Программируя движение: Как «умные» системы изменили опыт взаимодействия с платными трассами - «Авто» » Новости - Мира
Наука
  • Фото: wikipedia.org Чарльз Дарвин Речь идет о случайности мутаций, как доказывал эволюционист. Однако новое...
  • Фото: Getty Images Илон Маск На данный момент бизнесмен ищет способы удешевить грандиозный проект по освоению Красной...
  • Фото: Facebook/oleguruskyi Украинский спутник Сич-2-30 Для вывода на орбиту украинского спутника Украина договаривалась...
  • «Новости - Мира»
    Программируя движение: Как «умные» системы изменили опыт взаимодействия с платными трассами - «Авто»
    9-02-2024, 00:01
    Авто
    Редактировать

    Программируя движение: Как «умные» системы изменили опыт взаимодействия с платными трассами - «Авто»

    Доходы от российских платных дорог по итогам 2023 года, согласно планам госкомпании «Автодор», составят 75 млрд рублей. Об этом сообщил «Интерфаксу» председатель правления госкомпании Вячеслав Петушенко в кулуарах форума ВТБ «Россия зовет». Прогнозируемый сбор превысил летние ожидания на 15 млрд рублей. Ключевую роль в достижении показателей играет эффективность работы различного программного обеспечения: как непосредственно для оплаты проезда, так и для пресечения мошенничества со стороны водителей. Один из пионеров в разработке такого рода систем для российской индустрии платных дорог — Сергей Панарин, руководитель отдела разработки ООО «АСТ», член ассоциации разработчиков IAHD и автор научных статей. Он прошел путь от технического инженера до разработчика одной из самых перспективных отечественных разработок в отрасли — комплекса «Мегатолл» и участвовал в создании передовых «умных» транспортных систем, которые сделали использование платных дорог в России удобнее для водителей и эффективнее для обслуживающих компаний.

    Охота на «зайцев»


    Одна из значимых проблем операторов платных дорог в России — мошенничество со стороны автовладельцев. Нередки случаи, когда водители пытаются обмануть систему и оплатить заниженный тариф. По данным экспертов, это наносит серьезный финансовый ущерб концессионерам платных дорог. В ответ на этот вызов в 2021 году команда Сергея Панарина представила инновационный алгоритм, на основе продвинутых схем машинного обучения, который оказал заметное влияние на динамику борьбы с недобросовестными водителями на трассах, в частности, на М-11 «Москва — Санкт-Петербург».

    Одним из ключевых аспектов функционирования алгоритма стала его способность распознавать необычные или аномальные ситуации, анализируя их в контексте типовых шаблонов поведения. Система Панарина собирает и сопоставляет различную информацию о транспортном средстве, включая время и место проездов, данные транспондера, фотографии номерных знаков. На основе этих данных вычисляется вероятность мошенничества для каждой транзакции.

    «Каждая транзакция оценивается по нескольким параметрам, и чем больше отклонений выявлено, тем более высокий уровень подозрительности присваивается конкретному транспортному средству. При выявлении максимального уровня подозрительности система вынуждает нарушителя оплачивать проезд по повышенному тарифу. Это позволяет оперативно выявлять и противостоять различным мошенническим практикам, таким как, например, подмена транспондера или въездного талона», — комментирует принцип работы системы Сергей Панарин.

    После запуска решение показало высокую эффективность — удалось существенно сократить число нарушений со стороны автовладельцев. По словам представителей «Автодора» и частных концессионеров платных участков М11, внедрение инновационного комплекса мониторинга положительно сказалось на прозрачности и безопасности системы взимания платы на крупнейшей российской трассе.

    Комфорт оплаты

    Эффективность платных дорог определяется не только тем, насколько много и насколько честно платят водители, но и тем, насколько быстро и удобно для них это происходит, ведь при длительном процессе оплаты велик риск образования заторов и, как следствие, снижения пропускной способности трассы. Поэтому борьба с дорожными мошенниками — не единственное направление, в котором нашли своё применение системы, разработанные Панариным.

    На открытой в прошлом году первой платной трассе на Дальнем Востоке — «Обходе Хабаровска» — стараниями Сергея и его команды внедрена передовая система RFID-меток, которая пришла на замену привычным транспондерам. Эти метки представляют собой небольшие наклейки на лобовом стекле автомобиля, не требующие сложных электронных схем и батарей. Система предоставляет водителю возможность бесконтактного взаимодействия с пунктами оплаты.

    Инновационная система также успешно решила проблему совместимости технологий, предоставляя автомобилистам более гибкую и удобную опцию оплаты, чем традиционные транспондеры. В результате первых месяцев эксплуатации новой системы на «Обходе Хабаровска» 98% водителей предпочли бесконтактные RFID-метки, отмечая их удобство и практичность. Концессионеры платных трасс заявлений о технологии пока не делают, подсчитывают эффективность.

