать.
К сравнению распознаваний мы еще вернемся вернемся. В первую очередь я расскажу о том где это распознавание нужно:
Первая задача — оптимизации вводимых данных.
Возникает когда сотрудник должен заполнить какой-то документ на улице. Это может быть инспектор дорожного движения, страховой агент, автодилер. Сотрудник делает фотографии автомобиля и нажимаешь кнопочку. В документах автоматически распознаётся номер машины.
Задача не бог весть какая, но говорят что зимой людям помогает.
Вторая решаемая задача при распознавание номеров на смартфоне — контроль автомобилей на частных территориях. Например стоянка, зоны разгрузки, и.т.д. Там ходит инспектор, которому сразу после снимка выводится на планшет необходимая информация.
Особенностью распознавания на смартфонах можно назвать следующий момент. Человек сам редактирует номер, если он распознан неверно (чего не происходит в Парконе). И психологический порог правильного распознавания для первой задачи — где-то 80%, так что даже алгоритмы прошлого поколения неплохо справлялись. Мы пробовали наш прошлый алгоритм не нескольких таких задач использовать. Работает нормально, но экономический эффект сомнителен.
Пилоты не выстреливают, лишь один раз использовалось когда заказчик системы заказал такую функцию, а исполнитель попросил нас. Да и то — это всё для галочки.
Для второй задачи хорошо иметь 95%. Тут уже только современные алгоритмы.
Некоторый уровень ошибок допускается. Люди всё равно вручную всё распознают. И если что-то не так, то проверяют и правят.
Шлагбаумы
Хорошо ли это, или плохо, но Россия — страна шлагбаумов. И шлагбаумы могут быть абсолютно везде. Это могут быть парковки, это могут быть въезды на территорию предприятий, это могут быть въезды в супермаркеты, это может быть въезд на ваш дачный участок или придомовую территорию.
Везде, где требуется контроль территории и скорость отклика — проще всего воткнуть шлагбаум. Но, если начинать разбираться, то оказывается треш.
Никакой, даже самый современный алгоритм распознавания не даёт 100% качества. Конечно, сейчас произошёл огромный рывок в распознавании.
И для шлагбаумов качество скакнуло. Было процентов 93-95, стало 97-98. Рост произошёл за счёт тех мест где была грязь и плохая установка: не хватает света, большие углы, плохая комбинация светофильтров. Сейчас установка сильно проще. Это уже не должен быть супер-мега монтажник.
В реальности, единицы решений на новых технологиях. Обычно всё хуже.
Не пропускать 2-5% машин на территорию — неприемлемо. Нужен кто-то, кто сможет скорректировать распознавание номера. Охранник?
Крупные склады, где территория охраняемая давным давно пошли по этому пути. Распознавание номера у них завязано на соседнюю будку с охранником. Цена такого решения обычно составляет 50-100 тысяч. В зависимости от железа, камеры, алгоритма, света. Условия распознавания номера близки к идеальным. Устанавливает такое решение обычно монтажник, который разбирается в теме. Его услуги могут увеличить стоимость проекта на десяток-другой тысяч.
И это без шлагбаума, только за комплекс распознавания!
Второй путь, который популярен в Московских дворах — шлагбаум на телефонном звонке.
Звоните по номеру, и если ваш номер в базе — вам открывают. Но опять же. Кто-то забыл телефон. Кто-то разрядил. К вам приехали гости. В итоге очень часто добавляют пропуск по номеру. А так как хорошую камеру повесить сложно и дорого + большая часть решений на алгоритмах старого поколения — на картинку смотрит охранник.
К тому же тема с телефоном часто не заходит — люди устраивают частные парковки из дворов куда у них есть доступ, в ущерб соседям.
Существует много фирм специализирующихся на установке шлагбаумов во дворы. Но почти никто из них не пробуем подцепить распознавание на объекты. Хотя рынок огромный. За те пол года как мы сделали новый алгоритм мы попробовали запустить несколько пилотов, один из них даже сейчас успешно работает. Идеальная схема для любого двора — это телефон/карточка + распознавание номера + доступ к камере для распознавания
Статистика
Ещё интересное применение для шлагбаумов — статистика по номерам.
Это иногда используют торговые центры. Чтобы знать как часто приезжают люди (зачастую ещё распознают на каких машинах).
