+7 (499) 653-60-72 Доб. 417Москва и область +7 (812) 426-14-07 Доб. 929Санкт-Петербург и область

Инвплидные парковочные места

Инвплидные парковочные места

Даже если оплатили штраф за неправильную парковку, отгоните. Дефицит парковочных мест в Одинцово — одна из главных проблем. Установка таких дорожных знаков далеко не единичный случай. В нашем доме нет ни одного инвалида-автовладельца с официальным разрешением! К тому же в условиях острого дефицита парковочного пространства данный знак лишает нас — жителей дома парковочного места! Указанные места для парковки не должны занимать иные транспортные средства.

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Знак "Инвалид" на автомобиле теперь даст новые возможности водителю - Россия 24

Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.

Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему - обращайтесь в форму онлайн-консультанта справа или звоните по телефонам, представленным на сайте. Это быстро и бесплатно!

Содержание:

Инвалиды занимают места

Будущее здесь Перевод Я живу в хорошем городе. Но, как и во многих других, поиск парковочного места всегда превращается в испытание. Свободные места быстро занимают, и даже если у вас есть своё собственное, друзьям будет сложно к вам заехать, ведь им будет негде припарковаться. Поэтому я решил направить камеру в окно и использовать глубокое обучение, чтобы мой компьютер сообщал мне, когда освободится место: Это может звучать сложно, но на самом деле написать рабочий прототип с глубоким обучением — быстро и легко.

Все нужные составляющие уже есть — нужно всего лишь знать, где их найти и как собрать воедино. Поэтому давайте немного развлечёмся и напишем точную систему уведомлений о свободной парковке с помощью Python и глубокого обучения Декомпозируем задачу Когда у нас есть сложная задача, которую мы хотим решить с помощью машинного обучения, первым шагом нужно разбить её на последовательность простых задач. Затем мы можем использовать различные инструменты для решения каждой из них.

Объединив несколько простых решений воедино, мы получим систему, которая способна на нечто сложное. Вот, как я разбил свою задачу: На вход конвейера поступает видеопоток с веб-камеры, направленной в окно: Через конвейер мы будем передавать каждый кадр видео, по одному за раз.

Первым шагом нужно распознать все возможные парковочные места на кадре. Очевидно, что прежде чем мы сможем искать незанятые места, нам нужно понять, в каких частях изображения находится парковка.

Затем на каждом кадре нужно найти все машины. Это позволит нам отслеживать движение каждой машины от кадра к кадру. Третьим шагом нужно определить, какие места заняты машинами, а какие — нет. Для этого нужно совместить результаты первых двух шагов. Наконец, программа должна прислать оповещение, когда освободится парковочное место. Это будет определяться за счёт изменений в расположении машин между кадрами видео.

Каждый из этих этапов можно пройти разными способами с помощью разных технологий. Нет единственного правильного или неправильного способа составить этот конвейер, у разных подходов будут свои преимущества и недостатки. Давайте разберёмся с каждым шагом подробнее. Но в таком случае, если мы переместим камеру или захотим искать парковочные места на другой улице, нам придётся проделывать всю процедуру заново. Звучит так себе, поэтому поищем автоматический способ распознавания парковочных мест.

Как вариант, можно искать на изображении паркометры и предположить, что рядом с каждым из них есть парковочное место: Однако с этим подходом не всё так гладко. Во-первых, не у каждого парковочного места есть паркометр, да и вообще, нам больше интересен поиск парковочных мест, за которые не надо платить. Во-вторых, местоположение паркометра ничего не говорит нам о том, где находится парковочное место, а всего лишь позволяет сделать предположение.

Другая идея заключается в создании модели распознавания объектов, которая ищет метки парковочного места, нарисованные на дороге: Но и этот подход — так себе. Во-первых, в моём городе все такие метки очень маленькие и трудноразличимые на расстоянии, поэтому их будет сложно обнаружить с помощью компьютера. Во-вторых, на улице полно всяких других линий и меток. Будет сложно отделить парковочные метки от разделителей полос и пешеходных переходов.

Когда вы сталкиваетесь с проблемой, которая на первый взгляд кажется сложной, потратьте несколько минут на поиск другого подхода к решению задачи, который поможет обойти некоторые технические проблемы. Что вообще есть парковочное место? Это всего лишь место, на которое на долгое время паркуют машину. Возможно, нам вовсе и не нужно распознавать парковочные места. Почему бы нам просто не распознавать машины, которые долгое время стоят на месте, и не делать предположение, что они стоят на парковочном месте?

Другими словами, парковочные места расположены там, где подолгу стоят машины: Таким образом, если мы сможем распознать машины и выяснить, которые из них не двигаются между кадрами, мы сможем предположить, где находятся парковочные места. Проще простого — переходим к распознаванию машин! Распознаём машины Распознавание машин на кадре видео является классической задачей распознавания объектов.

Существует множество подходов на основе машинного обучения, которые мы могли бы использовать для распознавания. Этот старый подход, не использующий глубокое обучение, работает относительно быстро, но не очень хорошо справляется с машинами, расположенными по-разному. Можно обучить детектор на основе CNN Convolutional Neural Network, свёрточная нейронная сеть и пройтись им по всему изображению, пока не найдём все машины.

Этот подход работает точно, но не так эффективно, так как нам нужно просканировать изображение несколько раз с помощью CNN, чтобы найти все машины. И хотя так мы сможем найти машины, расположенные по-разному, нам потребуется гораздо больше обучающих данных, чем для HOG-детектора.

Такие модели будут работать относительно быстро на GPU , если у нас есть много данных для обучения модели. В общем случае нам нужно самое простое решение, которое будет работать как надо и потребует наименьшее количество обучающих данных. Не обязательно, чтобы это был самый новый и быстрый алгоритм. Однако конкретно в нашем случае Mask R-CNN — разумный выбор, несмотря на то, что он довольно новый и быстрый. Архитектура Mask R-CNN разработана таким образом, что она распознаёт объекты на всём изображении, эффективно тратя ресурсы, и при этом не использует подход скользящего окна.

Другими словами, она работает довольно быстро. С современным GPU мы сможем распознавать объекты на видео в высоком разрешении на скорости в несколько кадров в секунду. Для нашего проекта этого должно быть достаточно. Большинство алгоритмов распознавания возвращают только ограничивающую рамку для каждого объекта.

Мы могли бы выйти на улицу, сфотографировать машины и обозначить их на фотографиях, что потребовало бы несколько дней работы. К счастью, машины — одни из тех объектов, которые люди часто хотят распознать, поэтому уже существуют несколько общедоступных датасетов с изображениями машин.

В этом датасете находится более 12 изображений с уже размеченными машинами. Но придержите коней, есть новости ещё лучше! Мы не первые, кому захотелось обучить свою модель с помощью датасета COCO — многие люди уже сделали это до нас и поделились своими результатами. Поэтому вместо обучения своей модели мы можем взять готовую, которая уже может распознавать машины. Для нашего проекта мы воспользуемся open-source моделью от Matterport.

Забавно, что дерево она распознала как комнатное растение. Предобученная модель COCO умеет распознавать 80 разных часто встречающихся объектов вроде машин и грузовиков. С их полным списком можно ознакомиться здесь. Степень уверенности в результатах распознавания.

Чем выше число, тем сильнее модель уверена в правильности распознавания объекта. Ограничивающая рамка для объекта в форме XY-координат пикселей на изображении. С помощью данных маски можно найти контур объекта. Ниже показан код на Python для обнаружения ограничивающей рамки для машин с помощью предобученной модели Mask R-CNN и OpenCV: import numpy as np import cv2 import mrcnn.

Мы передали только одно изображение, поэтому извлекаем только первый результат. Фильтруем результат для получения рамок автомобилей.

Распознаём пустые парковочные места Мы знаем пиксельные координаты каждой машины. Просматривая несколько последовательных кадров, мы легко можем определить, какие из машин не двигались, и предположить, что там находятся парковочные места. Но как понять, что машина покинула парковку? Проблема в том, что рамки машин частично перекрывают друг друга: Поэтому если представить, что каждая рамка представляет парковочное место, то может оказаться, что оно частично занято машиной, когда на самом деле оно пустое.

Мы воспользуемся мерой под названием Intersection Over Union отношение площади пересечения к сумме площадей или IoU. IoU можно найти, посчитав количество пикселей, где пересекаются два объекта, и разделить на количество пикселей, занимаемых этими объектами: Так мы сможем понять, как сильно ограничивающая рамка машины пересекается с рамкой парковочного места.

Это позволит легко определить, свободна ли парковка. Если значение IoU низкое, вроде 0. А если оно высокое, вроде 0. Поскольку IoU используется довольно часто в компьютерном зрении, в соответствующих библиотеках с большой вероятностью есть реализация этой меры. Если у нас есть список ограничивающих рамок для парковочных мест, то добавить проверку на наличие машин в этих рамках можно, добавив всего строку-другую кода: Фильтруем результат для получения рамок автомобилей.

А каждый столбец говорит о том, насколько сильно каждое из мест пересекается с одной из обнаруженных машин. Результат 1. Чтобы найти незанятые места, нужно всего лишь проверить каждую строку в этом массиве. Если все числа близки к нулю, то скорее всего место свободно! Однако имейте в виду, что распознавание объектов не всегда работает идеально с видео в реальном времени.

Хоть модель на основе Mask R-CNN довольно точна, время от времени она может пропустить машину-другую в одном кадре видео. Поэтому прежде чем утверждать, что место свободно, нужно убедиться, что оно остаётся таким ещё на протяжении 5—10 следующих кадров видео. Таким образом мы сможем избежать ситуаций, когда система ошибочно помечает место пустым из-за глюка на одном кадре видео.

Как только мы убедимся, что место остаётся свободным в течение нескольких кадров, можно отсылать сообщение! Отправить сообщение из Python очень легко, если использовать Twilio. Twilio — это популярный API, который позволяет отправлять SMS из практически любого языка программирования с помощью всего нескольких строк кода.

Конечно, если вы предпочитаете другой сервис, то можете использовать и его. Я никак не связан с Twilio, просто это первое, что приходит на ум. Чтобы использовать Twilio, зарегистрируйте пробный аккаунт , создайте номер телефона Twilio и получите аутентификационные данные аккаунта. Однако нужно сделать так, чтобы сообщение не отправлялось на каждом кадре, где видно свободное место.

Поэтому у нас будет флаг, который в установленном состоянии не даст отправлять сообщения в течение какого-то времени или пока не освободится другое место. Складываем всё воедино import numpy as np import cv2 import mrcnn. Сохраняем местоположение каждой машины как парковочное место и переходим к следующему кадру.

Проверяем, есть ли свободные. Ищем машины на текущем кадре.

Стоянка на местах для инвалидов

Теги: стоянка, на, местах, для, инвалидов Дефицит парковочных мест в Одинцово — одна из главных проблем. Установка таких дорожных знаков далеко не единичный случай. В нашем доме нет ни одного инвалида-автовладельца с официальным разрешением! К тому же в условиях острого дефицита парковочного пространства данный знак лишает нас — жителей дома парковочного места!

В каком случае можно использовать парковку для инвалидов? Особенности парковки для инвалидов Этот документ радикально изменил порядок парковки инвалидов и лиц, осуществляющих перевозку инвалидов. Отныне им необходимо иметь на своем транспортном средстве не только специальный знак, но и документ, подтверждающий инвалидность.

Будущее здесь Перевод Я живу в хорошем городе. Но, как и во многих других, поиск парковочного места всегда превращается в испытание. Свободные места быстро занимают, и даже если у вас есть своё собственное, друзьям будет сложно к вам заехать, ведь им будет негде припарковаться. Поэтому я решил направить камеру в окно и использовать глубокое обучение, чтобы мой компьютер сообщал мне, когда освободится место: Это может звучать сложно, но на самом деле написать рабочий прототип с глубоким обучением — быстро и легко.

Штраф место для инвалидов на парковке

Насколько законна установка знака вообще? Установка таких дорожных знаков далеко не единичный случай. Административным кодексом предусмотрена ответственность для нарушителей. Аналогичный штраф предусмотрен за стоянку на местах для инвалидов без соответствующего статуса. Как организовать стоянку для инвалидов? Ранее вопрос с организацией парковочных мест для инвалидов решается в зависимости от того, оформлен ли в собственность жильцов дома земельный участок. Если оформлен, то вопрос о выделении машиноместа будет решаться на общем собрании собственников.

Инвплидные парковочные места

Что такое парковочные места или машино-места как виды недвижимого имущества? Вопрос о правовом статусе парковочных мест и машино мест в законодательстве РФ занимает особое место. Материалы судебной практики свидетельствуют о наличии 2-х подходов к юридическому оформлению прав, предполагающих пользование парковочным местом. В некоторых случаях суды, опираясь на данные технических кадастровых паспортов, признают парковочное место недвижимым имуществом - помещением в составе другого объекта недвижимости: нежилого помещения парковочного зала или нежилого здания Постановление ФАС Московского округа от

В каком случае можно использовать парковку для инвалидов? Парковка для инвалидов: кто может на ней стоять по новым правилам года Сколько автомобиль бензином ни корми - всё на заправку смотрит.

В российских городах могут значительно сократить минимальные габариты парковочных мест для легковых автомобилей, пишет газета "Известия" со ссылкой на руководителя проектно-технического комитета "Удобная дорога" при Росстандарте Александра Шумского. Отмечается, что стандартный размер могут сократить на полметра в ширину и на 0,3 метра в длину. Так, по информации издания, парковочные места, расположенные вдоль дороги, могут сузить до двух метров и укоротить до 5,5 метра.

В Росстандарте предложили сузить парковочные места на улицах

Какой размер парковочного места для автомобилей предусмотрен во дворах МКД Количество парковочных мест и их размеры играют большую роль при выборе квартиры в многоквартирных домах. Проблема с размещением машин во дворах дома актуальна не только в больших мегаполисах, но и в маленьких городах. Каким образом оборудуется территория для стоянок во дворах?

ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Парковка для инвалидов. А кто здесь инвалид?

.

Какой размер парковочного места для автомобилей предусмотрен во дворах МКД

.

Дефицит парковочных мест в Одинцово — одна из главных проблем. Парковочные места для маломобильных групп населения должны быть Ну не знаю, куда ни приедешь, кругом пустые инвплидные места.

.

.

.

.

.

.

.

Комментарии 4
Спасибо! Ваш комментарий появится после проверки.
Добавить комментарий

  1. Николай

    Не могу сейчас поучаствовать в обсуждении - очень занят. Освобожусь - обязательно выскажу своё мнение.

  2. djamerac

    Абсолютно с Вами согласен. В этом что-то есть и идея хорошая, поддерживаю.

  3. Григорий

    Научись читать

  4. Ванда

    Хоть кто-то здравомыслящий остался

© 2018 crimeasee.ru