    «Внедрение новых технологий всегда сопряжено с рисками и требует времени для оценки всей картины. На данный момент критических и неустранимых минусов у RFID-меток не выявлено, и они более чем перспективны», — уверен разработчик.

    Широкое распространение недорогих RFID-меток среди водителей создает потенциал для улучшения финансовых показателей, поддерживая стабильность взимания платы.

    Универсальное решение

    Уже довольно продолжительное время в центре внимания всех участников отрасли находится новая амбициозная разработка команды Сергея Панарина — аппаратно-программный комплекс «Мегатолл», который с каждым годом внедряется на всё большем количестве пропускных пунктов, занимая всё большую долю рынка. История этого проекта началась с того, что Панарин осознал явный запрос на создание универсального решения, способного исправить недостатки существующих систем взимания платы. Сергей Панарин решил объединить лучшие практики, основываясь на своем многолетнем опыте работы с интеллектуальными транспортными системами и избежать ограничений, характерных для предшествующих систем.

    Как отмечают авторы разработки, комплекс «Мегатолл» выделяется своей уникальной архитектурой, которая базируется на открытых компонентах, что позволило удешевить разработку для заказчика.

    «Использование операционной системы Linux, СУБД PostgreSQL и других открытых технологий обеспечивает системе гибкость, масштабируемость и, что немаловажно, снижает общую стоимость владения продуктом», — объясняет Сергей Панарин.

    Система «Мегатолл» анализирует и обрабатывает разнообразные данные о транспортных средствах на различных этапах движения, от въезда на дорогу до выезда. Это включает в себя характеристики автомобилей, данные о водителях, временные отметки и методы оплаты. На основе этих данных формируются уникальные профили водителей, что позволяет системе выявлять аномалии и подозрительную активность.

    На данный момент «Мегатолл» успешно используется на 34% платных трасс России, среди которых ключевые транспортные артерии. Система доказала свою способность снижать число нарушений и обеспечивать быструю, удобную оплату проезда. Это решение уже стало неотъемлемой частью современной дорожной инфраструктуры в стране, обеспечивая бесперебойное движение и прозрачную систему оплаты дорожных сборов.

    Все технологии, к созданию которых приложил руку Сергей Панарин, уже демонстрируют свою эффективность, предвещая эру более умных и безопасных дорог. Эти разработки не только упрощают процесс оплаты и повышают пропускную способность, но и обеспечивают новый уровень взаимодействия с инфраструктурой, делая автомобильные путешествия россиян более приятными и менее затратными.