Можно ставить в автомойках для контроля машин. В автосервисах, на кассах, и.т.д.
Сервера
Распознавание на серверах очень общо. Всё кроме ПДД можно распознавать на серверах. Тут я в двух словах скажу каких задачах используют только серверное распознавание, а чуть ниже будет более общий рассказ про общее применение:
- Замазывание номеров машин на снимках. Например на сайтах объявлений.
- Парсинг баз объявлений. По тем кто номера не замазал.
- Подключение сервера к нескольким видеокамерам и распознавание потока с них. Статистика/Шлагбаумы/Наблюдение
Один из наших резервных серверов на jetson’е (а то что хорошей железке лежать даром!):
Как и где должны работать алгоритмы?
Перечисляя применения я абстрагировался от того где и как всё распознавать.
Куда запихивать каскад сеток и где обрабатывать.
В принципе, если всё обобщить получается не так много вариантов:
- Машины с x86 вычислителем. Хороши для алгоритмов прошлого поколения. Адекватны для текущего, но высокой производительности на них не получить. Зависит, конечно от машины и от того как оптимизировать алгоритм. У нас выходило что поиск номера где-то на уровне десятка-двух fps, а распознавание номера где-то на уровне ¼ секунды. Естественно, алгоритмы могут быть разные. У кого-то побыстрее, у кого-то получше. Всё это трэйдофф. Можно сделать и сотни FPS, если, например, предназначить области детектирования. Такие ставят зачастую для распознавания на дороге, для распознавания на шлагбаумах. У них всегда проблемы с энергопотреблением. Скорее всего это отмирающий класс устройств.
- Машины с видеокартами NVIDIA. Такую не поставить на улицу. Да и энергопотребление высокое. Но для серверов используют именно их. Быстро, выгодно. Но применимы там где есть интернет-задачи.
- ARM-вычислители. На них можно неплохо разворачивать распознавание. Пусть скорость не очень высока. Но на RPi 3 мы смогли добиться 5FPS для поиска номера и полторы секунды на распознавание. Учитывая, что RPI не самый лучший вычислитель — это неплохо для того качества, которое можно затащить.
- Jetson. Следует отдельно упомянуть этот класс вычислителей. Jetson идеально подходит под задачи распознавания. Производительность на еденицу мощности у них феноменальная. Jetson по производительности можно сравнить с каким-нибудь i5-процессором. Только потребление Jetson это 10-15Вт. Много систем машинного зрения для внедрения сейчас делают на них.
Как это всё использовать
Реально все вопросы выше упираются в одну проблему. Что делать с ошибками распознавания? Что делать с качеством?
Если зафиксировать алгоритм распознавания, то качество системы определяется качеством аппаратуры: свет, объективы, точка установки.
Оптимизация качества этой связки — задача известная всем монтажникам. Тут нельзя придумать почти ничего нового. Каждая контора, которая занимается установкой камер имеет свой стек наработок. Стек, который будет применен зависит от того сколько у клиента денег на задачу.
Чтобы выбрать ошибки — обычно сажают операторов. Все штрафы проходят через них. Системы контроля парковок тоже идёт через операторов. Одного оператора может хватать на пару десятков шлагбаумов.
Если распознавание на смартфонах — контролирует пользователь. Если распознавание только ради статистики — на контроль забивают. 2-3% потерь считается допустимой величиной
К чему мы пришли
Мы постоянно получали предложения тестировать наш алгоритм/прикрепить его к чему-нибудь, или попользоваться. Плюс сами делали кучу экспериментов. До полноценного внедрения пока никуда не дошло, но других систем машинного зрения пяток настрогали, которые уже в проде.
Как видно из описания выше, распознавание номеров это вещь нестабильная.
Всегда есть ошибки. Пусть даже 1%. Хотелось придумать способ чтобы алгоритм стал абсолютно дубовым, чтобы он работал в любой задаче, без особой настройки и дополнений.
Но даже мы сначала стали делать всё не так. Так как у нас был большой запас качества и неплохая скорость, то одной из первых мыслей было: «почему бы его не запустить на RPi и не повесить на каждый шлагбаум». Себестоимость железки для такого подхода была минимальной.
Взяли RPi, распаяли плату управления шлагбаумом, запихнули в коробку.
Но, поняли один простой момент. Даже нам сложно поставить камеру на шлагбаум так, чтобы избавить её от всех возможных артефактов. Мы можем побороть фары, солнце, неправильный угол установки или нерезкость. Но как все эти факторы поборет человек, который пробует настроить распознавание номеров в первый раз?!
Сложно настроить картинку на устройстве закопанном где-то в глубине шлагбаума. Нужно подключать ноут, выстраивать камеру.
Попробовали с Bluetooth. Тоже самое.
Даже если выводить картинку на телефон — не сильно упрощает. Можно поставить идеально. Но всё равно через какое-то время устройство перестаёт работать. Нужно заново лезть в кишки и перенастраивать. Причём зачастую наугад. В какой-то момент сбиваешь камеру — и 10 минут думаешь, что же неправильно.
Или работает система два дня, и вдруг остановилась. Что произошло?
Когда мы делали распознавание с мобильных телефонов года 3 назад — таких проблем не было. Пошли ошибки? Делаешь фильтрацию что не распознавалось, пробуешь вытащить патерн ошибки — пробуешь допилить алгоритм, или дообучить операторов. В результате 1-2 дня и ошибка исправлена.
Это явно приятнее чем ползать под каждым шлагбаумом.
В итоге поняли, что самое стабильное — распознавание на сервере. На сервере куда проще понять причину ошибок, скомпенсировать, показать. Инструмент, который позволяет построить статистику за день, найти время когда система ошибается и не работает — пишется за один час. Графики распознавания:
Синий график — качество распознавания во времени.
Красный — процент кадров с номерами во времени. Качество просело? Выдаётся ошибка на пульт оператора. А для быстрого понимания ошибки выводиться карта последних распознаваний:
Сразу видно, что часть номеров не ловится. В чём дело? Смотрим ближе:
Подсветка ушла, номер не читаемый!
При этом если что-то не работает, то ошибку зачастую можно поправить на сервере. Если камера повернулась в зону где не работает — переделать гомографию. Если камера расфокусировалась — то для многих моделей можно перестроить их удалённо.
Если проблема с установкой, то можно дать чёткое указание: “с 10 до 10:30 солнце светит в камеру”. Если камера установлена без доступа в интернет и статистики — то отловить ошибки такого плана очень сложно и муторно. При наличии 2-3 таких ошибок качество может упасть ниже 95% и клиент разочаруется в системе.
При этом сама система делается проще. Можно воткнуть RPi+Lan камеру + ключ:
А можно воткнуть вообще arduino c GPRS, по которому говорить серверу когда обработать камеру, получать ответ и открывать шлагбаум:
(Да, ардуино дорогая и не оптимальная плата.
Но когда нужно 10 штук + стабильность, то цена разработки своей будет дороже).
Данное правило с контролем качества справедливо для любой DeepLearning системы. Ошибки будут всегда. И единственный способ чтобы заказчику система понравилась — заложить способы ловли и борьбы с ошибками ещё до того как они появиться. Сбор базы, контроль статистики онлайн, дообучение. Всё это лучше закладывать так, чтобы ловить ошибки и компенсировать их до того как клиент успел понять что что-то не работает и обидеться.
Когда мы распознавали товары на полках — всё распознавание шло на верификацию людей. Когда мы распознавали контейнеры — на верификацию оператора. И.т.д. и.т.п. Посылать на верификацию можно не всё, не всегда. Но всегда нужно придумать способ который позволит понять, что алгоритм не развалился.
У нас был замечательный опыт, когда один наш заказчик отгрузил полусырую систему в которой было несколько сотен модулей (не распознавание номеров, достаточно далёкая задача). Для этой системы мы разрабатывали математическое ядро.
Система даже неплохо работала. Но пользователи системы были не очень образованные люди: они начали её прямой саботаж.
Наш заказчик был очень разумный человек — в системе была возможность удалённого переобучения, перепрошивки, изменения алгоритма. И у него была целая команда на поддержку. В результате саботаж удалось очень своевременно отсечь. Сделать алгоритмы его ловли и обработки.
С автономерами то же самое. Качество системы нужно мониторить постоянно. Если идут проблемы — заказчик может отказаться от системы, даже если это проблемы на его стороне. Конечно, всегда есть границы которые нельзя переходить. Но простое добавление мониторинга позволяет 80% проблем решать проактивно, грамотной коммуникацией с заказчиком.
И не важно, это сервер, камера на трассе, на домашнем шлагбауме, или в автомойке. Главное — правильно настроить мониторинг, чтобы он минимально отвлекал, но максимально контролировал.
P.S.
В последнее время делаю много мелких статей/видеороликов.
Но так как это не формат Хабра — то публикую их в блоге или на ютубе. Трансляция всего есть в телеге и вк.
На Хабре обычно публикую, когда рассказ становится уже более самозамкнутым, иногда собрав 2-3 разных мини-рассказа на соседние темы.
Почему грязные номера оскорбляют полицейские камеры?
Быть остановленным полицией ни для кого не является событием дня, особенно если вы уже опаздываете, чтобы присутствовать на свадьбе вашего лучшего друга, вовремя прибыть в аэропорт или просто забежать в местную компанию. -оп за галлон молока.
Кажется, у полиции больше причин, чем когда-либо. И это до того, как мы углубимся в проступки с номерными знаками, которые могут привести к большим штрафам.
1000 фунтов штрафа, кто-нибудь?
На этой неделе не помешает узнать, как тяжелая нога и общее невежество могут сказаться не только на вашем кошельке, но и на вашей способности водить машину.
Читайте дальше, чтобы узнать, что может навлечь на вас неприятности в тот момент, когда вы находитесь в дороге.
Модить или не модить?
Если вы новичок в мире носимых технологий. Использование фитнес-часов Samsung во время вождения может привести к тюремному заключению на срок до двух лет, предупреждает Министерство транспорта Великобритании. И то же самое с очень востребованными Apple iWatch. «Apple Watch могут отвлекать так же, как и любой другой смартфон», — утверждалось.
Так что, если вы хотите захватить одного из крутых техников вовремя для ваших энергичных поездок по воскресеньям — горячо притирать и глазеть на свое запястье во время движения вашего автомобиля — или дерзко просматривать WhatsApp во время школьной пробежки, имейте в виду — все эти действия подпадают под действие того же закона, регулирующего использование мобильных телефонов во время перевозки.
Когда Skynet возьмет на себя роль
По мере того, как все больше полицейских по всей Великобритании внедряют технологии «автоматического распознавания номерных знаков» для отслеживания и мониторинга транспортных средств на дорогах сегодня, некоторые автомобилисты могут ожидать, что колоссальные штрафы за парковку и превышение скорости будут летать через почтовые ящики за действия, которые они совершают.
может не вели себя.
Незаконное распространение клонированных номерных знаков, захлестнувшее страну, привело к тому, что большее число невинных автомобилистов стали жертвами преступной деятельности, связанной с номерными знаками.
Поскольку сканеры ANPR предполагают, что номерной знак считается законным, владелец может рассчитывать на то, что ему придется столкнуться с полной силой закона, пока его невиновность не будет доказана.
Как водитель, вы можете рассчитывать на страшное письмо «уведомление о предполагаемом судебном преследовании», информирующее вас — как потенциального ответчика — о том, что вы можете быть привлечены к ответственности за правонарушение, которое вы могли совершить, пока инцидент еще свеж в вашей памяти. Память.
Важно: Письмо NIP будет отправлено в течение 14 дней водителю или зарегистрированному хранителю.
Однако не пугайтесь — это не означает, что вы виновны автоматически.
Это просто предупреждение о том, что вас могут оспорить в суде.
Очистка грязных тарелок может сэкономить вам деньги
Согласно официальному своду правил DVLA, «изменение, перестановка или искажение букв или цифр для образования имен или слов или таким образом, который затрудняет прочитайте регистрационный номер». И это включает в себя непреднамеренное искажение ваших номерных знаков грязью или потертостями на поверхностном материале, чтобы это могло изменить его реальные детали.
Штрафы за преднамеренное или непреднамеренное замазывание номерного знака грязью могут достигать ошеломляющей суммы в 1000 фунтов стерлингов, а в некоторых случаях клеймо может быть снято.
В других случаях ТО вашего автомобиля может выйти из строя. Причина в том, что камеры ANPR не могут точно идентифицировать номерные знаки с грязью на них, что доказывает, что эти жизненно важные камеры неэффективны.
Важно: Если вы только что ехали по бездорожью и забрызгали свой автомобиль грязью, немедленно установите время для очистки поверхности номерного знака от любого мусора или грязи.
Как я могу убедиться, что мои сменные номерные знаки являются законными?
Без законно и правильно изготовленного сменного номерного знака, т. е. такого, который вы можете создать прямо сейчас с помощью нашего БЕСПЛАТНОГО конструктора номерных знаков здесь, номерной знак вашего автомобиля считается незаконным для использования на дороге.
Один поставщик, который был уличен в производстве сменных номерных знаков без лицензии и без соблюдения правил, регулирующих номерные знаки, получил чудовищный штраф в размере 25 000 фунтов стерлингов с конфискацией дополнительных 600 000 фунтов стерлингов.
Торговец из Великобритании (которого мы не будем называть) не выполнил следующие требования:
1. Не смог зарегистрировать свой бизнес в DVLA (законное требование) и
2. Изготовил номерные знаки с недопустимым интервалом между буквами и цифрами и
3. На некоторых номерных знаках были зарегистрированы товарные знаки, примененные без согласия владельцев товарных знаков
Хотите избавить себя от хлопот, связанных с полицией, и купите новый номер тарелка от надежного поставщика?
Другие истории
Программа камеры контроля скорости | Howard County
HCPD уполномочен Советом округа Howard использовать системы мобильных камер контроля скорости в школьных зонах.
Мобильные системы не требуют улучшения дорог или строительства дорог, что не создает неудобств для населения. Только сотрудники полицейского управления, сертифицированные для работы с системой камер и оборудованием, будут укомплектованы мобильными системами. См. ниже, чтобы оплатить штраф или узнать больше о программе.
Школьные зоны округа Ховард | Отчет камеры контроля скорости в школьной зоне Совету графства (март 2023 г.)
Посмотреть/Оплатить цитату
Места установки камер контроля скорости
Наименование
Неделя 15 мая 2023 г.
Содержание
4000 шт. Crescent Road
5300 корп. High Tor Hill
5900 корп. Тамар Драйв
6500 корп. Дакеттс Лейн
6600 корп. Old Waterloo Road
7000 корп. Монтгомери Роуд
7800 шт. Mayfield Ave
16800 корп. Old Frederick Road
Banbury Drive @ Thomas Viaduct Middle
Columbia Road @ Columbia Academy
Freetown Road @ Atholton High School
Grey Rock Drive @ Sunlit Passage
Gorman Road @ Forest Ridge Elementary
Kilimanjaro Дорога @ Добрый Лев
Ilchester Road @ Wharf Lane
Montgomery Road @ Ellicott Mills Middle
Old Frederick Road @ Marriotts Ridge High
Old Stockbridge Road @ Bellows Spring Elementary
St.
Johns Lane @ St. Johns Elementary
Triadelphia Road @ Folly Quarter Middle School
Triadelphia Road @ Triadelphia Ridge Elementary
Title
Неделя с 22 мая 2023 г.
Содержание
5400 шт. Hesperus Drive
6100 корп. Old Dobbin Road
6600 корп. Old Waterloo Road
14000 корп. Carrs Mill Road
Banbury Drive @ Средняя школа Томаса Виадука
Burntwoods Road @ Glenelg High School
Cedar Lane @ Swansfield Elementary School
Centennial Lane @ Breconshire Road
Folly Quarter Road @ Glenelg Country School
Frederick Road @ Manor Woods Elementary School
Gorman Road @ Начальная школа Форест-Ридж
Ilchester Road @ Wharf Lane
Md Rt. 97 @ Glenwood Middle School
Old Columbia Road рядом с Riverwood Drive
Old Frederick Road @ Marriotts Ridge High
St. Johns Lane @ St. Johns Elementary School
Scaggsville Road @ Reservoir High School
Tamar Drive @ Autumn Ridge
Часто задаваемые вопросы
Title
Где расположены камеры контроля скорости ?
Содержание
В округе Ховард 70 государственных школ и более 30 частных школ.
Любая проезжая часть, которая была объявлена школьной зоной, подлежит принудительному применению.
Название
Как определяется школьная зона?
Содержание
Закон штата Мэриленд определяет школьную зону как зону в радиусе полумили от любой школы, где либо Государственная администрация шоссейных дорог, либо местные органы власти (Департамент общественных работ округа Ховард, организация дорожного движения) могут установить школьную зону и установить максимальную ограничения скорости, действующие в школьной зоне. Школьные зоны должны быть установлены путем размещения знаков, обозначающих школьную зону, и знаков, обозначающих максимальное ограничение скорости, применимое в школьной зоне. Округ Ховард обеспечивает контроль за соблюдением камер контроля скорости только на дорогах, которые находятся либо напротив школы, либо на границе школьной собственности, или на дорогах вдоль пешеходных маршрутов учащихся, которые были обозначены как школьные зоны. Все наши места отмечены знаками, обозначающими их как школьные зоны, и на всех них есть знак, указывающий, что на проезжей части используется фотоконтроль.
Название
Сколько камер контроля скорости используется в округе Ховард?
Контент
В нашей программе используется шесть систем определения скорости. Две из них — это мобильные системы, развернутые в фургоне, и четыре — это PCU (переносные камеры), размещенные в шкафах, прикрепленных болтами к бетонной площадке. Программа разрешена для расширения до восьми систем.
Название
Когда может иметь место принудительное исполнение?
Содержание
По закону исполнение может осуществляться с понедельника по пятницу с 6:00 до 20:00. Правоприменение будет осуществляться на определенных дорогах в определенное время на основе данных, собранных в ходе исследований скорости департамента, а также жалоб, которые департамент продолжает получать из различных источников.
Название
Как работает камера контроля скорости?
Содержание
Используемая нами технология основана на ЛАЗЕРНОЙ технологии. Система визуализации создает трехмерное представление каждого транспортного средства на проезжей части и отслеживает его в течение длительного периода времени.
В конце периода отслеживания система определяет среднюю скорость автомобиля за период отслеживания. Система отслеживает движение транспорта, удаляющегося от мобильной системы, и делает фотографии задней части автомобиля. Когда транспортное средство движется на 12 миль в час или более с превышением установленного ограничения скорости, делаются две отдельные фотографии, чтобы показать движение транспортного средства. Поле идентификатора транспортного средства встроено в изображение во время съемки.
Заголовок
Куда направляется цитата? Через какое время после нарушения оно отправляется?
Содержание
Заявление отправляется по почте на адрес зарегистрированного владельца транспортного средства, указанный MVA. По закону уведомление должно быть отправлено по почте в течение 14 дней с момента нарушения.
Содержание
Ссылка будет включать три фотографии, на которых изображено транспортное средство, совершившее нарушение, и регистрационный номер транспортного средства.
Эти фотографии будут включать панель данных, содержащую дату, время и место нарушения; номер нарушения; Ограничение скорости; скорость автомобиля; и номер оборудования. Цитата также будет включать инструкции по уплате штрафа или запросу даты суда. Он будет содержать подпись сотрудника полиции, который заверил цитирование, просмотрев изображения и установив, что нарушение имело место. Цитата также содержит ссылку на веб-сайт, где вы можете просмотреть / оплатить цитату онлайн.
Название
Кто несет ответственность за оплату цитирования?
Содержание
Справка выдается зарегистрированному владельцу транспортного средства, аналогично парковочному талону. Зарегистрированный владелец является ответственной стороной, которая должна обеспечить оплату штрафа или запросить дату суда.v
Название
Какие штрафы налагаются за нарушение правил камеры контроля скорости?
Контент
По закону штраф составляет 40 долларов. У вас есть три варианта оплаты штрафа.
- Оплата онлайн : Просмотр/оплата цитаты онлайн. Есть плата за удобство. Принимаются основные кредитные карты.
- Отправка чека : Вы также можете отправить чек на сумму, причитающуюся Программе камер контроля скорости округа Ховард, P.O. Box 17022, Балтимор, Мэриленд, 21297-1022. Чеки должны быть выплачены финансовому директору округа Ховард.
- Оплата лично : Прийти лично в здание Джорджа Ховарда, 3430 Court House Drive, Ellicott City, MD 21043. Финансовый офис открыт с понедельника по пятницу с 8:00 до 17:00. Способы оплаты: наличные, чек, выписанный на имя финансового директора округа Ховард, или карта Discover (за дополнительную плату). Перед зданием Джорджа Ховарда также имеется ячейка для платежей, вносимых в нерабочее время.
Заголовок
Будет ли это нарушение занесено в мой водительский стаж? Оцениваются ли баллы? Как насчет моих страховых тарифов?
Контент
Цитаты с камер контроля скорости — это гражданские цитаты, за которые баллы не начисляются.