Одометра: Что такое одометр. Разберем на автомобиле + фото и видео

Содержание

Почему данные одометра отличаются от данных спутниковой навигации GPS/ГЛОНАСС?

Пройденный путь транспортного средства измеряется специальным прибором – одометром. Все виды одометров не являются точными приборами.

ПОЧЕМУ ВОЗНИКАЮТ ПОГРЕШНОСТИ?

  1. Допустимые погрешности одометров.
  2. В результате изношенности покрышек.
  3. Установлена нештатная резина.
  4. Погрешность измерений, предоставленных GPS/ГЛОНАСС системой.

МЕХАНИЧЕСКИЙ ОДОМЕТР

В механических одометрах погрешность достигает 5%. С учётом эксплуатационных условий, изношенности устройств и деталей, использования неоригинальных комплектующих суммарную погрешность одометра исчисляют 15%.

ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИЙ ОДОМЕТР

Для электромеханического одометра в основу положены показания, которые предоставляет электронный измеритель количества импульсов от датчика скорости, его чаще всего располагают на КПП. Данные одометры отличаются большей точностью. Их погрешность может колебаться в пределах 5-7%.

ЭЛЕКТРОННЫЙ ОДОМЕТР

Приборы со временем проходили эволюционное развитие. В них отсутствует механический индикатор, вместо которого теперь жидкокристаллический экран. А вот пройденный путь контролируется по прежнему принципу. У точной электроники всё же осталась зависимость от степени изношенности ходовой части авто. Наши специалисты рекомендуют проведение дополнительной калибровки одометра, так как завод-изготовитель этого не предусматривает. После калибровки показатель погрешности колеблется в пределах 5%.

Электронные одометры тоже имеют свои недостатки и самый существенный из них – наличие возможности изменить микропрограмму. Частные умельцы зачастую «модифицируют» бортовой одометр, завышая показания до любых размеров. К примеру, +15 или +25% к показателю пробега. Подобное вмешательство можно выявить только при проведении контрольного заезда, либо при обращении в ремонтные мастерские.

РЯД ФАКТОРОВ, КОТОРЫЕ ВЛИЯЮТ НА ОДОМЕТРЫ ВСЕХ ТИПОВ

  1. Разница в радиусе колёс – из-за неё повышается показатель погрешности. Если у протектора разница от стандартной высоты в 1 см, то 100 километровый пробег будет иметь погрешность в 1955 метров: колесо с диаметром в 1 метр – 31830 оборотов, а с радиусом 1,02 – 31206. Эту разницу и составит погрешность в 1955 метров. Такая большая разница при 1см. А если у шин 325/70 и 325/75 разница в диаметре 3,2 сантиметра? Если установить одометры на автомобили, один из которых имеет стёртые протекторы, а второй нормальные, то на первом значение одометра будет большим, нежели на втором авто. К тому же, каждый радиус колеса имеет свой одометр. При несоответствии радиуса и одометра показатели скорости и пройденного пути будут иметь существенную погрешность.
  2. Показатель веса перевозимых грузов – прогиб шин при перегрузке и недогрузе разный, что немного изменяет их диаметры, а значит и показатели расстояния и скорости будут разными в обоих вариантах.
  3. Показатель давления в шинах – штатное и нештатное давление по-разному влияют на прогиб шины. В зависимости от температуры, давление может подниматься (перегретые шины).
  4. Наличие скольжения – пробуксовки, скольжения, торможения тоже влияют на показатель погрешности, ведь колёса не крутятся, а транспорт движется (скольжение), или наоборот: колёса движутся, а авто стоит на месте (пробуксовка).

ЕСТЬ ЛИ ПОГРЕШНОСТЬ У СИСТЕМ КОНТРОЛЯ GPS/ГЛОНАСС?

GPS/ГЛОНАСС практически не имеют погрешности, либо они такие маленькие, что не влияют существенно на общие показатели. Системы, не зависящие от конструктивных особенностей автотранспорта, настоящая находка. Нет таких внешних факторов, которые бы мешали точному определению координат. Как свидетельствуют официальные данные, чистую погрешность модуля GPS/ГЛОНАСС составляют всего до 5 метров (для пробега 1,5%). На данном этапе развития систем контроля GPS опережает ГЛОНАСС на несколько показателей. Первые, используя до 11видимых спутников, определяют измерения с погрешностью от 2 до 8 метров. Тогда как вторые определяют положение долготы и широты с погрешностью 4,5-7,4 метра при использовании до 8 спутников. Данные показатели не зависят от рельефа местности. К примеру, если уклон составляет до 20% (угол наклона пути 8,53-11,31 градусов), то показатель погрешности приблизится к 1,5%. Когда угол очень крутой, где-то 40% (угол наклона21,8 градусов), погрешности измерений могут достигать 6%. Только у всех современных трекеров есть способность по определению высоты. Они автоматически вычисляют пробег с соответствующими поправками. Подытожив, можно утверждать, что системы мониторинга транспортных средств GPS/ГЛОНАСС имеют общую погрешность, которая не превышает 3,5 процентов.

ДОПУСТИМЫЕ НОРМЫ ИЗНОСА ПРОТЕКТОРА НА ШИНЕ

Грузовая шина выпускается со стандартным диаметром 1,07 м. Толщина её протектора составляет 25 мм. Допустимый износ – 24 мм. Но наши водители зачастую ездят вовсе на лысых шинах. Есть перечень допустимых норм износа протекторов.

При исходном диаметре шин d1 = 1070 мм, норма предельной изношенности d2 = 1070-24-24 = 1022 мм. Длину окружности вымеряем по формуле P=pi*d

Вычислим процент соотношений между изменением длины окружности колёс и диаметра:

100%*(1-1022мм/1070мм)=4,5%

Исходя из этих исчислений, можно сделать выводы, что одометр определяет с погрешностью от 0 до 5% на одном участке пути. Тогда как у систем мониторинга её почти нет. Расхождение в показаниях между системами GPS/ГЛОНАСС и одометром происходят из-за износа протекторов в шинах или использования шин нестандартного диаметра для данного вида транспортных средств.

КАКИЕ ПОГРЕШНОСТИ У КАЖДОГО ТИПА ОДОМЕТРОВ?

На спортивном одометре не прошедшем калибровку происходит завышение скорости и расстояния на 3,5%. Это допустимый показатель, установленный международной конвенцией дорожного движения и ГОСТами 12936-82, 1578-76, 8.262-77. К обычным одометрам данные стандарты не относятся.

В механическом одометре собственная погрешность колеблется в пределах 5%. Прибавим к этому условия эксплуатации автотранспорта, износ и использование нештатного оборудования. Размер суммарной погрешности составит от 20 до 15 процентов.

В электромеханическом одометре погрешность почти вдвое меньше – 5-7%, так как в нём нет слабых механических узлов и деталей (люфты, капризы троса, катушка, возвратная пружинка и т.д.).

В электронном одометре устройство намного совершеннее, ведь механизм контроля улучшен. Но осталось прежнее исчисление расстояния и скорости. К тому же, даже у точной электроники есть зависимость от состояния ходовой части авто. Суммарную погрешность электронного одометра составляет показатель не более чем 5%, но только с проводимой дополнительной тарировкой в специальных мастерских на тестовом участке.

КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАМЕРЫ

Для контрольного замера нужно выбрать тестовый участок пути в 50-100 километров и по показателям расстояния сбоку на дороге засекают место отправки и прибытия. Расстояние по километражу сравнивают с показателями пробега одометра. Таким образом, вычисляют погрешности.

Не работает одометр. Ищем причину неисправности

22.09.2018, Просмотров: 12972

В прошлом веке не каждый автолюбитель знал, что такое одометр и где он находится в автомобиле. Известность одометру принесли многочисленные операции с куплей-продажей автомобилей. В число основных характеристик подержанных автомобилей помимо прочих показателей вошли показания пробега. Это действительно значимый показатель износа транспортного средства. Я, как сейчас помню, что мне говорил продавец импортного подержанного автомобиля в прошлом веке «На нем бабушка по выходным в магазин и церковь ездила». Я где-то это крылатое выражение и недавно слышал.

Слова-словами, но реально при покупке авто всегда смотрят на показания одометра. Не факт, что эти показания соответствуют истине. До 40% подержанных авто со сроком эксплуатации более 10 лет продаются с отмотанными показаниями. Именно вмешательство в показания одометра является основной причиной того, что в один прекрасный момент он начинает давать сбои.

Для чего необходимо ремонтировать одометр

Во-первых, по одометру водитель оценивает, когда ему необходимо производить дозаправку топлива. Это особенно важно для российского стиля движения «до последней капли». В Европе заправляют автомобиль, когда показания уровня топлива на приборной панели перешли в нижнюю четверть.

Во-вторых, одометр необходим для предварительного расчета потребления топлива на 100 км пробега (если нет бортового компьютера).

В-третьих, при продаже автомобиля одометр просто обязан работать, иначе покупатель будет очень взволнован.

Как организована работа одометра в различных авто

В пожилых автомобилях в качестве одометров применялись обычные счетчики, подобные счетчикам потребления воды. Они приводились в действие при помощи обычного тросика отбора частоты вращения с выходного вала коробки передач. Такие одометры работали в паре с индикатором скорости.

В современных автомобилях применяются цифровые одометры. Они выполнены в виде отдельной индикаторной панели, управляемой цифровой схемой, расположенной на приборной панели, либо зоны индикации бортового компьютера. Такая организация индикации пробега основана на показаниях датчика частоты вращения колес (информация может браться непосредственно с блока АБС) или специального датчика в коробке передач.

Основные причины неисправности одометра

Если обобщить все причины неисправности одометра, их можно разделить на:

  • естественный износ механизма механического одометра;
  • вмешательство в одометр во время произведения коррекции пробега;
  • отказ электронной схемы управления цифровым одометром;
  • неисправность индикаторной панели одометра;
  • сбой программного управления бортового компьютера;
  • потеря связи с приборной панелью по CAN-шине;
  • отказ датчиков.

Как известно, все причины одновременно не случаются. Каким образом можно с большой вероятностью определить конкретную причину неисправности? Попробуем разобраться.

Рекомендации по поиску и устранению причины неисправности одометра

1. Механический одометр. Часто случается, что в одометре вращаются, например, метры и десятки метров, а более старшие регистры застыли на месте. В этом случае необходимо доставать и разбирать приборную панель, вынимать счетчик.

При проходе полного круга нижнего регистра в счетчике есть колесо с толкателем, который приводит во вращение следующий регистр. Скорее всего, оно заломано. Легче заменить счетчик, чем его ремонтировать. Разобранный счетчик выглядит непрезентабельно.

В механических приводах одометров часто изнашиваются тросики и шестерни, расположенные в блоке отбора частоты вращения. Их необходимо только менять. Устройства приходится искать на разборке.

2. Датчики одометра в КПП. Датчики одометра, расположенные в коробке передач, могут быть механического

и электромагнитного типа

Для определения, что неисправен именно датчик, необходимо выполнить компьютерную диагностику. Можно демонтировать датчик и посмотреть, в каком состоянии находится шестерня. Если она изношена, одометр работать не будет.

3. Схемы управления цифровым одометром на приборной панели. Именно их чаще всего «беспокоят» во время корректировки показаний пробега. Для того, чтобы получить к ним доступ, приборную панель необходимо разобрать. Микросхема управления обычно находится в непосредственной близости от цифрового одометра.

Если на выводах микросхемы обнаружатся признаки не заводской пайки, значит, над микросхемой уже кто-то поколдовал. Возможно, нет резона восстанавливать прошивку или работоспособность микросхемы. Лучше приобрести плату или целиком приборную панель с разборки. Однако здесь есть тонкость. Показания одометра вновь установленной приборной панели будут переданы по наследству от той машины, с которой его демонтировали. Если ваши старые показания были выше в автомобилях Пежо, например, они перескакивают от блока управления кузовом вашего автомобиля в бэушную панель. Как говориться, из двух зол выбирается худшее.

4. Датчики вращения колеса. Если не работает датчик вращения колеса, показания которого берутся в качестве основного для расчета скорости и пробега, тогда одометр не будет фиксировать увеличение пробега. В общем, неплохо, но и скорость не будет фиксироваться. Определить, какой именно датчик неисправен, проще всего при помощи компьютерной диагностики. Вид датчика, последовательность его замены аналогична обычному датчику колес АБС.

5. Неисправность индикатора одометра. Довольно частая неисправность. Чтобы не менять панель в сборе, можно разобрать приборную панель, далее заменить неработающий узел.

Демонтаж панели не представляет трудности.

Другие неисправности, типа потери связи с приборной панелью по CAN-шине, сбой прошивки бортового компьютера и т.п., самостоятельно устранить сложно. Во многих случаях необходимо специальное оборудование. Лучше обратиться к автоэлектрику.

описание, виды, вопросы погрешности + видео

Многие слышали, но не знают, что означает такое понятие как одометр. В данной статье я расскажу об одометре, что это такое и какие виды бывают.

Одометр представляет собой прибор, с помощью которого измеряются количества оборотов колес автомобиля. То есть, благодаря одометру измеряется путь, который автомобиль проехал. Данные показания преобразуются в значения, которые изображаются на показаниях индикатора.

Данный прибор состоит из таких частей, как счетчик, с помощью которого производится подсчет оборотов; датчик, связанный с оборотом колес и фиксирующий обороты и индикатор, показывающий проехавший путь автомобилем, а не количество оборотов.

Виды одометра.

 

Существуют следующие виды одометра:

  • электронный либо цифровой одометр

На нем параметры снимаются и преобразовываются в видимые показания в электронном виде. Зачастую такой прибор является частью бортового компьютера.

  • электро-механический

Такой прибор считывает при помощи механики обороты колес, а после счетчик преобразует обороты в электрические сигналы, они же впоследствии изображаются на индикаторе.

  • механический одометр

Он считает обороты колес при помощи механики и таким же образом переводит их в метры и километры.

Погрешность одометра.

 

Данный прибор не относится к приборам с высоким классом точности, да в этом и нет необходимости. В результате эти приборы имеют некоторые погрешности, но эти погрешности часто возникают не из-за прибора, а от износа автомобиля. Следовательно, чем старше авто, тем больше может возникнуть погрешность.

Например, у нового транспортного средства с механическим одометром относительно нормальная погрешность составляет 5 %. А в результате эксплуатации, износа или замены некоторых деталей транспортного средства, такая погрешность может увеличить свое значение до 15%.

Самым распространенным примером возникновения такой погрешности является пробуксовка колеса машины. Если формально, то авто едет мало, однако колеса вращаются. Имейте в виду, что погрешность устанавливается для одометра и не пересчитывается в случае замены деталей в транспортном средстве, которые в свою очередь тоже могут давать погрешность, например деформация тросика, различные люфты, трение. В совокупности все это сказывается на показаниях одометра.

Принцип работы электромеханических одометров заключается в подсчете импульсов, которые исходят от датчика скорости. А подсчет идет за единицу времени. Поэтому такие приборы обладают большей точностью и меньшей погрешностью по сравнению с механическими приборами. В основном их погрешность составляет не более 5 %, в редких случаях — 7%.

А вот самую низкую погрешность имеют электронные либо цифровые одометры. Поскольку такие приборы не имеют механических деталей, которые подвергаются износу. Однако погрешность присутствует, так как этот прибор считывает информацию с механических деталей, для которых износ реален.

Таким образом, на вопрос «Одометр что это?» можно ответить и иными словами. Одометр – это прибор, с помощью которого можно произвести диагностику состояния авто. Ведь одним из первых вопросов, возникающий у покупателя ненового транспортного средства – какой пробег? А далее следуют и другие вопросы.

Рекомендую прочитать:

Погрешность одометра и ГЛОНАСС

Друзья, на сегодняшний день есть очень много споров о том что показания ГЛОНАСС и показания штатного одометра/спидометра расходятся и для многих это становится даже большой темой для дискуссий, а в частности это разногласия начальников и водителей. Так давайте же рассмотрим эту проблему вместе и попытаемся разобраться, кто же все таки прав и чему стоит доверять, ГЛОНАССу или же штатному датчику скорости.

Наша компания уже долгое время занимается ГЛОНАСС/GPS мониторингом транспорта, тем самым у нас накопилось довольно много клиентов и каждый раз мы сталкиваемся с вопросом « по одометру автомобиль проехал 830 км, а ваш Глонасс показывает, что 800 км, почему так???» Ответ на самом деле прост.  Подробно разберем конструкцию штатного механизма измеряющего скорость и пробег - одометра и спидометра и из чего складывается их погрешность:

Разберем что из себя представляет одометр и спидометр на автомобиле: это механические изделия измеряющие показания датчика скорости. Исходя из технической документации ГОСТ Р 41.39-99 все одометры принадлежит к классу неточных приборов расчет пробега. Для одометра установлены допустимые погрешности предусмотренные конструкцией автомобиля и заводом изготовителем ТС. Погрешности одометра не включают в себя износ деталей конструкции автомобиля (износ датчика скорости, износ шин).

Исходя из документации ЕЭК ООН №39 (ГОСТ Р 41.39-99) спидометры не могут занижать показания и средняя погрешность по этой документации не превышает скорость движения более чем на 10% + 6 км/ч. Следовательно и погрешность измерения одометра будет увеличиваться на эту цифру так как одометр и спидометр являются единым устройством. По многолетнему опыту работы с транспортом, заводы производители завышают показания скорости и пробега авто на 6-10%. Скорее всего производители авто заботятся о своевременном прохождении ТО, увеличивают реальный пробег на 6-10% Опираясь на документацию указанную в ГОСТ Р 41.39-99.

В погрешности одометра не включены такие факторы как:
  • Размер колес очень существенно влияет на показания спидометра, а следовательно и одометра. Рассмотрим пример разницы пробега в диаметре колеса в 1 см, на 100 километров пробега автомобиля разница в пробеге составит 1950 м, если посчитать то с пробега на 10000 километров одометр покажет разницу в пробеге 195 километров: пример расчета: диметр одного колеса 1 метр, второго — 1.01 метр, окружность первого колеса - 3.141592, окружность второго колеса - 3.17300792. Первое совершит 31 831 оборотов на 100 км, второе — 31 515 на 100 км. Разница — 1950 м.Такая разница получается всего при 1 см. ! К примеру, разные колеса 325/60 и 325/65 на 5 сантиметров дадут сразу разницу в диаметре в 3.5 см. Поэтому показания одометра на автомобилях со стёртым протектором покажет большее значение по сравнению с автомобилем на новых шинах. Так же если установить и на автомобиль колеса не подходяще ему по радиусу показания будут сильно отличаться от реальных.
  • Вес автомобиля имеет влияния на показания одометра — при полной загрузке автомобиля, шина проминается, следовательно, меняется диаметр колеса, следовательно, одометр будет считать в большую сторону пробег, нежели при пустом автомобиле.
  • Давление в шинах — шина проминается при низком давлении. На давление влияет температура, при прогретых или перегретых шинах оно выше на холодную например зимой диаметр шины так же будет меньше.
  • Скольжение колес или пробуксовке — при пробуксовках колес в грязи или же наоборот при блокировке колес на льду.

Бесспорно много факторов влияет на показания одометра мы представили малый список параметров влияющих на показания одометра.

Бесспорно терминалы ГЛОНАСС/GPS имеют свою погрешность в измерении скорости и пробега, но их показания не привязаны: к диаметру колес, износу датчика скорости и весу груза и другим факторам, но все же у них есть погрешность. Погрешность ГЛОНАСС/GPS трекеров составляет 2-3 метра это 1,5% погрешности в пробеге. ГЛОНАСС/GPS трекер обладает возможностью изменение рельефа местности учитывая (широту, долготу высоту над уровнем моря), тем самым дает полноценную картину пробега в отчетах уже с учетом погрешности в 1%. Эта погрешность берется из-за плохого приема сигнала от спутников при определении координат на стоянка, в туннелях, под эстакадами и в гаражах, а так же при плохой погоде и не превышает 1%, начинает искажать маршрут, тем самым увеличивая или уменьшая пробег и показывая так называемые отклонения от маршрута на 3-5 метров фиксируя их как пройденный путь. Все выше перечисленные погрешности вполне укладываются в показания изменения пробега на 100 км в 10-100 метров.

Так все же вернемся к вопросу « кому же все таки верить, показаниям Глонасс/GPS или же все таки штатным датчикам ? После того как мы разобрались с погрешностями штатных датчиков уже самими производителями и ГЛОНАСС, смело можно отвечать, что современные технологии уже считают все за нас и показания Системы мониторинга будут куда точнее чем показания штатных одометра и спидометра. Но все же- если у вас остались вопросы по ГОСТу, то мы оставим для вас ссылку в которой все подробно написано о погрешностях, и кому все таки верить.

Изменение показаний одометра - CARS.ru

Изменение показаний спидометра - одной из тех услуг, популярность которых не ниже, чем у автоэлектрика на выезд (https://www.pit-stop24.ru/avtoelektrik-s-vyezdom-spb/). Заказывают её обычно в процессе предпродажной подготовки - хотя причины для корректировки могут быть и другими. Главное, чтобы вмешательство в электронику привело к нужному результату и осталось незамеченным.

Причины изменения показания спидометра

Необходимость скручивания километража возникает у автовладельца в таких ситуациях:

  • уменьшение возраста транспортного средства перед его продажей - хотя такие действия будут не совсем честными по отношению к новому владельцу;
  • удаление погрешности, которая возникает при установке колёсных дисков нестандартного диаметра;
  • продление периода технического обслуживания на автомобиле, бортовой компьютер которого показывает необходимость посещения СТО;
  • корректировка показаний прибора, измеряющего пройденное расстояние не в километрах, а в милях.
  • Требующие решения проблемы со спидометром возникают и в результате неисправности генератора или аккумуляторной батареи. А иногда причиной корректировки становится замена панели, показания приборов на которой не совпадают с реальными данными. Поводы могут быть и другими, и все они требуют обращения к специалистам.

    Корректировка спидометра и одометра

    Из-за совмещения шкалы одометра со спидометром многие считают эти приборы практически одинаковыми. Однако для учёта пройденного расстояния используется только первый - его показания и требуется скорректировать. Спидометр отвечает только за измерение скорости.

    Способов изменения цифр на одометре много, и у каждого автомобиля они будут своими:

  • у автомобилей корейского или японского производства для этого снимается приборная панель, и разбираются электронные блоки, к которым подключается программатор;
  • у продукции компаний «Ниссан» и «Форд» снимается узел одометра, прибор подключают к диагностическому разъёму;
  • конструкция большинства современных авто позволяет настраивать показания прибора с помощью подключения программатора к расположенному в салоне интерфейсу OBD2;
  • не самый популярный, но тоже применяющийся способ - установка дополнительной микросхемы, позволяющей сбрасывать показания счётчика нажатием кнопки.
  • Решение проблемы усложняется тем, что информация хранится не только в одометре, но и в памяти центрального микропроцессора автомобиля, или на специальной плате. Поэтому корректировка показаний включает в себя комплексное изменение данных в каждом из этих устройств. И заниматься ей должны только профессионалы.

    Выбор исполнителя

    Обращение к неквалифицированным исполнителям может привести к выходу из строя комбинации приборов. Иногда информация на счётчике обнуляется или замораживается, что приводит к необходимости замены спидометра и одометра. И даже, если показания были скорректированы, факт корректировки сразу же заметит опытный специалист.

    Обращаясь в профильную организацию, автовладелец получает:

  • высокое качество и скорость работ;
  • отсутствие следов корректировки и нарушений российского законодательства;
  • изменение показаний в большую или меньшую сторону.
  • Время, которое требуется для выполнения работы, зависит от особенностей автомобиля, и может занимать и 10 минут, и 2-3 часа. Для удобства клиентов мастер может работать на их территории. Но, если процедура занимает много времени, рекомендуется проводить её в сервисе.

    Детали проведения процедуры, зависящие от марки авто, и особенности скрутки побега можно узнать на сайте https://www.pit-stop24.ru/skrutit-probeg/ либо по телефону, получив консультацию мастера

    Стоимость корректировки тоже индивидуальна - так же как и цена работ по оказанию помощи на дорогах. Сумма, в которую специалист оценит свои услуги, зависит от года выпуска автомобиля, сложности подготовки и количества блоков, в которых изменяются данные. Влияют на неё и используемые для корректировки инструменты и материалы, и алгоритмы пересчёта километража, однако все расходы на оплату услуг компенсируются их гарантированным результатом.

    Корректировка пробега автомобиля

    Изменение показаний спидометра - одной из тех услуг, популярность которых не ниже, чем у автоэлектрика на выезд (https://www.pit-stop24.ru/avtoelektrik-s-vyezdom-spb/). Заказывают её обычно в процессе предпродажной подготовки - хотя причины для корректировки могут быть и другими. Главное, чтобы вмешательство в электронику привело к нужному результату и осталось незамеченным.

    Причины изменения показания спидометра

    Необходимость скручивания километража возникает у автовладельца в таких ситуациях:

    • уменьшение возраста транспортного средства перед его продажей - хотя такие действия будут не совсем честными по отношению к новому владельцу;
    • удаление погрешности, которая возникает при установке колёсных дисков нестандартного диаметра;
    • продление периода технического обслуживания на автомобиле, бортовой компьютер которого показывает необходимость посещения СТО;
    • корректировка показаний прибора, измеряющего пройденное расстояние не в километрах, а в милях.
    •  

    Требующие решения проблемы со спидометром возникают и в результате неисправности генератора или аккумуляторной батареи. А иногда причиной корректировки становится замена панели, показания приборов на которой не совпадают с реальными данными. Поводы могут быть и другими, и все они требуют обращения к специалистам.

    Корректировка спидометра и одометра

    Из-за совмещения шкалы одометра со спидометром многие считают эти приборы практически одинаковыми. Однако для учёта пройденного расстояния используется только первый - его показания и требуется скорректировать. Спидометр отвечает только за измерение скорости.

    Способов изменения цифр на одометре много, и у каждого автомобиля они будут своими:

    • у автомобилей корейского или японского производства для этого снимается приборная панель, и разбираются электронные блоки, к которым подключается программатор;
    • у продукции компаний «Ниссан» и «Форд» снимается узел одометра, прибор подключают к диагностическому разъёму;
    • конструкция большинства современных авто позволяет настраивать показания прибора с помощью подключения программатора к расположенному в салоне интерфейсу OBD2;
    • не самый популярный, но тоже применяющийся способ - установка дополнительной микросхемы, позволяющей сбрасывать показания счётчика нажатием кнопки.

    Решение проблемы усложняется тем, что информация хранится не только в одометре, но и в памяти центрального микропроцессора автомобиля, или на специальной плате. Поэтому корректировка показаний включает в себя комплексное изменение данных в каждом из этих устройств. И заниматься ей должны только профессионалы.

    Выбор исполнителя

    Обращение к неквалифицированным исполнителям может привести к выходу из строя комбинации приборов. Иногда информация на счётчике обнуляется или замораживается, что приводит к необходимости замены спидометра и одометра. И даже, если показания были скорректированы, факт корректировки сразу же заметит опытный специалист.

    Обращаясь в профильную организацию, автовладелец получает:

       

    • высокое качество и скорость работ
    • возможность выезда к клиенту (выезжаем так же быстро и в любой район СПб, как и для проведения ремонта автоэлектрики http://эвакуаторы-спб.рф/avtoelektrik-s-vyezdom-v-spb/;
    • отсутствие следов корректировки и нарушений российского законодательства;
    • изменение показаний в большую или меньшую сторону.
    •  

    Время, которое требуется для выполнения работы, зависит от особенностей автомобиля, и может занимать и 10 минут, и 2-3 часа. Для удобства клиентов мастер может работать на их территории. Но, если процедура занимает много времени, рекомендуется проводить её в сервисе.

    Детали проведения процедуры, зависящие от марки авто, и особенности скрутки побега можно узнать на сайте https://www.pit-stop24.ru/skrutit-probeg/ либо по телефону, получив консультацию мастера

    Стоимость корректировки тоже индивидуальна - так же как и цена работ по оказанию помощи на дорогах. Сумма, в которую специалист оценит свои услуги, зависит от года выпуска автомобиля, сложности подготовки и количества блоков, в которых изменяются данные. Влияют на неё и используемые для корректировки инструменты и материалы, и алгоритмы пересчёта километража, однако все расходы на оплату услуг компенсируются их гарантированным результатом.

     

     

    Необходимость корректировки одометра

    Необходимость корректировки одометра

    Вызвать специалиста


    Работа главного механика гаража заключается не только в проверке узлов и агрегатов транспортного средства, выпуск автомобиля на маршрут, но и контроль над работой водителей. Когда проводится технический осмотр ТС, дополнительно проводится корректировка одометра. Это устройство, которое демонстрирует показатели пробега автомобиля. Для транспортных компаний, это особо важные данные. Руководство компании должно четко представлять, какое расстояние проезжает транспортное средство во время рабочего времени.

    Работа инженера и механика

    Корректировка спидометра производится в трех случаях:

    1.       Перед выездом транспортного средства из гаража. В данном случае есть надобность обнулить километраж (или зафиксировать текущие показания). Это производится с целью подсчета общего расстояния, пройденного автомобилем. В основном, это актуально для тех, кто занимается грузоперевозками на большие расстояния.

    2.       После проведения капитального ремонта определенных узлов или агрегатов. Корректировка электронного одометра позволяет засечь тестовый километраж после ремонтных работ.

    3.       В случае если водитель получает заработную плату в зависимости от пройденного расстояния.

    Механик (контролер, отвечающий за выпуск транспортных средств) прописывает показания датчика в специальном журнале. Корректировка механического одометра фиксируется в отдельном документе. Данную процедуру контролирует инженер, отвечающий за безопасность дорожного движения.

    Особенности услуг компании «ПредРейс СПб»

    Все услуги оказываются на основе аутсорсинга. Скрутка пробега входит в перечень услуг контролера и механика. Они фиксируют показания перед выпуском транспортного средства из гаража. Кроме этого, показания спидометра фиксируются по возвращению на территорию предприятия.

    Скрутка пробега: цена зависит от условий соглашения «ПредРейс СПб» с заказчиком. На регулярной основе стоимость работ входит в стандартный пакет.

    Сотрудники компании имеют право работать в Санкт-Петербурге и Ленинградской области. Они получили соответствующее, профильное образование. Кроме этого, они прошли 3-месячное обучение на должность контролера. Накрутка пробега должна фиксироваться в журналах. Показания спидометра отражаются в путевках.

    Контролер должен проводить предрейсовый осмотр транспортных средств. Кроме этого, инженеры отвечают за прохождение водителем медицинского осмотра. Только после того, как водитель и контролер подпишут документы, автомобиль может покидать территорию предприятия.

    Таким образом, корректировка показаний вычислительных приборов должна осуществляться квалифицированными специалистами. В случае отсутствия возможности у руководства вводить в штат специального сотрудника, рекомендуется обращаться к специалистам компании «ПредРейс СПб». Специалисты предоставляют выездные услуги на территории Санкт-Петербурга и Ленинградской области. Сотрудники компании имеют соответствующие сертификаты и разрешения.

    Поделиться страницей:

    Программатор одометра ПО-5

    Программатор одометра ПО-5

    Прибор не является заменой прибора ПО-4, а служит дополнением к нему. В данном программаторе одометров существенно расширен модельный ряд авто. Теперь Вы можете скорректировать значение в приборной панели не только отечественного автомобиля, но и ряда иномарок. Прибор так же поддерживает функцию обновления.

    Пример работы прибора на панели Nissan X-Trail

     

    Перечень поддерживаемых автомобилей:

    1) LADA 2110, 2115, Kalina, Priora, 4x4, Largus

    2) Богдан А-092

    3) УАЗ Hunter,Simbir Patriot

    4) ГАЗ 3110

    5) Acura RDX

    6) BYD F3

    7) Chery Amulet A11, Fora A21, Mikado Oriental Son B11, Tiggo T11

    8) Chevrolet Lacetti, Viva

    9) FIAT Doblo, Ducato

    10) Great Wall Hover, Wingle5

    11) Honda Accord, Civic 4D, Civic 5D, CRV, Fit, Jazz, Pilot

    12) Hyundai Accent, Elantra, Getz,  Sonata, Starex,Matrix, Porter, Santa Fe, Trajet, Tucson, Verna

    13) Infiniti FX45

    14) Iran Khodro Samand

    15) Isuzu NQR

    16) Kia Carens, Ceed, Cerato, Magentis, Picanto, Rio, Sorento, Spectra, Sportage 

    17) Lexus RX

    18) Lifan Solano

    19) Mazda 3, 6, CX-7, Familia

    20) Mitsubishi Galant, L200, Lancer, Outlander, Outlander XL, Pajero, SpaceGear, Delica

    21) Nissan Almera, Almera Tino, Maxima, Patrol, Primera, Qashqai, Sunny, Micra, Note, NP300, Teana, Tiida, X-Trail

    22) Pontiac Vibe

    23) Renault Kangoo, Logan

    24) Ssang Yong Actyon, Kyron

    25) Subaru Forester, Impreza, Tribeca

    26) Suzuki Grand Vitara

    27) Toyota Auris, Avensis, Camry, Celica, Corolla, Highlander, Ist, Land Cruiser, LC200, RAV4, Vitz.

    28) Возможность программирования микросхем памяти EEPROM 24CXX серии

    29) Возможность программирования микросхем памяти EEPROM 35080

    30) Возможность программирования микросхем памяти EEPROM 93SX6, 93CX6 серии

    31) Возможность программирования микросхем памяти EEPROM 25XXX, 95XXX серий

    История одометра

    Одометр - это инструмент, который записывает расстояние, которое преодолевает автомобиль. Он отличается от спидометра, который измеряет скорость автомобиля, или тахометра, который показывает скорость вращения двигателя, хотя вы можете увидеть все три на приборной панели автомобиля.

    Хронология

    Энциклопедия Британия считает, что римский архитектор и инженер Витрувий изобрел одометр в 15 г. до н. Э. В нем использовалось колесо колесницы стандартного размера, 400 оборотов за римскую милю, и он был установлен в раме с зубчатым колесом с 400 зубьями.На каждой миле зубчатое колесо включало передачу, которая бросала камешек в коробку. Вы знали, сколько миль прошли, считая камешки. Его толкали вручную, хотя, возможно, он никогда не был построен и использован.

    Блез Паскаль (1623–1662) изобрел прототип одометра, счетную машину, названную «Паскалин». Pasacaline был построен из шестерен и колес. Каждая шестерня содержала 10 зубцов, которые при перемещении на один полный оборот перемещали вторую шестерню на одно место. Тот же принцип используется в механическом одометре.

    Томас Савери (1650-1715) был английским военным инженером и изобретателем, который запатентовал первый сырой паровой двигатель в 1698 году. Среди других изобретений Савери был судовой одометр - устройство, измеряющее пройденное расстояние.

    Бен Франклин (1706-1790) наиболее известен как государственный деятель и писатель. Однако он также был изобретателем, который изобрел плавники, бифокальные очки, стеклянную губную гармошку, водонепроницаемые переборки для кораблей, громоотвод, дровяную печь и одометр. Во время службы в качестве генерального почтмейстера в 1775 году Франклин решил проанализировать лучшие маршруты доставки почты.Он создал простой одометр, который помогает измерить пробег по маршрутам, которые он привязал к своей повозке.

    Одометр, называемый роудометром, был изобретен в 1847 году пионерами-морманами, пересекавшими равнины от Миссури до Юты. Роудометр, прикрепленный к колесу вагона, считал обороты колеса во время движения вагона. Он был разработан Уильямом Клейтоном и Орсоном Праттом и построен плотником Эпплтоном Майло Хармоном. Клейтон был вдохновлен на изобретение роудометра после разработки своего первого метода записи расстояния, которое пионеры проезжали каждый день.Клейтон определил, что 360 оборотов колеса фургона составляют милю, затем он привязал к колесу красную тряпку и подсчитал обороты, чтобы вести точный учет пройденного расстояния. Спустя семь дней этот метод стал утомительным, и Клейтон продолжил изобретать роудометр, который впервые был использован утром 12 мая 1847 года. Уильям Клейтон также известен своим написанием пионерского гимна «Приходите, приходите, святые». "

    В 1854 году Сэмюэл Маккин из Новой Шотландии разработал еще одну раннюю версию одометра - устройства, измеряющего пройденный километраж.Его версия была прикреплена к боку кареты и измеряла километры при повороте колес.

    Мошенничество с одометром | NHTSA

    НАБДД в действии

    Члены Управления по расследованию мошенничества с одометрами работают над повышением осведомленности общественности посредством информативных презентаций и выступлений об офисе, его программах и его отношениях с другими агентствами в отношении мошенничества с одометрами.Эти презентации предназначены для затронутых групп, включая представителей отрасли, защитников интересов потребителей, а также федеральные, государственные и местные агентства. Управление по расследованию мошенничества с одометрами также работает над защитой потребителей от мошенничества с одометрами, оказывая конкретную помощь потребителям в проведении уголовных расследований, программах работы с потребителями и повышении осведомленности общественности:

    1. Уголовные расследования: каждый офис проводит расследования мошенничества с одометрами для уголовного преследования Министерством юстиции США.Наши следователи также помогают государственным органам, обеспечивающим соблюдение законов и правил об одометрах. В результате расследований, проведенных офисом, было вынесено более 250 обвинительных приговоров в более чем 30 штатах. Срок тюремного заключения составляет от одного месяца до 10 лет, сумма уголовных штрафов превышает 2,8 миллиона долларов, а реституция по решению суда составляет более 15 миллионов долларов.
    2. Программа поддержки потребителей
    3. : Эта программа предоставляет помощь потребителям, которые подозревают, что они стали жертвами мошенничества с одометром, и отвечает на общие запросы и конкретные вопросы, связанные с нарушениями мошенничества с одометрами.Потребители получают информацию о законах об одометрах и требованиях к раскрытию информации об одометрах, если они подозревают мошенническую подделку одометра. Потребителям настоятельно рекомендуется проконсультироваться с частным адвокатом, чтобы определить свои законные права и средства правовой защиты в этом вопросе. Хотя у нас нет полномочий предъявлять претензии от имени потребителей, мы ценим любую информацию, которую мы получаем, которая может помочь нашим общим усилиям по обеспечению соблюдения законов. Чтобы предоставить информацию, потребители могут позвонить на горячую линию по безопасности транспортных средств NHTSA по телефону 888-327-4236 (TTY для лиц с нарушениями слуха: 800-424-9153).
    4. Федеральное партнерство / партнерство штата: это партнерство помогает заинтересовать штаты в обеспечении соблюдения одометров, обеспечивая следующее:
      • Финансовая помощь. Важной частью партнерства является создание интереса к борьбе с мошенничеством с одометрами путем предоставления финансовой помощи в рамках Соглашения о возмещении совместных расходов. Это соглашение было реализовано с целью оказания федеральной помощи избранным государственным агентствам в поддержку расследований и судебных преследований по поводу мошенничества с одометрами.Те агентства штата, которые обладают полномочиями обеспечивать соблюдение федеральных и / или государственных законов и постановлений об одометрах, имеют право на годовое соглашение о возмещении в размере 30 000 долларов США. Процесс заключения соглашения о сотрудничестве начинается 1 октября каждого года (начало финансового года федерального правительства).
      • Обучение и обучение: По запросу сотрудники офиса проведут обучение тому, как выявлять поддельные документы, а также выявлять и расследовать случаи мошенничества с одометром.
      • Помощь в расследовании: следователи помогают государственным органам в проведении расследований, которые могут привести к передаче дел в федеральное обвинение со стороны U.S. Министерство юстиции.