    Доходы от российских платных дорог по итогам 2023 года, согласно планам госкомпании «Автодор», составят 75 млрд рублей. Об этом сообщил «Интерфаксу» председатель правления госкомпании Вячеслав Петушенко в кулуарах форума ВТБ «Россия зовет». Прогнозируемый сбор превысил летние ожидания на 15 млрд рублей. Ключевую роль в достижении показателей играет эффективность работы различного программного обеспечения: как непосредственно для оплаты проезда, так и для пресечения мошенничества со стороны водителей. Один из пионеров в разработке такого рода систем для российской индустрии платных дорог — Сергей Панарин, руководитель отдела разработки ООО «АСТ», член ассоциации разработчиков IAHD и автор научных статей. Он прошел путь от технического инженера до разработчика одной из самых перспективных отечественных разработок в отрасли — комплекса «Мегатолл» и участвовал в создании передовых «умных» транспортных систем, которые сделали использование платных дорог в России удобнее для водителей и эффективнее для обслуживающих компаний. Охота на «зайцев» Одна из значимых проблем операторов платных дорог в России — мошенничество со стороны автовладельцев. Нередки случаи, когда водители пытаются обмануть систему и оплатить заниженный тариф. По данным экспертов, это наносит серьезный финансовый ущерб концессионерам платных дорог. В ответ на этот вызов в 2021 году команда Сергея Панарина представила инновационный алгоритм, на основе продвинутых схем машинного обучения, который оказал заметное влияние на динамику борьбы с недобросовестными водителями на трассах, в частности, на М-11 «Москва — Санкт-Петербург». Одним из ключевых аспектов функционирования алгоритма стала его способность распознавать необычные или аномальные ситуации, анализируя их в контексте типовых шаблонов поведения. Система Панарина собирает и сопоставляет различную информацию о транспортном средстве, включая время и место проездов, данные транспондера, фотографии номерных знаков. На основе этих данных вычисляется вероятность мошенничества для каждой транзакции. «Каждая транзакция оценивается по нескольким параметрам, и чем больше отклонений выявлено, тем более высокий уровень подозрительности присваивается конкретному транспортному средству. При выявлении максимального уровня подозрительности система вынуждает нарушителя оплачивать проезд по повышенному тарифу. Это позволяет оперативно выявлять и противостоять различным мошенническим практикам, таким как, например, подмена транспондера или въездного талона», — комментирует принцип работы системы Сергей Панарин. После запуска решение показало высокую эффективность — удалось существенно сократить число нарушений со стороны автовладельцев. По словам представителей «Автодора» и частных концессионеров платных участков М11, внедрение инновационного комплекса мониторинга положительно сказалось на прозрачности и безопасности системы взимания платы на крупнейшей российской трассе. Комфорт оплаты Эффективность платных дорог определяется не только тем, насколько много и насколько честно платят водители, но и тем, насколько быстро и удобно для них это происходит, ведь при длительном процессе оплаты велик риск образования заторов и, как следствие, снижения пропускной способности трассы. Поэтому борьба с дорожными мошенниками — не единственное направление, в котором нашли своё применение системы, разработанные Панариным. На открытой в прошлом году первой платной трассе на Дальнем Востоке — «Обходе Хабаровска» — стараниями Сергея и его команды внедрена передовая система RFID-меток, которая пришла на замену привычным транспондерам. Эти метки представляют собой небольшие наклейки на лобовом стекле автомобиля, не требующие сложных электронных схем и батарей. Система предоставляет водителю возможность бесконтактного взаимодействия с пунктами оплаты. Инновационная система также успешно решила проблему совместимости технологий, предоставляя автомобилистам более гибкую и удобную опцию оплаты, чем традиционные транспондеры. В результате первых месяцев эксплуатации новой системы на «Обходе Хабаровска» 98% водителей предпочли бесконтактные RFID-метки, отмечая их удобство и практичность. Концессионеры платных трасс заявлений о технологии пока не делают, подсчитывают эффективность. «Внедрение новых технологий всегда сопряжено с рисками и требует времени для оценки всей картины. На данный момент критических и неустранимых минусов у RFID-меток не выявлено, и они более чем перспективны», — уверен разработчик. Широкое распространение недорогих RFID-меток среди водителей создает потенциал для улучшения финансовых показателей, поддерживая стабильность взимания платы. Универсальное решение Уже довольно продолжительное время в центре внимания всех участников отрасли находится новая амбициозная разработка команды Сергея Панарина — аппаратно-программный комплекс «Мегатолл», который с каждым годом внедряется на всё большем количестве пропускных пунктов, занимая всё большую долю рынка. История этого проекта началась с того, что Панарин осознал явный запрос на создание универсального решения, способного исправить недостатки существующих систем взимания платы. Сергей Панарин решил объединить лучшие практики, основываясь на своем многолетнем опыте работы с интеллектуальными транспортными системами и избежать ограничений, характерных для предшествующих систем. Как отмечают авторы разработки, комплекс «Мегатолл» выделяется своей уникальной архитектурой, которая базируется на открытых компонентах, что позволило удешевить разработку для заказчика. «Использование операционной системы Linux, СУБД PostgreSQL и других открытых технологий обеспечивает системе гибкость, масштабируемость и, что немаловажно, снижает общую стоимость владения продуктом», — объясняет Сергей Панарин. Система «Мегатолл» анализирует и обрабатывает разнообразные данные о транспортных средствах на различных этапах движения, от въезда на дорогу до выезда. Это включает в себя характеристики автомобилей, данные о водителях, временные отметки и методы оплаты. На основе этих данных формируются уникальные профили водителей, что позволяет системе выявлять аномалии и подозрительную активность. На данный момент «Мегатолл» успешно используется на 34% платных трасс России, среди которых ключевые транспортные артерии. Система доказала свою способность снижать число нарушений и обеспечивать быструю, удобную оплату проезда. Это решение уже стало неотъемлемой частью современной дорожной инфраструктуры в стране, обеспечивая бесперебойное движение и прозрачную систему оплаты дорожных сборов. Все технологии, к созданию которых приложил руку Сергей Панарин, уже демонстрируют свою эффективность, предвещая эру более умных и безопасных дорог. Эти разработки не только упрощают процесс оплаты и повышают пропускную способность, но и обеспечивают новый уровень взаимодействия с инфраструктурой, делая автомобильные путешествия россиян более приятными и менее затратными.
    Теги:
    Авто

    Комментарии для сайта Cackle
    Здравоохранение
  • Мальчика, которому скоро исполнится два года, спасет специальное питание...
  • Какие ограничения существуют для эпиляции диодным лазером?...
  • В России появился аппарат ПЭТ/КТ нового поколения, который позволяет найти опухолевые очаги размером до 3 мм...
  • Медицина
           

    Авто
  • После выборов президента власти начнут закручивать гайки...
  • Нарваться на подделку в наше время не просто легко, а очень легко...
  • Другие новости
    up
    Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика