Столичный Центр организации дорожного движения (ЦОДД) интегрировал алгоритмы искусственного интеллекта в процесс обработки данных с дорожных камер. Модернизация затронула систему фото- и видеофиксации нарушений правил дорожного движения, о чём сообщает издание «Коммерсантъ» со ссылкой на информацию от оператора городской инфраструктуры.
Функционал нейросетевых алгоритмов
Внедрённые модели машинного обучения решают две прикладные задачи. Первая — фильтрация ложных срабатываний. Нейросеть анализирует контекст кадра: например, если правила нарушил эвакуатор, а в объектив попала транспортируемая легковая машина, алгоритм исключает некорректное назначение штрафа владельцу транспортного средства на платформе. Такой подход снижает количество ошибочных постановлений, требующих последующего обжалования.
Вторая задача — идентификация автомобилей с модифицированными или скрытыми государственными регистрационными знаками. Для распознавания замаскированного номера система использует метод компьютерного зрения: нейросеть сопоставляет визуальные характеристики кузова, оптики, элементов экстерьера с базой данных транспортных средств, зафиксированных на других участках улично-дорожной сети.
Детекция нарушений с участием человека
Дополнительный контур анализа применяется для повышения точности распознавания нарушений, связанных с действиями водителя и пассажиров. Алгоритмы обучены выявлять:
- непристёгнутый ремень безопасности (элемент пассивной безопасности, фиксирующий тело водителя и пассажиров при резком торможении или столкновении);
- отсутствие защитного шлема у мотоциклистов (средство индивидуальной защиты, обязательное для двухколёсного транспорта согласно ПДД);
- использование мобильного телефона за рулём без системы hands-free (отвлекающий фактор, повышающий риск ДТП).
Точность детекции зависит от разрешения камер, угла съёмки и освещённости, поэтому ИИ работает в связке с верификацией оператором в спорных случаях.
Опыт применения ИИ на платных трассах
Аналогичные технологии применяются государственной компанией «Автодор» на платных автомобильных дорогах. Нейросеть выявляет транспортные средства с закрытыми регистрационными знаками, пытающиеся избежать оплаты проезда. Принцип работы соответствует московскому: система ищет совпадения по визуальным признакам автомобиля, даже если номерной знак нечитаем для стандартного алгоритма распознавания символов (OCR).
Масштаб инфраструктуры и статистика
На текущий момент в Москве функционирует 3,7 тысячи дорожных камер, способных фиксировать около 60 составов административных правонарушений в области дорожного движения. По данным за 2025 год, на основании материалов с этих устройств было вынесено порядка 37,7 миллиона постановлений о штрафах. Интеграция ИИ в цикл обработки данных направлена на оптимизацию работы системы без изменения нормативной базы.
Информация о технических характеристиках комплекса, количестве оборудования и статистических показателях приведена на основании официальных данных ЦОДД и публикации в «Коммерсантъ».