    Границы | Извлечение пробега из изображений одометра для автоматизации процессов автострахования

    1. Введение

    В конкурентной среде автострахования, ориентированной на клиентов, компании постоянно меняют способ взаимодействия с клиентами, чтобы повысить привлекательность и удержание клиентов. Лучшее обслуживание клиентов и более эффективное взаимодействие с клиентами приводят к удовлетворению, которое является одним из главных факторов, влияющих на лояльность клиентов.Оцифровка и автоматизация процессов позволяют поставщикам услуг своевременно открывать возможности для предложения эффективных и экономящих время взаимодействия для улучшения качества обслуживания клиентов.

    Благодаря внедрению в современные автомобили более сложных средств безопасности, увеличение стоимости претензий из-за замены современных устройств опережает снижение частоты претензий. Следовательно, на страховые компании оказывается давление, чтобы они создавали более эффективный способ урегулирования автострахований. Подача иска - это пример одного из немногих прямых взаимодействий между клиентами и страховщиком, и это происходит в то время, когда они находятся в состоянии стресса и, скорее всего, оценят упрощенный процесс.

    Однако типичный опыт, предлагаемый сегодня большинством страховщиков при несчастном случае, включает в себя процесс управления подачей иска, который может быть медленным, дорогостоящим (для страховщика) и может включать нескольких представителей страховых компаний. Та же идея применима, когда потенциальный новый клиент спрашивает о новом страховом полисе.

    Запрашивая расценки на новую политику, потенциальные клиенты могут загрузить фотографии, которые можно использовать для быстрого получения информации об автомобиле со своего телефона в веб-приложение, которое можно проанализировать за секунды.В результате получается быстрая и точная цитата. Уменьшая количество человеческих ошибок и ускоряя процесс сбора информации, мы можем сделать процессы, связанные с взаимодействием с клиентами, более плавными, тем самым упростив экосистему страховых требований для агента, клиента и страховщика.

    Оптическое распознавание символов (OCR) - широко исследуемая проблема компьютерного зрения. Извлечение текста из отсканированных документов или изображений, сделанных при контролируемом освещении, значительно улучшилось с появлением архитектур глубокого обучения.Однако извлечение текста из изображений в дикой природе по-прежнему остается очень сложной задачей. OCR общего назначения не подходят для изображений из неконтролируемых источников. В этой статье мы описываем новое решение для извлечения показаний пробега из изображений одометра. В области страхования, особенно в отношении котировок автострахования и обработки претензий, есть три ключевых элемента информации; номерной знак, показания одометра и идентификационный номер автомобиля (VIN). Распознавание номерных знаков и распознавание VIN по изображениям - очень популярные проблемы, и для них существуют коммерческие решения.Важно отметить, что распознавание VIN - это значительно более простая задача, поскольку для современных автомобилей номера VIN стандартизированы. Насколько нам известно, для извлечения пробега одометра из изображений было выполнено мало или совсем не было работы, и для этого варианта использования не существует надежных доступных коммерческих решений.

    На рынке доступно несколько открытых и коммерческих OCR, таких как Tesseract [1] и встроенный набор инструментов OCR в Matlab [2], и это лишь некоторые из них. Эти системы оптического распознавания символов предназначены для считывания символов с высококачественных изображений, сделанных сканерами или камерой при хорошем освещении.Они используют методы предварительной обработки изображений и сегментации символов, которые очень специфичны для изображений документов. Они обучены распознавать печатные символы, которые отличаются от символов на дисплее одометра, поскольку изображения одометра содержат огромные различия в цвете, интенсивности, шрифте и текстуре. По всем этим причинам эти системы оптического распознавания символов плохо работают с изображениями одометра. Google Cloud Vision API [3] - еще один интересный коммерческий вариант, который лучше справляется с извлечением текста из изображений в естественных условиях, но его производительность на изображениях одометра далеко не соответствует нашим ожиданиям по точности и не соответствует нашим требованиям к производительности.

    Мы разделяем задачу извлечения пробега на две части; идентификация дисплея одометра и извлечение символов внутри дисплея. Мы использовали существующие архитектуры обнаружения объектов для решения каждой части и, наконец, разработали алгоритм постобработки для извлечения количества пробега. Мы протестировали две разные архитектуры обнаружения объектов: Single Shot Detector (SSD) [4] и Faster RCNN [5]. Наша система отличается от OCR с открытым исходным кодом, таких как tesseract и других коммерческих OCR, как архитектурой системы, так и набором данных, используемым для обучения.Мы использовали помеченные вручную изображения одометра для обучения распознаванию символов, что делает нашу модель гораздо более адаптированной к символам одометра, чем любые другие OCR. Мы также разработали алгоритм постобработки, чтобы отличать показания пробега от других символов на дисплее одометра, таких как показания счетчика пройденного пути, температура и т. Д.

    Остальная часть статьи проходит следующим образом: в разделе 2 мы представляем соответствующую связанную работу, в которой используются новейшие методы машинного обучения для извлечения текста из изображений, сделанных в неограничительной среде, и фона на детекторах объектов FasterRCNN и SSD.В разделе 3 мы описываем данные, используемые для обучения нашей системы, которые подробно описаны в разделе 4 (рабочий процесс системы). После этого мы делимся результатами, полученными в результате нашей эмпирической оценки системы в разделе 5, а затем описываем, как система развертывается в разделе 6. Мы завершаем документ выводами и извлеченными уроками и обсуждаем будущую работу в разделе 7.

    2. Предварительные мероприятия

    2.1. Связанные работы

    Как упоминалось ранее, автоматическое распознавание номерных знаков (ALPR) является коммерчески решаемой проблемой.Помимо мониторинга трафика, эта технология используется во многих приложениях, таких как сбор платы за проезд, пограничные и таможенные контрольно-пропускные пункты, система контроля доступа к парковке и, в последнее время, внутренняя безопасность. Проблема ALPR в некоторых аспектах похожа на нашу проблему, предложенную здесь, поскольку большинство систем ALPR разбивают проблему на похожие подзадачи: обнаружение номерных знаков, сегментация символов, распознавание символов. В последнее время глубокие сверточные сети использовались для повышения точности систем ALPR [6], а в Bulan et al.[7] они предлагают использовать синтетически сгенерированные изображения для улучшения производительности CNN, уменьшая при этом потребность в маркировке человека. Более подробный обзор такой системы можно увидеть в Sanap and Narot [8], Sonavane et al. [9], а также Du et al. [10].

    Faster RCNN успешно использовались для извлечения текста из изображений, сделанных в естественных условиях, например, в Nagaoka et al. [11] авторы предлагают архитектуру, которая учитывает характеристики текстов, используя карты характеристик с множественным разрешением для одновременного обнаружения текстов разного размера.Более быстрый подход RCNN также используется в Rosetta [12], недавно предложенной масштабируемой системе для извлечения текста из веб-изображений.

    В последнее время появилось много реальных приложений для обнаружения текста на изображениях, в которых успешно использовались более быстрые архитектуры RCNN и Single Shot Detector (SSD). Хороший репрезентативный пример такой системы представлен в Yang et al. [13], где целью является извлечение (обнаружение и распознавание) текста из биомедицинских литературных данных.

    Однако, насколько нам известно, существует мало или совсем немного работы, связанной с извлечением показаний пробега из изображений одометра.

    2.2. Быстрее RCNN

    Ранние детекторы объектов использовали пирамидальные скользящие окна над входным изображением, за которыми следует классификатор изображений для обнаружения объектов в различных местоположениях и масштабах. Архитектура Fast RCNN, представленная Гиршиком [5], значительно улучшила эти архитектуры за счет использования в качестве входных данных выборочного поиска предложений по регионам и сверточных карт функций. Хотя Fast RCNN был значительно быстрее, чем предыдущие архитектуры, метод предложения региона все еще был слишком медленным для большинства приложений реального времени.Более быстрый RCNN, представленный Ren et al. [14], решает эту проблему, используя сеть предложений другого региона.

    Faster RCNN можно грубо рассматривать как комбинацию двух сетей: сети предложений региона (RPN) и классификатора, как показано на рисунке 1. RPN принимает входные данные сверточной карты признаков и выводит набор предложений прямоугольных объектов и оценку объектности для каждое предложение. Но перед этим первым шагом является преобразование изображения в сверточные карты признаков путем прохождения изображения через ряд сверточных слоев.В более быстрой RCNN RPN моделируется полностью сверточной сетью [15]. Предложения по регионам генерируются путем перемещения небольшой подсети по выходным данным сверточной карты признаков. Подсеть просматривает n × n пространственных окон входных карт признаков и проецирует их в вектор признаков более низкой размерности. В конце архитектуры подсети есть два одноуровневых полностью связанных уровня: уровень блочной регрессии и уровень блочной классификации. Слой регрессии выводит дельта-координаты, чтобы настроить координаты опорного якоря для каждого пространственного окна.Слой классификации блоков предсказывает возможность того, что блок привязки может быть фоном или объектом. На следующем этапе обработки сохраняются только якоря с высокими баллами. Вторая часть более быстрой архитектуры RCNN - это классификатор, который предсказывает метку класса для регионов, предлагаемых RPN. Классификатор также содержит слой регрессии, который выводит координаты смещения для дальнейшего уплотнения предлагаемого блока. Выходная область из RPN проходит через слой объединения ROI, чтобы сопоставить их с фиксированной формой перед подачей в классификатор.Классификатор состоит из полностью связанного слоя, который выводит оценки softmax для всех меток классов.

    Рисунок 1 . Более быстрый детектор RCNN.

    2.3. SSD

    Одноразовый детектор MultiBox (SSD) был представлен Liu et al. [4]. Алгоритм Faster RCNN дает точные результаты, но сеть по-прежнему требует больших вычислительных ресурсов для использования в некоторых приложениях реального времени [4]. Алгоритм SSD предлагает ряд улучшений по сравнению с существующими архитектурами обнаружения объектов для ускорения времени работы.Основная идея SSD - это прогнозирование оценок категорий и смещений прямоугольников для фиксированного набора ограничивающих прямоугольников по умолчанию с использованием небольших сверточных фильтров, применяемых к картам характеристик. Затем SSD генерирует прогнозы из различных масштабов карт функций, тем самым создавая прогнозы для всех из них. Подобно более быстрому алгоритму RCNN, входом в SSD является сверточная карта функций. В исходной статье сверточная карта признаков генерируется путем прохождения изображения через слой Conv5_3 сети VGG-16.Масштаб карты объектов уменьшается с использованием сверточных фильтров, чтобы получить карты объектов в нескольких масштабах. На рисунке 2 показаны исходные карты функций и 6 уменьшенных. Каждая карта функций обрабатывается независимо с использованием различных сверточных моделей для обнаружения объектов в определенных масштабах. С каждой ячейкой карты объектов связан набор полей по умолчанию. Сверточная модель предсказывает координаты смещения относительно блоков по умолчанию и оценки класса для этого блока. Координаты смещения перемещают и сужают рамки по умолчанию для лучшей локализации объектов.Архитектура обучается от начала до конца, сводя к минимуму взвешенную сумму потерь локализации и потерь классификации.

    Рисунок 2 . Детектор одиночного выстрела извлекает обнаруженные объекты из карты объектов в нескольких масштабах.

    2.4. Трансферное обучение

    Успеху глубокого обучения в основном способствуют большие наборы данных, доступные для обучения модели. Однако сбор данных и аннотирование требуют больших затрат времени и средств. И SSD, и детекторы Faster RCNN содержат глубокую архитектуру с большим количеством параметров.Следовательно, обучение их с нуля с использованием небольшого набора данных может привести к переобучению.

    Трансферное обучение позволяет обучать глубокие сети в одном домене и повторно использовать в другом домене. Первые несколько слоев свертки CNN, обученной на изображениях, изучают универсальное представление функций изображения. Эти слои можно повторно использовать для построения классификатора изображений с другим набором данных. Повторно используемый слой можно либо точно настроить в новой сети, либо оставить в замороженном состоянии, позволяя обновлять только недавно добавленные слои.Есть несколько различных способов применения трансферного обучения при обнаружении объектов. На рисунках 1, 2 показано, что первым шагом как для SSD, так и для более быстрого детектора RCNN является преобразование изображений в сверточные карты признаков с помощью экстрактора признаков. Этот экстрактор признаков может быть построен из первых нескольких уровней предварительно обученных архитектур классификации изображений, таких как VGG [16], Inception [17], Resnet [18] и т. Д., Обученных на большом наборе данных классификации изображений, таком как imagenet [19]. . При обучении модели обнаружения объектов слои в экстракторе признаков могут либо оставаться замороженными, либо обновляться с очень небольшой скоростью обучения в зависимости от размера набора данных.Другой способ внедрения трансферного обучения в области обнаружения - сквозное обучение модели обнаружения с использованием набора данных обнаружения больших объектов, такого как Pascal VOC [20], MS COCO [21], и его точная настройка с новым набором данных. .

    3. Данные

    Архитектуры обнаружения обучающих объектов, такие как SSD и Faster RCNN, требуют большого корпуса аннотированных обучающих выборок. Наш первоначальный набор данных содержал всего около шести тысяч (6000) изображений одометра. Эти изображения были загружены клиентами при подаче заявления о страховании автомобиля.Перед дальнейшей обработкой мы вручную фильтруем набор данных, чтобы удалить изображения с потенциально идентифицирующей информацией (PII). Мы также удалили изображения, в которых нет одометров. Наконец, собранный набор данных содержит в общей сложности 6 209 изображений одометров. Изображения поступили из неконтролируемых источников и, следовательно, в целом качество изображений в наборе данных низкое. Большинство изображений страдают от неравномерного освещения, недостаточного освещения, неправильной ориентации и низкого разрешения изображения.

    3.1. Маркировка

    Процесс разметки набора данных можно разделить на два этапа. На первом этапе мы стремились вручную сегментировать отображение одометра, нарисовав ограничивающую рамку, охватывающую дисплей. Здесь термин «дисплей одометра» относится к ЖК-экранам цифровых одометров или механических счетчиков аналоговых одометров. На втором этапе наша цель состояла в том, чтобы сгенерировать блоки, содержащие каждый отдельный символ внутри дисплея одометра, и пометить символы соответствующей цифрой.

    Оба этапа аннотации включали трудоемкие и повторяющиеся задачи.Следовательно, мы обратились к краудсорсингу как к жизнеспособному решению этих задач. Существует несколько коммерчески доступных платформ, облегчающих краудсорсинговые задачи по маркировке. Мы использовали две популярные краудсорсинговые платформы: Amazon Mechanical Turk (AMT) [22] и Figure Eight (ранее известную как Crowdflower) [23].

    Amazon Mechanical Turk - одна из крупнейших действующих сегодня краудсорсинговых платформ. В любой момент у него есть сотни активных работников, готовых работать над поставленной задачей. Он обеспечивает гибкость для создания настраиваемых пользовательских интерфейсов с использованием HTML, CSS и javascript.Он также предоставляет несколько основных настраиваемых шаблонов для задач аннотаций, таких как анализ тональности, классификация изображений, NER и т. Д.

    Для нашего первого этапа процесса аннотации, то есть ручного сегментирования дисплея одометра, мы использовали AMT. Для этой задачи мы изменили пользовательский интерфейс с открытым исходным кодом Russell et al. [24]. Измененный пользовательский интерфейс позволяет работникам рисовать рамку над изображением, перетаскивать ее и изменять ее размер. Мы собрали 3 коробки от разных этикетировщиков для каждого изображения, чтобы зафиксировать возможные ошибки аннотации.

    Figure Eight - еще одна платформа для краудсорсинга, которая работает аналогично AMT. Помимо поддержки HTML, CSS и Javascript для дизайна пользовательского интерфейса, он имеет богатые шаблоны пользовательского интерфейса для маркировки различных объектов в изображениях. Он имеет встроенные функции, такие как увеличение, уменьшение, прокрутка и т. Д., Которые очень важны для нас при рисовании ограничивающих рамок уровня персонажа. Функция увеличения позволяет рисовать более узкие рамки. Эта платформа также отслеживает качество работы, выполняемой ее сотрудниками.Все рабочие должны пройти тесты, прежде чем они смогут работать над любым заданием аннотации. По всем этим причинам мы обнаружили, что качество аннотаций на Рисунке 8 лучше, чем при использовании AMT, но за это приходится платить. Следовательно, мы решили использовать обе платформы для каждого из наших первого и второго этапов аннотации, в зависимости от компромисса между стоимостью маркировки и качеством аннотаций.

    Для любой задачи аннотации, выполненной с помощью краудсорсинга, важно, чтобы работники понимали ожидаемый результат запрошенных аннотаций.Важно предоставить четкие и подробные инструкции по маркировке, охватывающие все случаи и в то же время как можно более точные. Мы выполнили задачи аннотации в нескольких пакетах, мы оценили качество аннотаций для каждого пакета и определили ключевые источники путаницы среди рабочих. Затем мы соответствующим образом изменили инструкции перед отправкой следующей партии. На рисунках 3, 4 показаны некоторые образцы изображений одометра и аннотационных этикеток.

    Рисунок 3 .Примеры изображений одометра.

    Рисунок 4 . Примеры аннотаций. (A) Обозначение дисплея одометра. (B) Обозначение символов.

    Таблица 1 и рисунок 5 показывают распределение символов в наборе данных. 73% всех обозначенных символов являются цифрами, в то время как только 27% из них являются буквами. При 52 возможных буквах алфавита (26 строчных и 26 прописных) количество выборок для каждого класса алфавита слишком мало и сильно несбалансировано. Позже это вдохновляет нас сгруппировать все символы алфавита в один класс при обучении модели распознавания символов.

    Таблица 1 . Набор данных и распространение.

    Рисунок 5 . Распределение персонажей; X представляет собой нецифровые символы.

    Мы также собрали дополнительную информацию от этикетировщиков о качестве изображений в нашем наборе данных. Во время первоначальной ручной проверки мы заметили, что значительная часть изображений в наборе данных не была хорошего качества. Чтобы подтвердить это, во время аннотации мы попросили аннотаторов оценить качество изображения персонажей по разным категориям.В таблице 2 показано распределение изображений по пяти категориям. Обратите внимание, что значительная часть изображений (21%) помечена как плохого или очень плохого качества.

    Таблица 2 . Распределение качества изображения.

    4. Общий рабочий процесс системы

    Предлагаемое решение состоит из двух каскадных классификаторов обнаружения объектов, за которыми следует алгоритм постобработки (см. Рисунок 6). Алгоритмы обнаружения объектов значительно улучшились за последние несколько лет.Чтобы повысить эффективность этих моделей, мы разделим нашу проблему на две подзадачи, которые можно непосредственно рассматривать как проблемы в области обнаружения объектов:

    • Первый - это определение местоположения одометра, цель которого состоит в том, чтобы определить местонахождение дисплея одометра по входному изображению.

    • Второй - это распознавание символов, цель которого - найти и распознать символы внутри дисплея одометра.

    Рисунок 6 . Конвейер предлагаемой архитектуры.

    Далее мы переходим к подробному объяснению каждой из этих подзадач.

    4.1. Локализация одометра

    Первым этапом конвейера является изоляция и извлечение показания одометра из остальной части изображения. Обычно существует два типа одометров: аналоговые и цифровые. Цифровые одометры имеют ЖК-дисплеи с показаниями пробега и могут сопровождаться другой информацией, такой как температура, время, состояние топлива и т. Д. Аналоговый одометр состоит из механического счетчика скорости движения.Хотя есть большие различия во внешнем виде аналоговых и цифровых одометров, мы не разделяем эти два типа на этом этапе. Чтобы обучить модель локализации одометра, мы обучили модель обнаружения объектов с изображениями одометра, где поле отображения одометра представляет собой интересующий объект. Положение дисплея одометра предоставляется как координаты (центр x, центр y, высота, ширина) окна дисплея одометра. Алгоритмы обнаружения объектов обычно обучаются локализации и классификации объектов на изображении.Однако для локализации одометра существует единственный класс, то есть отображение одометра, поэтому единственный вывод, который нам нужен от модели, - это координаты локализации. Во время логического вывода модель локализации берет изображение и выводит обратно координаты (x-центр, y-центр, ширина, высота) дисплея одометра.

    4.2. Распознавание символов

    Второй этап конвейера состоит из модели распознавания символов. Это модель распознавания объектов, обученная на изображениях и этикетках, созданных на втором этапе аннотации.Обучающие изображения для этого этапа поступают с дисплея одометра, обозначенного на первом этапе. Мы обрезаем отображение одометра для каждого изображения в наборе данных и передаем его модели вместе с аннотациями из второго этапа. На втором этапе создаются аннотации положения (центр по оси x, центр по оси y, высота, ширина) каждого отдельного символа и соответствующая метка класса. Мы вносим некоторые изменения в метки классов перед обучением классификатора. Поскольку нас интересует только количество миль на изображениях, достаточно распознавать только цифры на изображениях, а не остальные символы алфавита.Более того, если мы посмотрим на распределение символов в таблице 1, у нас будет очень мало выборок для каждого класса букв в алфавите. Обучение модели распознаванию отдельных букв алфавита означает, что у нас будет очень мало примеров для большинства меток классов, и мы рискуем переобучиться. Вместо этого мы классифицируем символы по 11 различным классам, 10 для цифр 0–9 и 1 «нецифровой» класс для всех алфавитов.

    4.3. Постобработка

    Этап распознавания символов идентифицирует отдельные символы на дисплее одометра вместе с их координатами.В последней части конвейера мы хотим выделить цифры, которые являются частью чтения пробега. На этапе постобработки соседние символы объединяются в слова / числа и выбирается наиболее вероятное число в качестве показания пробега. В некоторых цифровых одометрах мы можем найти дополнительную информацию, отображаемую рядом с показаниями пробега. Некоторые из наиболее часто встречающихся дополнительных элементов информации включают температуру, время, предупреждающие сообщения, показания счетчика пройденного пути, состояние топлива и т. Д. Важно отличать фактическое показание пробега от других чисел, отображаемых на экране.Точно так же для аналогового одометра мы наблюдаем два варианта: большинство моделей имеют шесть цифр, а некоторые старые модели имеют 7 цифр. Обычно седьмая цифра меняется каждые 1/10 мили и не считается важной частью показания пробега.

    Чтобы иметь дело с такими частными случаями, мы разработали алгоритм постобработки, который заботится обо всех этих угловых случаях. Алгоритм обработки подробно описан ниже в алгоритме 1.

    Алгоритм 1: Алгоритм постобработки

    5.Оценка и эмпирические результаты

    5.1. Экспериментальные установки

    Мы случайным образом выбрали небольшую часть обучающей выборки и использовали ее в качестве набора для проверки для всех экспериментов. Выбор гиперпараметров для всех архитектур основан на производительности в проверочном наборе. Мы использовали API обнаружения объектов, включенный в модели тензорного потока [25], для обучения и оценки моделей. Хуанг и др. [26] обеспечивает подробное сравнение скорости и точности различных мета-архитектур, поддерживаемых API.Для обучения и тестирования моделей мы использовали экземпляр Elastic Cloud Compute Amazon Web Services (AWS), содержащий 8 графических процессоров с 12 ГБ памяти каждый. Как для задачи локализации одометра, так и для задачи распознавания символов мы обучаем SSD и более быстрые архитектуры RCNN с несколькими вариантами модели CNN для извлечения функций, такими как inception v2 [27], resnet101 [18], inception resnet [28], mobilenet [29], и т. д. Мы экспериментировали с обоими подходами к переносному обучению, описанными в предыдущем разделе: (a) мы точно настроили модель обнаружения, обученную на наборе данных MS COCO, и (b) мы использовали модель классификации, обученную на наборе данных imagenet для извлечения признаков. и обучил остальные слои с нуля.Мы обнаружили, что использование модели обнаружения, обученной на наборе данных MS COCO, дало наилучшие результаты. Кроме того, SSD получил лучшую производительность с inception v2 в качестве экстрактора функций, а Faster RCNN получил лучшие результаты с исходным Resnet в качестве экстрактора функций. Мы сообщаем о средней средней точности для наиболее производительного SSD и более быстрого RCNN для двух этапов; Локализация одометра и распознавание символов. Мы сообщаем окончательный анализ точности и ошибок для более быстрой архитектуры RCNN, которая является победителем между двумя архитектурами на обоих этапах.

    Самая эффективная более быстрая модель RCNN - это усовершенствованная версия более быстрого детектора RCNN, изначально обученного на наборе данных MS COCO. Детектор MS COCO был обучен с использованием начальной архитектуры resnet [подробно описано в Szegedy et al. [28]] как средство извлечения признаков и 90 различных категорий в наборе данных MS COCO как объекты вывода. Мы доработали эту модель, изменив последний слой для определения одного класса (отображение одометра) для локализации одометра. Точно так же для распознавания символов мы изменили последний слой, чтобы вывести 11 классов (0,1 ,., 9, Х). Мы использовали генератор привязки сетки с масштабами 0,25, 0,5, 1,0, и 2,0, соотношением сторон 0,5, 1,0, и 2,0 и шагом 8 для высоты и ширины. Это означает, что всего 12 ящиков предложений для каждой позиции привязки в сетке. Этап постобработки настроен на отклонение всех обнаружений со счетом <0,3. Пороговое значение IOU установлено на 0,6 для «Не максимальное подавление». Минимизируемая потеря представляет собой сумму потери локализации и потери классификации, которые имеют одинаковый вес.Мы использовали скорость обучения 0,0003 и обучили модель 50 000 шагов с размером пакета 8.

    5.2. Результат

    Распространенный метод оценки для моделей обнаружения объектов состоит в измерении средней средней точности (карта) [20] для определенного порогового значения коэффициента пересечения по объединению (IOU). Прогноз является истинно положительным, если соотношение долговых обязательств между прогнозируемым ограничивающим прямоугольником и фактическим прямоугольником превышает пороговое значение долгового обязательства. В таблице 3 показаны значения карты (при IOU = 0,5) SSD и более быстрых моделей RCNN как для локализации одометра, так и для задачи распознавания символов.Результаты ясно показывают, что более быстрый алгоритм RCNN является победителем для обеих задач.

    Таблица 3 . Средняя средняя точность более быстрых архитектур RCNN и SSD на этапе локализации одометра и распознавания символов.

    Наша модель извлечения пробега содержит два детектора объектов, работающих совместно. Вместо обнаружения объекта / персонажа цель состоит в том, чтобы извлечь фактическое значение пробега. Для этого модель должна правильно предсказать каждую цифру.Для нашей системы получение правильных чисел более важно, чем точная локализация дисплея одометра или отдельных символов.

    Чтобы измерить производительность системы, мы определили двоичную меру сквозной точности системы следующим образом: модель получает оценку, равную 1, если извлеченный пробег равен аннотированному пробегу, и 0 в противном случае. Более того, в большинстве случаев использования в бизнесе достаточно получить пробег в пределах заданного диапазона ошибок. Например; если модель предсказывает, что пробег составит 45 607 миль, а фактический - 45 687, тогда возникает ошибка 80 миль.Для таких случаев использования, как генерация страховых котировок или обработка претензий, вполне приемлемая погрешность составляет около тысячи (1000) миль. Принимая это во внимание, мы вводим еще одну дополнительную метрику оценки сквозной системы следующим образом: модель получает балл = 1, если абсолютное значение (извлеченный пробег - аннотированный пробег) <порогового значения и 0 в противном случае (где порог = 1000 миль). .

    Поскольку общее качество изображений в нашем наборе данных изображений одометра не очень хорошее, мы провели дополнительный анализ влияния качества изображения на производительность модели.Мы создали подмножество тестового набора, состоящее только из изображений хорошего качества. Эти изображения выбираются из тестового набора на основе соответствующего рейтинга аннотаторов. Это подмножество «изображений хорошего качества» в итоге содержало 362 изображения. На рисунке 7 показана сквозная точность системы для более быстрой модели RCNN как для исходного набора тестов, так и для подмножества «изображений хорошего качества». Для исходного набора тестов мы получаем сквозную точность 85,4% с использованием более быстрого RCNN для обоих этапов. Точно так же добиваемся точности 88.8% в пределах погрешности 1000 миль. Для подмножества «изображения хорошего качества» мы получаем общую точность 90% и точность 91,4% в пределах ошибки 1000 миль. Важно отметить улучшение точности тестового набора на 5%, связанное с улучшением качества изображения. Этот результат дает возможность повысить производительность за счет проверки качества загружаемых изображений в режиме реального времени и предоставления клиенту немедленной обратной связи и рекомендаций для создания изображений более высокого качества.Примеры результатов для определения местоположения одометра и распознавания символов показаны на рисунках 8, 9.

    Рисунок 7 . Сравнение результатов точности.

    Рисунок 8 . Избранные примеры локализации одометра. В случае нескольких обнаружений отображается только наиболее уверенное поле.

    Рисунок 9 . Избранные примеры распознавания символов. Модель распознавания символов сканирует символы внутри региона (зеленый прямоугольник), предложенного моделью локализации.Символы красного цвета - это предсказания модели распознавания символов. X представляет собой нецифровой символ.

    5.3. Анализ ошибок

    Чтобы определить основные слабые места модели и возможности для улучшения, мы провели более подробный анализ ошибок. Для всех неверных прогнозов мы вручную присвоили ошибку одному из трех этапов в конвейере. На рисунке 10 показано распределение возникших ошибок тестового набора между локализацией одометра, распознаванием символов и этапом постобработки.Ошибки локализации возникают, когда модель локализации не может правильно определить отображение одометра, либо потому, что она не нашла отображение, либо потому, что предлагаемая ограничивающая рамка недостаточно точна для включения всех символов на дисплее. Из рисунка 10 видно, что большая часть ошибок возникает на этапе распознавания символов. К ошибкам на этом этапе относятся отсутствие или распознавание символов на дисплее одометра. Эту ошибку можно минимизировать, улучшив модель распознавания символов.Как мы упоминали ранее, качество изображения является важным фактором повышения точности, и нам нужно приложить больше усилий для обеспечения того, чтобы загружаемые изображения соответствовали минимальным стандартам качества.

    Рисунок 10 . Детальный анализ ошибок по этапам.

    Алгоритм постобработки составляет 15% от общей ошибки. Эта ошибка включает такие случаи, как невозможность сгруппировать цифры вместе, невозможность отличить пробег от других чисел на дисплее, идентификацию цифры после десятичной точки как части пробега и т. Д.

    6. Архитектура развертывания

    Развертывание детектора пробега одометра продолжается. Однако мы повторно используем структуру развертывания, которая использовалась в прошлом для аналогичных моделей распознавания изображений в нашей компании. В этом разделе мы опишем такой фреймворк.

    Развертывание в контейнерах сейчас очень популярно. Контейнеры независимы, легко настраиваются и легко масштабируются на несколько машин. Микросервисы, работающие внутри контейнеров, обеспечивают изоляцию от реальной системы, принимающей сервис, и обеспечивают гибкость для независимой и быстрой работы.Развертываем модель как микросервис, работающий в докер-контейнере. Docker позволяет упаковывать коды и зависимости в образ докера, который запускается внутри контейнера докера. Контейнеры Docker совместимы для работы в любой операционной системе.

    На рисунке 11 показана общая архитектура, используемая для развертывания. Мы используем инструменты, предоставляемые экосистемой Amazon Web Service (AWS), для запуска, масштабирования, оркестровки и запуска контейнера докеров. Подробное описание каждого из этих инструментов можно найти на официальном сайте [30].Центральным компонентом является док-контейнер, в котором размещается модель извлечения пробега одометра. Мы используем реестр эластичных контейнеров Amazon (ECR) для размещения образов докеров и сервисы эластичных контейнеров Amazon (ECS) для запуска контейнеров. Мы используем хранилище параметров диспетчера систем Amazon (SMPS) для хранения параметров времени выполнения и Amazon CodeBuild для создания образа докера. Кроме того, Amazon ElasticBeanStalk (EBS) используется для координации развертывания в ECS, а также для предоставления и настройки других ресурсов, таких как LoadBalancer, группы AutoScaling и т. Д.EBS облегчает регистрацию, мониторинг и отправку уведомлений разработчикам о неожиданных прерываниях обслуживания. Мы считаем, что принцип непрерывной интеграции / непрерывной доставки (CI / CD) [31] является важной частью любого проекта в области науки о данных. Мы хотим иметь возможность обучать новые модели или обновлять кодовую базу и автоматически развертывать их в производственной среде с минимальными усилиями. Это позволяет специалистам по данным больше сосредоточиться на улучшении моделей, а не тратить время на развертывание. Для CI / CD мы используем Jenkins.Как только мы отправляем изменения в репозиторий git, Дженкинс создает образ, запускает тесты и развертывает модель в производственной среде. Вот пошаговое описание процесса развертывания:

    • Отправлять изменения в репозиторий git, размещенный в битбакете.

    • Jenkins отслеживает изменения в репозитории git и инициирует процесс сборки.

    • Jenkins создает код, запускает тест и создает образ.

    • Дженкинс отправляет образ в ECR и выпускает развертывание в ECS.

    • ECS извлекает новый образ из ECR и запускает его внутри контейнера докеров.

    • EBS получает HTTP-запрос с изображением одометра.

    • ELB распределяет нагрузку по нескольким контейнерам, а EBS при необходимости запускает дополнительные экземпляры контейнеров.

    • Контейнер обрабатывает изображение и отправляет данные о пробеге обратно в приложение пользователя.

    Рисунок 11 . Архитектура развертывания.

    Клиентское мобильное приложение делает HTTP-запрос к серверу одометра и получает в ответ номер пробега. Он автоматически заполняет форму пробега одометра.У пользователя будет возможность проверить и при необходимости исправить показания пробега перед отправкой формы. Изображение одометра загружается на локальный сервер вместе с формой во время отправки.

    7. Выводы и дальнейшая работа

    В этой работе мы разработали новое решение связанной со страховкой проблемы извлечения показаний пробега из изображений одометра. Мы использовали существующую технологию распознавания объектов и разработали алгоритм постобработки для определения и извлечения показаний пробега.Разработанная система смогла получить высокую точность определения пробега, несмотря на плохое качество изображений. Мы также предоставили полный проект внедрения, включая инструменты и технологии, которые мы используем для развертывания, масштабирования и управления моделью в производственной среде.

    Наш подробный анализ ошибок позволяет понять недостатки системы и раскрыть возможности для ее улучшения. Мы можем дополнительно улучшить производительность модели, используя руководство по изображениям и соблюдение минимальных требований к качеству изображения.Например, когда пользователь делает снимок одометра, дисплей приложения может содержать ограничивающую рамку, и пользователю будет предложено выровнять отображение одометра в пределах этой ограничительной рамки. Этот метод обычно используется в нескольких приложениях, которые считывают данные с кредитных карт, личных чеков и т. Д. Руководство по изображениям может помочь снизить потребность в точной модели локализации, и, следовательно, ошибки, связанные с этой моделью, могут быть значительно минимизированы. Это также гарантирует, что изображения будут сделаны непосредственно перед дисплеем одометра и с правильной ориентацией.

    Мы также изучаем методы оценки достоверности прогнозов для цифр прогнозируемого пробега. Если мы можем оценить достоверность прогнозов, мы можем автоматически принимать изображения, когда мы уверены, что предсказываем правильное значение пробега, и просим пользователя повторить процесс или ввести пробег вручную, если нам не удастся сделать достаточно уверенный прогноз.

    Заявление о доступности данных

    Наборы данных, созданные для этого исследования, не могут быть опубликованы из-за соображений конфиденциальности клиентов.Запросы на доступ к этим наборам данных следует направлять соответствующему автору.

    Авторские взносы

    SA реализовал проект, провел эксперименты и работал над рукописью. GF инициировал проект, руководил им и работал над рукописью.

    Конфликт интересов

    SA и GF работали в компании American Family Insurance.

    Список литературы

    1. Смит Р. Обзор движка tesseract OCR. В: Proc. Девятый Int.Конференция по анализу и распознаванию документов (ICDAR) Parana (2007). п. 629–33. DOI: 10.1109 / ICDAR.2007.4378659

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    3. Хоссейни Х., Сяо Б., Пувендран Р. API облачного видения Google не устойчив к шуму. CoRR . (2017) абс / 1704.05051.

    Google Scholar

    4. Лю В., Ангелов Д., Эрхан Д., Сегеди С., Рид С., Фу С.Й. и др. Ssd: одноразовый мультибокс-детектор. В: Европейская конференция по компьютерному зрению .Амстердам: Springer (2016). п. 21–37.

    Google Scholar

    5. Гиршик Р. Fast R-CNN. В: Международная конференция IEEE по компьютерному зрению (ICCV) . Пекин (2015).

    Google Scholar

    6. Масуд С.З., Шу Г., Дехган А., Ортиз Э.Г. Обнаружение и распознавание автомобильных номеров с использованием глубоко изученных сверточных нейронных сетей. CoRR . (2017) абс / 1703.07330.

    Google Scholar

    7. Булан О., Козицкий В., Рамеш П., Шрив М.Распознавание автомобильных номеров без сегментации и аннотаций с глубокой локализацией и выявлением сбоев. IEEE Trans Intell Trans Syst . (2017) 18: 2351–63. DOI: 10.1109 / TITS.2016.2639020

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    8. Санап ПР, Нароте СП. Система распознавания автомобильных номеров. AIP Conf Proc . (2010) 1324: 255–60. DOI: 10.1063 / 1.3526208

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    9. Сонаване К., Сони Б., Маджхи У.Обзор автоматического распознавания номерных знаков (ANR). Инт Дж. Вычислительное Приложение . (2015) 125: 1–4. DOI: 10.5120 / ijca2015

    0

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    10. Du S, Ibrahim M, Shehata MS, Badawy WM. Автоматическое распознавание номерных знаков (ALPR): современный обзор. IEEE Trans Circ Syst Video Technol . (2013) 23: 311–25. DOI: 10.1109 / TCSVT.2012.2203741

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    11. Нагаока Й, Миядзаки Т., Сугая Й, Омачи С.Обнаружение текста с помощью более быстрого R-CNN с несколькими сетями предложений регионов. В: 2017 14-я Международная конференция IAPR по анализу и распознаванию документов (ICDAR) . Vol. 6. Киото: IEEE (2017). п. 15–20.

    Google Scholar

    12. Борисюк Ф, Гордо А., Сивакумар В. Розетта: Крупномасштабная система для обнаружения текста и распознавания на изображениях. В: Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining . Лондон: ACM (2018).п. 71–9.

    Google Scholar

    13. Ян Ц., Инь Х-Ц, Ю Х, Каратзас Д., Цао Ю. Надежная задача чтения ICDAR2017 по извлечению текста из биомедицинских литературных данных (DeTEXT). В: 2017 14-я Международная конференция IAPR по анализу и распознаванию документов (ICDAR) . Vol. 1. Киото: IEEE (2017). п. 1444–7.

    Google Scholar

    14. Рен С., Хе К., Гиршик Р., Сан Дж. Быстрее R-CNN: На пути к обнаружению объектов в реальном времени с помощью сетей предложения регионов.В: Достижения в системах обработки нейронной информации . Монреаль, Квебек: Curran Associates, Inc. (2015). п. 91–9.

    PubMed Аннотация | Google Scholar

    15. Лонг Дж., Шелхэмер Э., Даррелл Т. Полностью сверточные сети для семантической сегментации. В: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. (Бостон, Массачусетс) (2015). п. 3431–40.

    PubMed Аннотация | Google Scholar

    16. Симонян К., Зиссерман А.Очень глубокие сверточные сети для распознавания крупномасштабных изображений. CoRR . (2014) абс / 1409.1556.

    Google Scholar

    17. Сегеди С., Лю В., Цзя Ю., Серманет П., Рид С., Ангелов Д. и др. Углубляем извилины. В: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. (Бостон, Массачусетс) (2015). п. 1–9.

    Google Scholar

    18. He K, Zhang X, Ren S, Sun J. Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений.В: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. (Сиэтл, Вашингтон) (2016). п. 770–8.

    Google Scholar

    19. Русаковский О., Дэн Дж., Су Х., Краузе Дж., Сатиш С., Ма С. и др. Imagenet - крупномасштабная задача визуального распознавания. Инт Дж. Компьютерное зрение . (2015) 115: 211–52.

    Google Scholar

    20. Эверингем М., Эслами СМА, Ван Гул Л., Уильямс К.К.И., Винн Дж., Зиссерман А. Задача классов визуальных объектов паскаля: ретроспектива. Инт Дж. Компьютерное зрение . (2015) 111: 98–136. DOI: 10.1007 / s11263-014-0733-5

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    21. Лин Т.Ю., Мэйр М., Белонги С., Хейс Дж., Перона П., Раманан Д. и др. Microsoft coco: общие объекты в контексте. В: Европейская конференция по компьютерному зрению . Цюрих: Springer (2014). п. 740–55.

    Google Scholar

    24. Рассел Б.К., Торральба А., Мерфи К.П., Фриман В.Т. LabelMe: база данных и веб-инструмент для аннотации изображений. Инт Дж. Компьютерное зрение . (2008) 77: 157–73. DOI: 10.1007 / s11263-007-0090-8

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    26. Хуанг Дж., Ратод В., Сун К., Чжу М., Кораттикара А., Фатхи А. и др. Компромисс между скоростью и точностью для современных детекторов сверточных объектов. В: IEEE CVPR . Vol. 4. (Гонолулу, Гавайи) (2017).

    Google Scholar

    27. Сегеди С., Ванхаук В., Иоффе С., Шленс Дж., Война З. Переосмысление начальной архитектуры компьютерного зрения.В: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Сиэтл, Вашингтон (2016). п. 2818–26.

    Google Scholar

    28. Сегеди С., Иоффе С., Ванхаук В., Алеми А.А. Inception-v4, inception-resnet и влияние остаточных соединений на обучение. В: AAAI (Сан-Франциско, Калифорния). (2017). п. 12.

    Google Scholar

    29. Ховард А.Г., Чжу М., Чен Б., Калениченко Д., Ван В., Вейанд Т. и др. Мобильные сети: эффективные сверточные нейронные сети для приложений мобильного зрения. arXiv препринт. (2017) arXiv: 170404861.

    Google Scholar

    Новинка 2021 года: показ одометра при продаже автомобиля | Последние новости

    Пресс-релиз

    Начиная с 1 января 2021 года - когда вы продаете или передаете автомобиль с модельным годом 2011 или новее - вы должны указать фактический пробег одометра в заявлении о раскрытии одометра. Изменение федерального правила расширяет требования к раскрытию информации о показаниях одометра. Это изменение улучшит защиту клиентов за счет отслеживания фактического пробега на одометре в течение многих лет в качестве меры защиты от мошенничества.

    Ранее любое транспортное средство старше 10 лет освобождалось от представления информации о пробеге при продаже или передаче. Новое федеральное правило постепенно увеличивает срок освобождения с 10 до 20 лет. Изменение является обоснованным, поскольку автомобили остаются в рабочем состоянии и находятся в пути. Для любого автомобиля 2011 модельного года или новее требуется раскрытие одометра.

    «Продавец обязан указать пробег по одометру в названии при продаже автомобиля. Любой, кто покупает автомобиль, должен убедиться, что продавец указал показания одометра, прежде чем подписывать право собственности.Когда покупатели подписывают право собственности, они подтверждают, что пробег был записан », - сказала администратор DMV Кристина Бордман.

    Когда покупатель транспортного средства запрашивает новое название в Висконсине, DMV сверяет последнее название с доступной информацией о праве собственности и подтверждает, что информация актуальна. Заголовки транспортных средств за пределами штата проверяются с использованием информационного номера транспортного средства (VIN) в национальной базе данных. Цель состоит в том, чтобы обеспечить безопасное создание и ведение записей о транспортных средствах, а также сократить количество случаев мошенничества за счет отката одометра.В 2019 году DMV выпустило 2 017 545 наименований, и в 2020 году ожидаются аналогичные цифры.

    Следующие транспортные средства не подлежат раскрытию одометра:

    • Транспортное средство 2010 года выпуска или старше
    • Немоторизованное транспортное средство (т. Е. Транспортное средство с прицепом)
    • Мопед
    • Транспортное средство с зарегистрированной полной или полной массой оценка веса транспортного средства выше 16 000 фунтов. Сюда входят транспортные средства, зарегистрированные в Висконсине или другом штате, стоимость которых превышает 16 000 фунтов стерлингов в любое время в прошлом.
    • Низкоскоростное транспортное средство (LSV)

    Действует с 1 января 2021 г., Министерство транспорта США (US DOT) Национальная администрация безопасности дорожного движения (НАБДД) внесла поправки в правило раскрытия информации о пробеге.DMV Висконсина адаптировало свои методы раскрытия информации о показаниях одометров в соответствии с федеральными постановлениями.


    Поделиться статьей

    Wisconsin DMV Official Government Site

    Штрафы | Будьте начеку | Отмытые титулы | Пробег и износ | Тест-драйв | Второе мнение | Заявление о пробеге | Бывший владелец | Проверка точности

    Подделка одометра стоит миллионы

    Подделка одометра - это мошенничество со стороны потребителей, которое обходится жителям Висконсина в миллионы долларов.Это особенно оскорбительно, потому что больше всего поражает тех, кто меньше всего может позволить себе дорогостоящий ремонт. Это выгодно недобросовестным операторам, часто из других штатов, которые сговариваются с целью обмануть вас.

    Тамперерам грозят штрафы и тюремное заключение

    Сброс, отключение или изменение одометра транспортного средства для сокрытия истинного пробега называется «подделкой одометра». Запрещается вмешиваться в счетчик пробега или продавать автомобиль, зная, что в его работу были внесены изменения.

    Произведено ли вмешательство механиком на заднем дворе, который сбрасывает одометр перед обменом на новую машину, человеком, который покупает гаджет, чтобы мили не регистрировались на одометре, дилером, который заключает договор с фирмой, занимающейся ремонтом, или на заводе по производству подержанных автомобилей в нескольких штатах взлом одометра нарушает законы штата и федеральные законы и карается штрафом, тюремным заключением или и тем, и другим.

    Будьте начеку

    Исследование, проведенное Национальной администрацией безопасности дорожного движения (NHTSA), показало, что существует 3.Вероятность 5%, что у автомобиля повернутый назад одометр. Транспортные средства, ранее принадлежавшие лизинговым компаниям, часто представляют собой автомобили поздних моделей с большим пробегом. Это делает их привлекательной мишенью для специалистов по подделке одометров, которые превращают их в последнюю модель, драгоценные камни с небольшим пробегом, которые очень востребованы на рынке подержанных автомобилей.

    Спиннеры для одометров отмывают названия вне штата

    Осведомленность о проблеме и знание того, на что обращать внимание при покупке автомобиля, - ваша лучшая защита от подделки одометра.

    Помните, одометры не защищены от взлома. С помощью подходящих простых и недорогих инструментов хитрый счетчик одометра может стереть несколько тысяч миль с одометра транспортного средства за считанные минуты. Спиннеры с одометром знают, как «отмыть» историю прав собственности, передав право собственности на транспортное средство от штата к штату, так что следователям трудно определить, где и когда произошло мошенничество.

    Убедитесь, что пробег и износ имеют смысл.

    Внимательно осмотрите автомобиль.Состояние соответствует количеству миль на одометре? Мили мало, но шины новые или не подходят по размеру, типу или марке? Дата изготовления шины может быть определена по кодированным числам, нанесенным на шину. Были ли заменены детали, которые обычно нельзя было бы заменить на автомобиле с малым пробегом? Обратите внимание на такие детали, как батареи, шланги и зажимы, а также ремни вентилятора или кондиционера. Есть ли чрезмерный износ в салоне, особенно в зоне водителя?

    Ищите наклейки для обслуживания, гарантии или другие документы, которые могут указывать на больший пробег.Их можно найти под капотом, на воздухоочистителе, на дверных косяках, в перчаточном ящике, под сиденьями или в багажнике.

    Тест-драйв автомобиля

    Тщательный тест-драйв необходим. Проверьте тормоза, рулевое управление, подвеску, ускорение и центровку. Испытайте автомобиль в холодную и теплую погоду, на скоростях шоссе и города.

    Получите второе мнение

    Попросите квалифицированного механика провести тест-драйв и осмотреть автомобиль. Также попросите снять колеса, чтобы механик мог проверить тормозную систему на предмет чрезмерного износа или замены деталей.Оплата экспертного осмотра перед покупкой может помочь вам избежать непредвиденных расходов на ремонт и многих неприятностей в будущем.

    Прочтите показания счетчика пробега владельца на тайтле.

    В соответствии с законодательством штата и федеральным законодательством продавец - будь то физическое лицо или дилер - должен предоставить покупателю письменное подтверждение одометра. (Автомобили 2009 модельного года и старше или с полной массой более 16 000 фунтов освобождаются от этого требования.) Висконсин и большинство других штатов указывают показания одометра в названии.Попросите продавца показать вам название. Убедитесь, что текущий пробег на одометре автомобиля больше, чем пробег, указанный в заголовке. Изменения или стирания делают заголовок недействительным. Если титул указан в названии дилерского центра или титул был передан от дилера к дилеру, будьте начеку. Это может указывать на подделку.

    Поговорите с бывшим владельцем

    Дилеры в Висконсине обязаны сообщать потенциальным покупателям имена и адреса бывшего владельца автомобиля по запросу.Если название показывает, что автомобиль ранее был зарегистрирован вне штата, серьезно подумайте о дополнительной проверке перед покупкой. Для получения дополнительной информации об истории транспортных средств позвоните в отдел дилеров и агентов Департамента транспорта штата Висконсин (WisDOT) по телефону (608) 266-1425 или по электронной почте: [email protected]

    Онлайн-проверка точности одометра

    Carfax, компания, предлагающая отчеты об истории транспортных средств, проведет проверку Проверка точности одометра бесплатно. Проверка покажет, подвергался ли ваш автомобиль когда-либо подделке одометра.

    Все, что необходимо для запуска проверки, - это 17-значный идентификационный номер автомобиля (VIN), который указан на приборной панели и титульном документе.

    Если проверка показывает возможное несоответствие одометра, обратитесь за помощью в отдел мошенничества с одометром WisDOT по телефону (608) 267-0482.

    Для получения дополнительной информации или помощи
    • Отдел дилеров и агентов WisDOT лицензирует и регулирует автомобильную промышленность, а также разрешает споры по поводу дилерских продаж и гарантийного ремонта.Они также расследуют жалобы на подделку одометра с участием дилеров и частных продавцов.
    • Брошюра о подделке одометра

    Чтобы подать жалобу

    Для получения важной информации о подаче жалобы дилеру см. Страницу с жалобами дилера.

    Вернуться наверх

    Если вы подозреваете, что одометр вашего автомобиля был подделан, или вы хотите получить дополнительную информацию о правилах одометра:

    Nevada DMV Office Location

    Сначала попробуйте альтернативные варианты

    Онлайн-продление: регистрация транспортных средств | Водительские права | Удостоверение личности Подробнее см. В разделе «Онлайн-службы и киоски».

    Меры предосторожности в отношении COVID

    Все клиенты должны носить маски для лица. DMV соблюдает ограничения социального дистанцирования, установленные каждым округом Невады. Пожалуйста, оставайтесь дома, если вам плохо.

    Внутрь будут допускаться только клиенты и помощники с ограниченными физическими возможностями, устные / письменные переводчики, родители подростков-водителей и аналогичные помощники.

    Назначения

    Назначить встречу в столичных офисах. Мы обслуживаем только клиентов, для большинства операций которых назначена встреча в наших офисах в Карсон-Сити, Хендерсоне, Лас-Вегасе и Рино.

    Услуги по входу ограничиваются общей информацией и проверкой документов, киосками, разрешениями на передвижение, сдачей номеров и проверкой VIN. Офисы в Хендерсоне, Лас-Вегасе и Рино предлагают услуги по прибытии по субботам для таких транзакций, как регистрация оригинального транспортного средства, которую невозможно выполнить онлайн.

    Сельские офисы расположены отдельно и обслуживают клиентов только из своего района. Запись доступна только на драйв-тесты. Проверка VIN будет проводиться во время регистрации.

    Продление водительских прав для пожилых людей

    Автомобилистам в возрасте 65 лет и старше было предоставлено дополнительное время для продления водительских прав. Распечатайте письмо о продлении срока для подачи в правоохранительные органы. Дата истечения срока действия не изменится. Обновите как можно скорее. Идентификационные карты можно обновить онлайн.

    Расширение для пожилых водителей 65 лет и старше

    Срок действия предыдущих продлений на другие документы DMV истек. Транспортные средства должны иметь разрешение на передвижение или полную регистрацию, чтобы ездить по улицам общего пользования.

    Как с нами связаться

    Пожалуйста, не обращайтесь в Департамент транспорта Невады или Департамент общественной безопасности с вопросами, относящимися к DMV. Они не могут вам помочь. См. Раздел "Свяжитесь с нами".

    Подготовьте свои транзакции!

    Заявление на получение водительских прав или удостоверения личности (DMV 002):
    Английский | Испанский | Тагальский

    Заполните эту форму заранее для всех операций с водительскими правами, DAC или ID-картой.

    Загрузите, распечатайте и заполните другие формы заранее со страниц наших форм или лицензионных знаков. Воспользуйтесь расчетными сборами за онлайн-регистрацию.

    Приходите в DMV Подготовлено

    DMV принимает наличные, чеки, денежные переводы на точную сумму, карты Visa, MasterCard и Discover.

    Просмотрите этот веб-сайт для получения информации и позвоните или свяжитесь с нами с любыми вопросами.

    Воспользуйтесь нашими альтернативными услугами

    Пропустить поездку! См. Список альтернативных услуг.

    График выходных и закрытие Наверх ↑

    • День памяти - выходной понедельник, 31 мая. Офисы, работающие в субботу, будут открыты 29 мая.

    Столичные офисы Наверх ↑

    Услуги, доступные без предварительной записи, ограничиваются общей информацией, киосками, разрешениями на передвижение, сдачей номеров и осмотром транспортных средств. Все остальные требуют записи.

    Назначить встречу

    суббота

    Столичные офисы открыты по субботам в порядке очереди для предоставления ограниченных услуг, таких как оригинальная регистрация транспортного средства, которую невозможно заполнить онлайн.Билеты раздаются при открытии, в которых указано конкретное время возврата. Пожалуйста, не приходите раньше 7 утра на открытие 8 утра.

    Хендерсон
    1399 Американский Тихий океан Др.
    Хендерсон, NV 89074
    8a-5p пн, открыто 8a-4p сб | Карта
    (702) 486-4368
    (702) 486-1388 Факс

    Лас-Вегас - Северный Декейтер
    7170 Н.Decatur Blvd.
    Лас-Вегас, Невада 89131-2798
    8a-5p M-F, Открыто 8a-4p Сб
    Decatur Карта
    (702) 486-4368
    (702) 486-5976 Факс

    Лас-Вегас - Восточная Сахара
    2621 E. Sahara Ave,
    Лас-Вегас, Невада 89104-4136
    8a-5p M-F, открыто 8a-4p сб
    Карта Сахары
    (702) 486-4368
    (702) 486-4960 Факс

    Лас-Вегас - Западный фламинго
    8250 Вт.Flamingo Rd.
    Лас-Вегас, Невада 89147-4111
    8a-5p M-F, открыто 8a-4p сб
    W. Карта фламинго
    (702) 486-4368
    (702) 486-8673 Факс

    Лас-Вегас - AAA

    Алианте
    6905 Aliante Pkwy., # 101
    Северный Лас-Вегас, Невада 89084
    9a-5p M-F
    (702) 396-1350 | Карта Алианте

    Радуга
    937 с.Rainbow Blvd. Ste. 1-Б
    Лас-Вегас, Невада 89145
    9a-5p M-F
    (702) 436-8100 | Карта радуги

    Позвоните, чтобы записаться на прием - без входов

    Только для регистрации транспортных средств и таблички для инвалидов!

    Перечень услуг

    Скрыть список

    • Оригинальный регистрационный номер автомобиля
      - подходящие автомобили, приобретенные у дилера в Неваде
      (переведите пластины или получите новые стандартные пластины)
      - перевод вне государственной регистрации в Неваду
      (Требуется проверка VIN в DMV, без смены владельца)
    • Продление регистрации и дубликат
    • Разрешение на передвижение
    • Сдать номерной знак
    • Замена номерного знака
      - новые тарелки Home Means Nevada только
    • Таблички и табло для инвалидов
    • Порядок дублирования титула
    • AAA не проводит проверки VIN, освобождения от выбросов и не принимает транзакции, отправленные по почте.
    • Распечатка истории водителя и восстановление страховки доступны в киосках

    Посетите офис DMV для получения водительских прав / удостоверения личности или передачи правового титула.

    Карта всех офисов в районе Лас-Вегаса (PDF)
    В офисах в Лас-Вегасе предоставляется бесплатный Wi-Fi.

    Рино - DMV
    9155 Double Diamond Parkway
    Рино, NV 89521
    8a-5p пн, открыто 8a-4p сб | Карта Рино
    (775) 684-4368
    (775) 850-1456 Факс

    Офис Galletti Way DMV постоянно закрыт.

    Рино - AAA
    6795 С. Вирджиния Стрит, Люкс D
    Рино, NV 89511
    9а-5п М-Ж | Карта Южной Вирджинии
    (775) 326-2000

    Искры - AAA
    1360 Scheels Dr., Suite 120
    Спаркс, NV 89434
    9а-5п М-Ж | Карта Искры
    (775) 356-3000

    Позвоните, чтобы записаться на прием - без входов

    Только для регистрации транспортных средств и таблички для инвалидов!

    Перечень услуг

    Скрыть список

    Посетите офис DMV для получения водительских прав / удостоверения личности или передачи правового титула.

    Сельские офисы обслуживают только местных жителей! Жителям районов Лас-Вегаса или Рино будет отказано.

    Общие службы доступны только без регистрации, за исключением офиса в Карсон-Сити. Записаться на все тесты на навыки вождения необходимо. Маски для лица обязательны!

    Карсон-Сити - DMV
    555 Райт Уэй
    Карсон-Сити, Невада 89711-0400
    8а-5п М-Ж | Карта Карсон-Сити
    (775) 684-4368
    (775) 684-4389 Факс

    Назначить встречу

    Элко
    3920 Э.Айдахо улица (индекс
    ) Элко, НВ 89801-4970
    8а-5п М-Ж | Карта Элко
    (775) 684-4368
    (775) 753-1127 Факс

    Эли
    Камптон, 480,
    Ely, NV 89301
    8a-5p M-F | Карта Эли
    (775) 684-4368
    (775) 289-1607 Факс

    Часы могут отличаться.

    10–14 мая: обеденный перерыв с 12:00 до 13:30

    Fallon
    2147 W. Williams Ave,
    Фэллон, Невада 89406
    8а-5п М-Ж | Карта Fallon
    (775) 684-4368
    (775) 423-2797 Факс

    Хоторн
    1085 Highway 95, Suite B
    Хоторн, Невада 89415
    8а-5п М-Ж | Карта Хоторна
    (775) 684-4368
    (775) 945-4429 Факс

    Почтовый адрес:
    П.О. Box 2093
    Хоторн, Невада 89415

    Лафлин
    3030 S. Needles Hwy., Люкс 100
    Лафлин, NV 89029
    8а-5п М-Ж | Карта Лафлина
    (702) 486-4368
    (702) 298-2300 Факс

    Почтовый адрес:
    P.O. Box 32908
    Лафлин, NV 89028-2908

    ВЫ ЕЩЁТЕ ИЗ ЛАС-ВЕГАСА? НЕ!

    Офисы DMV в Лафлине, Меските, Парампе и других сельских населенных пунктах имеют ограниченный персонал и обслуживают только местных клиентов.

    Мескит
    550 W. Pioneer Blvd., Suite 120
    Мескит, NV 89027-1403
    8а-5п М-Ж | Карта Мескита
    (702) 486-4368
    (702) 346-2067 Факс

    Пармп
    Э. Басин, 1780, офис 1
    Парамп, NV 89060-4605
    8а-5п М-Ж | Карта Парампа
    (775) 684-4368
    (775) 751-7425 Факс

    Тонопа
    1137 с.Main St., Suite C-8
    Тонопа, NV 89049
    Карта Тонопа
    (775) 684-4368
    (775) 482-3624 Факс

    Открыто с 8:00 до 17:00, закрыто на обед с 12:00 до 13:30
    Часы работы могут отличаться.

    Почтовый адрес:
    P.O. Box 511
    Тонопа, NV 89049-0511

    Виннемукка
    3505 способ строительства
    Виннемукка, Невада 89445-3155
    8а-5п М-Ж | Карта Виннемукки
    (775) 684-4368
    (775) 623-6508 Факс

    Йерингтон
    215 Вт.Мостовая ул., Офис 9
    Yerington, NV 89447-2570
    8а-5п М-Ж | Карта Йерингтона
    (775) 684-4368
    (775) 463-4046 Факс

    Подделка одометра, преступление прошлого, шаг в будущее | Особенность

    Рой Ричи Автомобиль и водитель

    Из июльского выпуска 2018 года
    Независимо от того, действительно ли Ferrari участвовала в скандале с мошенничеством с одометром, который потряс дилерский центр Палм-Бич в прошлом году, все выглядит плохо.Диагностический компьютер, который Ferrari использует с 2008 года, требует разрешения от Маранелло, прежде чем техник в другом месте мира сможет сбросить пробег автомобиля до нуля - функция, которая, по словам Ferrari, предназначена для случаев неисправности одометра, соответствует федеральному одометру. закон, и будет работать только в том случае, если пробег автомобиля меньше 311 миль (500 километров).

    Но полученная путаница проливает свет на неприятную истину: подделка одометра все еще возможна, и не только на старых автомобилях.Сегодня это сочетание мошенничества в сфере высоких технологий и фальсификации старых добрых записей. По оценкам NHTSA, ежегодно продается более 450000 автомобилей с фальсифицированными показаниями одометра, что обходится покупателям автомобилей в США более чем в 1 миллиард долларов.

    Безусловно, большинство подделанных - это старые автомобили, в которых восстановить пробег относительно легко. И есть законные причины для изменения пробега в комбинации приборов, особенно в новом легковом или грузовом автомобиле. Современный кластер - это сложный компьютеризированный компонент, и он может выйти из строя.Когда это происходит, его необходимо заменить, а новый привести в соответствие с остальными системами автомобиля.

    Автомобиль и водитель

    Это не означает, что изменить показания одометра на новой машине легко. Поскольку старые сегментированные ЖК-номера превратились в полноцветную графику высокой четкости, роль кластера среди других устройств автомобиля также изменилась. Современные автомобильные системы подключаются через шину CAN или сеть контроллеров, которая связывает различные модули автомобиля с датчиками, которые они все используют, для сокращения проводки и резервирования.

    «Раньше любой мог открыть одометр и откатить его», - говорит Майк Шенхерр, технический директор Continental. «Теперь вам нужно иметь довольно специализированные знания, чтобы что-то делать». Показания одометра также могут храниться и использоваться другими модулями, которые различаются от производителя к бренду. Программное обеспечение, управляющее одометром и другими системами автомобиля, основано на сложных алгоритмах, которые направляют информацию в соответствующее место в автомобиле.

    Мэтт Томас из Southern Electronics, мастерской по ремонту приборных панелей в Ричмонде, штат Вирджиния, говорит, что дисплеи одометров некоторых транспортных средств не будут работать, если данные о пробеге не совпадают по всем модулям.И Шенхерр объясняет: «В этом алгоритме происходит много вещей. Информация одометра может быть в нескольких местах, и она перемещается. Только программное обеспечение в процессе его работы знает, где оно находится. Просто глядя на цифры, было бы почти невозможно узнать, где это ». Почти.

    Комбинации приборов, которые создает Continental, блокируются перед тем, как они покинут производственный объект поставщика. Continental работает с автопроизводителями, чтобы обеспечить безопасность устройств в рамках конкретной архитектуры автомобиля.Но необходимая ремонтопригодность кластеров делает их уязвимыми.

    Производители должны передавать информацию о ключах безопасности дилерам и поставщикам услуг, чтобы можно было заменять кластеры и другие части, не нарушая целостность работы. «Сегодняшние алгоритмы довольно труднодоступны, но информация выходит наружу и дает кому-то возможность взломать», - говорит Шенхерр. Могут быть десятки точек данных, разбросанных по модулям по всему автомобилю, и получить доступ ко всем из них невероятно сложно, а в некоторых случаях практически невозможно без нелегального программного обеспечения.Если кто-то пропустит хотя бы один или два, техник в будущем сможет сказать, что одометр был изменен.

    Сложность раскрытия мошенничества - это только начало. В прошлом отсутствие бумажного следа, документирующего определенные ориентиры пробега, затрудняло доказательство того, был ли автомобиль, продаваемый как 40000-мильный кремовый слой, на самом деле бомбой замедленного действия на 120000 миль. Это меняется. Доступно и, что более важно, больше информации по конкретным автомобилям, чем когда-либо прежде.Только в апреле этого года Carfax собрал 20-миллиардный отчет об авариях Toyota Prius 2010 года выпуска. Больше ремонтных предприятий, чем когда-либо, регистрируют пробег во время сервисных визитов и регистрируют эту информацию в базах данных. В некоторых штатах требуемые правительством проверки безопасности и выбросов включают в отчеты пробег. Некоторые штаты также раздумывают над идеей введения платы за использование транспортного средства на основе пробега. Если счетчик пробега был откатан незаконно, возрастает вероятность того, что правда в конечном итоге появится в базе данных истории транспортных средств.

    Ответить

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *