Отметка в правах автомат: Что означает отметка АТ в водительских правах? | ГИБДД | Авто

В 2017 году национальное водительское удостоверение Российской федерации привели в соответствие с Венской Конвенцией «О дорожном движении».

В документе появились дополнительные подкатегории транспортных средств и отметка о том, что водитель обучался на автомобиле, оснащённом автоматической коробкой передач.

Лицевая сторона у прав на автомат и механику идентична, отличия на обороте: в левом нижнем углу ставится отметка «АТ», если обучение проводилось на машине, оборудованной АКПП.

Оборотная сторона, где в правах указывается автомат или механика.

Зачем нужна отметка

Установка АКПП во всех классах легковых автомобилей, минивэнов, внедорожников, позволило смягчить требования к навыкам курсантов автошкол по переключению передач в механической коробке.

Если курсант не желает изучать «механику», планируя использовать только «автомат», то обучение проводят на автомобиле с АКПП, и на водительском удостоверении ставят отметку «АТ», которая является ограничением в открываемой категории, и запрещает водить автомобиль оборудованный МКПП.

На вопрос, можно ли ездить на «механике», если учился на «автомате», ответ однозначный — запрещено. Для управления машиной с «механикой», водитель обязан переучиваться и дополнительно сдавать переэкзаменовку в ГИБДД.

Обучение вождению на «механике» сложнее, чем на «автомате», требует освоения дополнительных навыков управления автомобилем с использованием сцепления, знания соотношений передачи, скорости машины и оборотов двигателя, понимания режима работы двигателя и трансмиссии в различной дорожной обстановке и на различном рельефе.

Обучившись управлению машиной с ручной механической коробкой передач, перейти на управление машиной с АКПП легко, и не требует освоения дополнительных навыков. Права без отметки «АТ» считаются универсальными.

Поэтому на вопрос, можно ли ездить на «автомате», если учился на «механике», ответ положительный — разрешено.

Категории и подкатегории нового удостоверения

Категории новых водительских прав с отметкой «автомат или механика» расширены подкатегориями, и теперь их шестнадцать.

Шесть больших категорий:

• А — мотоциклы;
• B — легковые автомобили;
• C — грузовые автомобили;
• D — автобусы;
• М — мопеды;
• Трамваи и троллейбусы.

Четыре подкатегории: A1, B1, C1, D1.

Специальные подкатегории, для управления автомобилями с прицепом: BE, CE, DE, C1E, D1E.

На оборотной стороне водительского удостоверения они расположены в следующем порядке:

1. А — мотоциклы;
2. А1 — лёгкие мотоциклы с двигателем от 50 до 125 см³;
3. В — легковые машины до 3,5 тонн, не более восьми мест, кроме водителя;
4. В1 — трициклы и квадроциклы;
5. С — грузовики, в том числе с лёгким прицепом;
6. С1 — грузовики до 7,5 т;
7. D — автобусы, в том числе с лёгким прицепом;
8. D1 — микроавтобусы до 16 сидячих мест;
9. ВЕ — легковые автомобили с прицепом, массой свыше 750 килограммов;
10. СЕ — грузовики категории C, с прицепом, массивнее 750 килограммов;
11. С1Е — грузовик категории C1, с прицепом, массивнее 750 килограммов;
12. DЕ — автобус категории D, с прицепом 0,75 — 3,5 т;
13. D1Е — автобус категории D1, с прицепом 0,75 — 3,5 т;
14. М — мопеды, скутеры, а также лёгкие квадроциклы с двигателем до 50 см³;
15. Tm — трамвай;
16. Tb — троллейбус.

На базовых курсах водителей открывают категории и подкатегории А, В и М, из них отметка про обучение на машинах с АКПП актуальна для категории В.

На чем лучше обучаться и на чём лучше сдавать экзамен

Обучение на автомобиле с механической коробкой даёт дополнительные навыки управления и универсальные права, с которыми можно ездить и на машине с «механикой» и на машине с «автоматом».

Но обучиться на «механике» по сравнению с «автоматом» сложнее, больше времени уйдёт на наработку базовых навыков, которые, возможно, никогда не пригодятся в дальнейшем.

Общий принцип обучения сформулировал Суворов в своей максиме «тяжело в ученье, легко в бою». Поэтому при выборе, на чём лучше учиться, на механике или на автомате, даже если нет намерения в дальнейшем управлять машиной с МКПП, учиться лучше на ней.

Универсальное водительское удостоверение позволит пересесть на любую машину открытой категории без переэкзаменовки.

Этап экзаменов ГИБДД в городском движении сдавать лучше на «автомате». В потоке машин основное внимание уделяется перестроениям, соблюдению дистанции, светофорам, пешеходам и нестандартным ситуациям.

В такой напряжённой обстановке неопытный водитель отвлекается на переключение передач и может совершить ошибку. Избегайте этого, особенно если вы планируете в дальнейшем использовать только АКПП.

Если учился на «механике», можно сдавать на «автомате». Препятствий со стороны ГИБДД не будет.

www.avtohelp96.com

Права на автомат и на механику: отличия в 2020 году

На чтение 5 мин. Просмотров 22.6k.

Управление авто с разными типами трансмиссии имеет не только технические особенности, но также определенные преимущества и недостатки в процессе эксплуатации ТС. Несмотря на доминирующее положение автомобилей с АКПП сложная «механика» сохраняет свои позиции на рынке автопрома за счет более высокой управляемости скоростной динамики, функциональности и экономичности машины. На современном «автомате» нет проблем с разгоном, обеспечивается повышенная комфортность управления авто в условиях городской среды. Водительские права на автомат и механику можно получить после специального курса обучения в автошколе.

Рассмотрим, чем отличаются права на управление машиной с механической трансмиссией и АКПП, и какой вариант водительского удостоверения предпочтительнее.

Особенности обучения

Программы обучения в автошколе, процедура сдачи экзаменов и получения прав в ГИБДД постоянно изменяются. В результате реформирования содержания обучения появилась возможность выбирать машину с автоматической трансмиссией для водительской подготовки и сдачи практической части экзамена.

Вопрос о том, на какой машине учиться? решается индивидуально. Удобство вождения на «автомате» не вызывает сомнения, однако механика позволяет более эффективно решать возникающие в практике вождения проблемы (например, при суровых погодных условиях, снежных заносах, разгоне).

Преимущества обучения на «механике»

Подготовка в автошколе на машине с МКПП обладает следующими плюсами:

1. Теоретическая и практическая часть обучения, успешно выдержанный итоговый экзамен позволяют получить водительские права без ограничений (на механику и автомат).
2. По сравнению с автоматом механическая коробка дает возможность «вручную» контролировать скоростную динамику машины (лучше понимать аспекты работы авто и чувствовать ситуацию на дороге). В целом, это положительно сказывается на безопасности движения автомобиля любой категории.
3. Процесс обучения позволяет быстро освоить навыки езды в горку при выполнении экзаменационного упражнения «эстакада», что имеет большое практическое значение.
4. Подготовка на авто с МКПП является отлаженным процессом, по сравнению с обучением на «автомате», что сказывается на стоимости услуг (они существенно ниже).
5. Обучение на машине с автоматической трансмиссией не дает права на управление авто с МКПП. Напротив, курс обучения на ТС с механической коробкой снимает ограничение на управление машиной с АКПП.

ВАЖНО! Водить машину с автоматической трансмиссией проще, комфортнее, но в дальнейшем, при необходимости пересесть на авто с МКПП придется пройти заново обучение и пересдачу в ГИБДД, чтобы получить соответствующее водительское удостоверение. Права на механику являются универсальными — они дают возможность управлять ТС с любым типом трансмиссии.

Права на механику и автомат: отличия

Между трансмиссиями автомобиля имеются существенные отличия. Коробка передач – не просто определенный тип агрегата, а совокупность механизмов и устройств конструкции автомобиля. В плане комфорта, экономичности некоторых аспектов эксплуатации авто с автоматом, несомненно, лидирует.

Вождение на машине с механической коробкой требует:

• специальных навыков;
• глубоких теоретических знаний;
• более длительной подготовки.

Механическая трансмиссия обеспечивает оптимальный режим работы мотора в любых условиях. К тому же она дает возможность почувствовать скорость и драйв от вождения.

Отличия в водительских документах

По внешнему виду документы, подтверждающие право гражданина управлять ТС с механикой или автоматом, очень похожи. Оборотная сторона содержит особые отметки, позволяющие дифференцировать данное право по разным показателям.

С текущего года водительские удостоверения содержат две дополнительные строки с названием «Особые отметки» (на обороте документа):

• В графе 12 указываются ограничения по каждой категории ТС.
• В графе 14 фиксируются ограничения на все установленные в конкретном удостоверении категории – там, где в правах указывается автомат или механика.

ВАЖНО! При оформлении водительских прав по итогам сдачи экзамена на машине с АКПП вносится специальная отметка в строке 14: «АТ», что дает водителю право управлять только авто с «автоматом». Для водителей, сдавших экзамены на машине с МКПП, ограничений на управление авто с АКПП нет.

Таким образом, ответ вопрос о том, можно ли ездить на механике, если учился на автомате, будет отрицательным. Запрещается водителям, прошедшим обучение на машине с «автоматом» и получившим соответствующие права с особой отметкой управлять ТС с механической коробкой передач.

Почему нужна отметка «АТ»

На оборотной стороне водительских прав фиксируется отметка «АТ» для автолюбителей, управляющих машиной с АКПП. Это связано с тем, чтобы разграничить категории прав с учетом трансмиссии автомобиля и ограничить открываемую категорию. Указанная отметка запрещает водить ТС с МКПП. По сравнению с автоматом управлять машиной с МКПП сложнее.

Причинами такой сложности являются:

• необходимость отработки специальных навыков работы со сцеплением;
• формирование теоретической базы знаний в области соотношения работы передач, оборотов двигателя в поддержании оптимального скоростного режима;
• знание основ работы двигателя и коробки передач в различных условиях дорожного движения (в том числе на рельефной местности).

На видео о получении прав на автомат

Полученные в ходе обучения на механике знания и дополнительные навыки дают возможность эффективно управлять транспортным средством в ручном режиме: на любой дороге, при любых погодных условиях. Освоенный багаж знаний и практических умений позволит без труда управлять машиной с АКПП.

Напротив, владельцу прав с отметкой «АТ», чтобы перейти к управлению механикой, необходимо будет пройти дополнительную переэкзаменовку в ГИБДД. Поэтому целесообразнее сразу обучиться на машине с МКПП и получить права без ограничений (на автомат и механику).

auto-lawyer.org

Водительские права нового образца начнут выдавать на следующей неделе — Российская газета

«Российская газета» публикует сегодня приказ МВД, который меняет внешность водительского удостоверения. В новых правах появятся новые категории, подкатегории и новые отметки.

Поменять внешний облик прав потребовалось в связи с тем, что с 5 ноября вступили в силу поправки в закон о безопасности дорожного движения. Согласно ему в стране появились новые категории и подкатегории прав.

В частности, теперь и для управления мопедом требуются права. Правда, любой категории. А если у водителя этой техники нет никакой категории, то он может пройти обучение, сдать экзамен и получить права категории «М». Эта категория одна из немногих, которые появляются на оборотной стороне водительского удостоверения.

Теперь туда же добавляются категории «Tm» — трамваи, и «Tb» — троллейбусы. Также появляются подкатегории «А1» — легкие мотоциклы с объемом двигателя до 125 кубических сантиметров, «В1» — квадрициклы и трициклы, «С1» — грузовики до 7,5 тонны, «D1» — автобусы до 16 мест. Также появляются и такие подкатегории, как «С1Е» и «D1Е». Они дадут право на управление машинами соответствующих подкатегорий с прицепом. Все эти обозначения теперь будут отражены в водительском удостоверении.

Еще одно нововведение, которое нашло свое отражение в новых правах — это управление автомобилем с автоматической коробкой передач.

До сих пор при обучении вождению и сдаче экзаменов будущий водитель имел возможность получить права только в одном случае: если он умеет переключать скорости. Однако некоторым людям такая техника просто не нужна. С пятого ноября они получили возможность обучиться вождению и сдать экзамен на автомобиле с автоматической трансмиссией. Правда, при этом в правах в пункте 14 «Ограничения» будет ставиться отметка «АТ» — управление только автомобилем с «автоматом». Это последняя графа на оборотной стороне. В нее также ставятся ограничения, например, для водителей-инвалидов «только с ручным управлением» и прочие.

Документ вступит в силу через неделю после опубликования. Предполагается, что уже тогда во всех подразделениях начнут выдавать права нового образца. И проблем с этим быть не должно. Ведь сам бланк остался прежним. Изменилась только оборотная сторона, которая печатается на принтере непосредственно в подразделении. А обновить программное обеспечение — не сложно.

Также немного изменится и вид международного водительского удостоверения. Это такая длинная бумажная лента, на которой на разных языках перечислено все то, что прописано в обычных правах. В международных правах тоже появятся новые категории и подкатегории, а также новые отметки. В частности, ограничение на управление автомобилем с автоматической коробкой передач, например, для категории «В», в них будет записываться в следующем виде: «В — automatic transmission only».

Тем, у кого есть права, в срочном порядке менять их на новое удостоверение не придется. Их документ будет действовать ровно до истечения срока, который в нем же и прописан. Напомним, что срок действия российских прав составляет десять лет.

При обмене их при истечении срока никому не придется сдавать какие-либо экзамены. Права как обменивались, так и будут обмениваться. При этом в новом документе будут открыты именно те категории, которые были открыты в старых правах. Была категория «А» — в новых будет «А». Была категория «С» — будет «С». Были категории «А», «В», «С» — будут открыты они же.

Никто не присвоит категорию ниже той, которая была открыта раньше. Более того, даже откроют подкатегории, которые «поглощаются» категориями.

Никто при обмене прав не поставит в новом документе отметку «АТ». Такие права вообще пока не выдаются, то есть из старого документа в новый будет перенесено ровно то, что в нем написано.

Но проблема в другом. Несмотря на вступивший в силу закон, а также на вступающий в силу новый вид водительского удостоверения, делать отметки в новых графах пока еще практически некому. Дело в том, что до сих пор нет таких подзаконных актов, как примерные программы подготовки водителей соответствующих категорий и подкатегорий, а также нет документа, который бы устанавливал правила приема экзамена по ним. Поэтому и присваивать их пока некому.

В частности, сезон двухколесной техники уже практически наступил, а прав на мопед пока никто официальным образом получить не может. Ведь согласно закону о безопасности дорожного движения, теперь сдать экзамен в ГИБДД может только тот, кто прошел соответствующее обучение в автошколе. Раз нет программ — ни одна автошкола не имеет права начать обучение управлению этой техникой.

Сесть за руль мопеда не проблема для тех, у кого открыта хоть какая-нибудь категория прав. А что делать молодым людям, которые до сих пор прекрасно ездили на мопеде, а теперь останутся без него по той причине, что не могут получить права из-за отсутствия подзаконных актов? Или пенсионерам в деревне, которые привыкли добираться до ближайшего магазина на дешевеньком скутере, но прав на вождение не имеют?

Между тем, за прошлый год, согласно статистике ГИБДД, право на управление получили почти 2 240 тысяч человек. Похоже, в этом году количество выданных водительских удостоверений заметно сократится. Ведь помимо того, что уменьшится поток тех, кто сдавал на права по так называемой самоподготовке, то есть без обучения в автошколе, сейчас лицензирующие органы взялись довольно строго проверять автошколы. И накладывают на них жесткие санкции, вплоть до приостановления деятельности этих организаций.

Дело в том, что буквально после вступления в силу закона о безопасности дорожного движения, были приняты новые правила лицензирования образовательных учреждений. В них для автошкол, в частности, прописано обязательное обследование сотрудниками ГИБДД на предмет соответствия программам обучения. Но так как программ нет, то и сотрудники ГИБДД ничего не обследуют и не выдают никаких заключений.

А это уже нарушение лицензионных требований. За что автошколы и наказывают. И если соответствующих программ не появится в ближайшее время, то большинство автошкол просто свернет свою деятельность. И получать права будет некому.

rg.ru

В права добавили «автомат» — Quto.ru

При обмене их при истечении срока никому не придется сдавать какие-либо экзамены. Права как обменивались, так и будут обмениваться. При этом в новом документе будут открыты именно те категории, которые были открыты в старых правах. Была категория «А» — в новых будет «А». Была категория «С» — будет «С». Были категории «А», «В», «С» — будут открыты они же.

Никто не присвоит категорию ниже той, которая была открыта раньше. Более того, даже откроют подкатегории, которые «поглощаются» категориями.

Никто при обмене прав не поставит в новом документе отметку «АТ». Такие права вообще пока не выдаются, то есть из старого документа в новый будет перенесено ровно то, что в нем написано.

Но проблема в другом. Несмотря на вступивший в силу закон, а также на вступающий в силу новый вид водительского удостоверения, делать отметки в новых графах пока еще практически некому. Дело в том, что до сих пор нет таких подзаконных актов, как примерные программы подготовки водителей соответствующих категорий и подкатегорий, а также нет документа, который бы устанавливал правила приема экзамена по ним. Поэтому и присваивать их пока некому.

В частности, сезон двухколесной техники уже практически наступил, а прав на мопед пока никто официальным образом получить не может. Ведь согласно закону о безопасности дорожного движения, теперь сдать экзамен в ГИБДД может только тот, кто прошел соответствующее обучение в автошколе. Раз нет программ — ни одна автошкола не имеет права начать обучение управлению этой техникой.

Сесть за руль мопеда не проблема для тех, у кого открыта хоть какая-нибудь категория прав. А что делать молодым людям, которые до сих пор прекрасно ездили на мопеде, а теперь останутся без него по той причине, что не могут получить права из-за отсутствия подзаконных актов? Или пенсионерам в деревне, которые привыкли добираться до ближайшего магазина на дешевеньком скутере, но прав на вождение не имеют?

Между тем, за прошлый год, согласно статистике ГИБДД, право на управление получили почти 2 240 тысяч человек. Похоже, в этом году количество выданных водительских удостоверений заметно сократится. Ведь помимо того, что уменьшится поток тех, кто сдавал на права по так называемой самоподготовке, то есть без обучения в автошколе, сейчас лицензирующие органы взялись довольно строго проверять автошколы. И накладывают на них жесткие санкции, вплоть до приостановления деятельности этих организаций.

Дело в том, что буквально после вступления в силу закона о безопасности дорожного движения, были приняты новые правила лицензирования образовательных учреждений. В них для автошкол, в частности, прописано обязательное обследование сотрудниками ГИБДД на предмет соответствия программам обучения. Но так как программ нет, то и сотрудники ГИБДД ничего не обследуют и не выдают никаких заключений.

А это уже нарушение лицензионных требований. За что автошколы и наказывают. И если соответствующих программ не появится в ближайшее время, то большинство автошкол просто свернет свою деятельность. И получать права будет некому.

Scriptio: Владимир Баршев.

quto.ru

Со следующей недели водителям начнут выдавать права с отметкой «автомат»

Со следующей недели российским водителям начнут выдавать права нового вида — в них появятся новые категории, подкатегории и новые отметки, например, «автомат».

Итак, в новых правах появится категория «М» — для тех, кто еще не имеет прав, но планирует приобрести мопед. Для этого кандидат должен пройти обучение и сдать экзамен. Если у него уже имеются права любой другой категории, то от экзамена и обучения он освобождается.

Кроме того, новые категории — «Tm» (трамваи) и «Tb» (троллейбусы). Также появляются подкатегории «А1» — легкие мотоциклы с объемом двигателя до 125 кубических сантиметров, «В1» — квадрициклы и трициклы, «С1» — грузовики до 7,5 тонны, «D1» — автобусы до 16 мест и такие подкатегории, как «С1Е» и «D1Е». Они дадут право на управление машинами соответствующих подкатегорий с прицепом. Все эти обозначения теперь будут отражены в водительском удостоверении.

Еще одно нововведение, которое нашло свое отражение в новых правах — это управление автомобилем с автоматической коробкой передач. Отучившись и сдав экзамен на автомобиле с автоматической коробкой передач, водитель получит права с соответствующей отметкой — «АТ».

Также немного изменится и вид международного водительского удостоверения. Это такая длинная бумажная лента, на которой на разных языках перечислено все то, что прописано в обычных правах. В международных правах тоже появятся новые категории и подкатегории, а также новые отметки. В частности, ограничение на управление автомобилем с автоматической коробкой передач, например, для категории «В», в них будет записываться в следующем виде: «В — automatic transmission only».

Тем, у кого есть права, в срочном порядке менять их на новое удостоверение не придется. Их документ будет действовать ровно до истечения срока, который в нем же и прописан. Напомним, что срок действия российских прав составляет десять лет.

При обмене их при истечении срока никому не придется сдавать какие-либо экзамены. Права как обменивались, так и будут обмениваться. Также при обмене прав вам не поставят в новом документе отметку «АТ».  

Лучше сдавать на водительские права на «автомате» или на «механике»?

В Беларуси планируют разрешить обучаться и сдавать экзамены на автомобиле с автоматической трансмиссией. Соответствующая пометка будет в водительских правах. И водитель, сдававший экзамены в ГАИ с автоматической коробкой переключения передач (АКПП), не сможет ездить на авто с механической трансмиссией. «У меня один автомобиль на «механике», а другой на «автомате». Как сдавать? Езжу по очереди на разных», — спрашивает в комментарии к публикации MYfin.by читатель.

По итогам обсуждения изменений и дополнений, которые могут быть внесены в закон о дорожном движении, Госавтоиспекция Беларуси сообщала в июне, что общественность поддержала предложение предоставить возможность сдавать экзамены на права на автомобилях с автоматической трансмиссией.

Это изменение предусматривается в проекте закона «Об изменении Закона Республики Беларусь «О дорожном движении». Если его узаконят, то водители, получившие права с пометкой о разрешении на управление только с АКПП, не будут иметь права управлять машиной с «механикой».

Те же, кто сдает на авто с механической коробкой переключения передач, могут садиться за руль автомобилей и с АКПП, и с МКПП. Это правило действует и сейчас.

На каком авто лучше сдавать экзамен и какие права получать?

Это вам решать, с учетом своих обстоятельств и перспектив использования автомобиля — только определенного вида или разных машин.

Просто надо иметь в виду, что, хотя обучение на автомобиле с механической коробкой и сложнее, но вы в этом случае получаете, можно сказать, универсальное водительское удостоверение, с которым можно ездить и с «механикой», и с «автоматом».

С другой стороны, если вы собираетесь ездить только на «автомате», то стоит ли тратить дополнительные усилия, чтобы освоить «механику», если эти навыки вам в будущем не понадобятся? И даже если понадобятся – всегда есть возможность потом пересдать на права с «механикой».

Многие водители считают, что АКПП удобнее и безопаснее, если авто преимущественно используется в городском движении. При большом количестве перестроений, светофоров, пешеходов на переходах и плотном потоке машин, в котором трудно выдерживать дистанцию, с АКПП проще, особенно неопытным водителям, говорят профессионалы. Им не надо уделять дополнительное внимание переключению передач и они могут лучше сосредоточиться на самом движении.

Так что вы можете выбирать подходящий вариант, тем более, что время еще есть, до утверждения изменений.

Еще один важный момент связан со штрафами. Так как водительское удостоверение с пометкой о праве водить машину только с АКПП не даст вам права на управление «механикой», то поездка за рулем с МКПП будет нарушением и грозит немалыми штрафами. Такая поездка будет расценена как вождение без права управления автомобилем.

Как будут выглядеть права на вождение с АКПП?

Для примера можно посмотреть, как выглядит российское водительское удостоверение с пометкой о праве на вождение с автоматической трансмиссией.

Скорее всего, аналогичную пометку тоже будут вносить на оборотной стороне и в белорусских правах.

МАТЕРИАЛЫ ПО ТЕМЕ:
За что могут лишить водительских прав на полгода?

В Беларуси будут выдавать новые водительские права

Какие водительские права белорусов действительны в России?

Старые водительские права признают недействительными

Если вы заметили ошибку в тексте новости, пожалуйста, выделите её и нажмите Ctrl+Enter

Сдавать на права на автомате

Управление транспортными средствами на механике и автомате отличаются. У каждого вида трансмиссии есть свои преимущества и недостатки, о которых нужно знать перед учебой в автошколе и получением водительского удостоверения.

Можно ли сдавать на права на автомате?

Учебная программа автошкол, процесс сдачи экзаменов, получения удостоверения в ГИБДД изменяются в соответствии с нововведениями законодательства и техническим прогрессом. У водителей появилась возможность выбора автомобиля. На АКПП удобнее водить, но в суровых погодных условиях, при необходимости разгона удобнее ездить на «механике».

Чем выгодно отличаются ТС на МТ:

Теоретический материал, практика позволяют получить за время обучения универсальный вариант.

Возможность больше контролировать скорость машины, чувствовать ситуацию на дороге.

Водитель быстро учится ехать в горку — упражнение «эстакада». Это имеет большое практическое значение.

Более отлаженный процесс, на АТ обучаются ездить быстрее и дешевле.

Водитель с ВУ МТ может ездить с использованием АКПП, а наоборот — нельзя.

Можно ли ездить на автомате, если сдал на права на механике?

Водить автомобиль с АКПП, если ВУ на МК, можно. Если наоборот: удостоверение выдано на АК, а водитель управляет авто на «механике» — это нарушение. Чтобы пересесть на автомобиль с МК, придется пересдать на универсальное ВУ, т. е. для управления ТС с МТ.

Вождение автомобиля с МТ и на АКПП отличается комфортом, экономичностью по некоторым параметрам.

Управление машиной с МТ предполагает:

специализированное обучение перед получением ВУ;

более глубокие теоретические знания;

длительность подготовки выше, чем на водительское удостоверение для вождения автомобиля с автоматической трансмиссией.

МТ обеспечивает оптимальную работу мотора в любых условиях.

Отличие в управлении машиной с АК передач заключается также в том, что водителю за рулем такого автомобиля не приходится сталкиваться с педалью сцепления. Нужны только две педали: газ, тормоз. Переключение передач принципиально другое. Особенности работы АК передач при запуске двигателя предполагают такую последовательность действий:

перевод селектора в положение Р — парковка или N — нейтральное;

нажимается педаль тормоза — под левой ногой, что позволяет разблокировать старт двигателя;

при удержании тормоза левой ногой можно поворачивать ключ, запускать двигатель.

После получения прав на АТ, после освоения нескольких правил, управлять ТС — просто. Для плавного ускорения нужно отпустить педаль тормоза, нажать газ, машина начинает движение, скорость переключается самостоятельно. Правая рука не будет нагружена как в машине с АК — переключение передач, необходимость выжимать сцепление.

Коробки передач с АК отличаются друг от друга. Типы АКПП:

1 Классическая коробка передач — первоначальный вариант, потеснивший МК. Отличается надежностью, за несколько лет получила дополнительные режимы: зимний, эконом, спорт. Основное отличие — полная автономность работы от двигателя. Переключение происходит плавно.

2 Роботизированная коробка, среди водителей ее принято называть «робот». Неудачная, но перспективная модель. Дешевая в производстве, но дорогая в обслуживании. Переключения происходит в плавном режиме.

3 Вариатор. Скорость набирается плавно, предусмотрен селектор переключения в ручном режиме. Динамика набора скорости похожа на МК.

Где в правах указывается механика или автомат?

Внешне ВУ на управление авто с МТ и АКПП почти ничем не отличаются. Отличия прав на механику и на автомат находятся с обратной стороны документа. На рисунке показано, как выглядят права на автомат:

отметки в графе 12 показывают ограничения по категориям ТС;

графа 14 отражает ограничения на все категории, где в удостоверении указывается МТ или машиной с автоматической коробкой передач.

Если ВУ разрешает управлять автомобилем только с автоматической трансмиссией, то в 14 графе ставится отметка: «АТ». Удостоверение без отметки предполагает, что водитель может управлять ТС с любой коробкой передач.

С 5.11.2013 г. ФЗ о безопасности движения на дорогах разрешает сдачу экзамена для управления машиной с АТ. С 2013 г. можно проходить обучение и сдавать экзамен по вождения авто только с АКПП

Для примера, на рисунке показано ВУ с разрешением управления ТС категории категория В и АТ. Подробнее о других отметках в этой статье.

На практике водители при выборе варианта обучения руководствуются такими критериями:

Лучше сдать на универсальное ВУ, чтобы не было ограничений по управлению машиной с определенной КП.

МТ дает возможность лучше, глубже понять функционирование автомобиля изнутри. Рациональнее иметь навыки управления автомобилем с трансмиссией любого типа, так проще и безопаснее ездить.

Можно попасть в ситуацию, когда нужна будет именно МТ, но навыка не будет. Если сдавать на ВУ, то лучше на универсальное.

При сдаче экзамена используются одна-две передачи, иногда необходима третья, поэтому ничего сложного.

Процесс сдачи экзамена не отлажен, желающих получить документ такого типа намного меньше.

Заключение

Если необходимо универсальное ВУ, лучше учиться в автошколе на МТ. Отметка в ВУ «АТ» говорит о том, что водителю разрешается управлять ТС только с АТ.

Добрый день, уважаемый читатель.

Довольно часто можно услышать от кандидатов в водители, которые ранее не садились за руль, историю о том, что переключение передач на механической коробке доставляет много неудобств.

Ситуация усугубляется еще и тем, что автомобили многих автошкол сильно изношены и находятся не в самом лучшем техническом состоянии. А это ведет к тому, что использование стандартной механической коробки оказывается неимоверно сложным для начинающего водителя.

Именно поэтому после получения прав многие водители покупают автомобили с автоматической коробкой переключения передач, которые с каждым годом становятся все доступнее.

В этой статье речь пойдет о том, можно ли сдавать на права на автомате в 2019 и 2020 году:

Можно ли сдавать на права на автомате в 2019 и 2020 году?

В 2019 году Федеральный закон «О безопасности дорожного движения» предусматривает возможность сдачи экзамена в ГИБДД на автомате. Такая возможность появилась 5 ноября 2013 года:

Экзамены принимаются на транспортных средствах с механической или автоматической трансмиссией.

Лицам, сдавшим экзамены на транспортных средствах с механической трансмиссией, предоставляется право на управление транспортными средствами соответствующей категории или подкатегории с любым видом трансмиссии.

Лицам, сдавшим экзамены на транспортных средствах с автоматической трансмиссией, предоставляется право на управление транспортными средствами соответствующей категории или подкатегории только с автоматической трансмиссией.

Основное различие заключается в том, что если экзамен был сдан на автомобиле с механической коробкой, то управлять можно транспортными средствами с любой КПП. Если же экзамен сдан на автомате, то управлять можно только автомобиля с АКПП.

Можно ли учиться в автошколе на машине с АКПП?

В 2019 году можно пройти обучение в автошколе как на автомобиле с автоматической коробкой, так и на автомобиле с механической. При этом сама программа обучения различается незначительно.

Например, обучение на категорию В на механике включает 88 часов практики, а обучение на автомате – 90 часов практики.

То есть стоимость обучения на АКПП и МКПП примерно одинаковы.

Внимание! При обучение на автомобиле с АКПП в документ об окончании автошколы вносится отметка, которая позволяет сдать экзамен в ГИБДД только на автомате.

То есть, если водитель впоследствии решит получить права на механику, то ему придется заново учиться в автошколе. Переобучение на механику включает в себя 16 часов практики.

На чем лучше учиться, на автомате или на механике?

Если Вы хотите получить права для управления автомобилем с АКПП и уверены, что в будущем Вам не придется садиться за руль машины с механической коробкой, то учитесь и сдавайте экзамен на автомате.

Если же Вы в будущем планируете получить права на механику, то имеет смысл сразу же пройти обучение на механике. После обучения будет выдано свидетельство об окончании автошколы, на основании которого можно будет сдать экзамены как на автомате, так и на механике.

То есть Вы можете пройти обучение на механике, а экзамен сдать на автомате. При этом в случае необходимости Вы сможете в будущем сдать экзамен на механике без дополнительного обучения.

Как пересдать с автомата на механику?

Для повышения квалификации с автоматической коробки на механическую нужно сдать только автодром на автомобиле с механической коробкой.

Чем отличаются права на механику и автомат?

В водительском удостоверении, которое позволяет управлять только автомобилями с АКПП, ставится специальная особая отметка «АТ» на обратной стороне.

При этом если отметка стоит в столбце «12», то она относится только к одной категории. Если отметка стоит в нижней части удостоверения в графе «14», то она относится одновременно ко всем категориям.

Если в удостоверении нет отметки «АТ», то оно позволяет управлять автомобилями с любой коробкой.

Примечание. Не существует водительских удостоверений, позволяющих управлять только автомобилями с МКПП.

В заключение хочу отметить, что в настоящее время около половины новых автомобилей продаются с АКПП и это число постоянно увеличивается. Так что если Вы не планируете водить машину на механике, то можно получить права только на автомат.

В 2017 году национальное водительское удостоверение Российской федерации привели в соответствие с Венской Конвенцией «О дорожном движении».

В документе появились дополнительные подкатегории транспортных средств и отметка о том, что водитель обучался на автомобиле, оснащённом автоматической коробкой передач.

Лицевая сторона у прав на автомат и механику идентична, отличия на обороте: в левом нижнем углу ставится отметка «АТ», если обучение проводилось на машине, оборудованной АКПП.

Оборотная сторона, где в правах указывается автомат или механика.

Зачем нужна отметка

Установка АКПП во всех классах легковых автомобилей, минивэнов, внедорожников, позволило смягчить требования к навыкам курсантов автошкол по переключению передач в механической коробке.

Если курсант не желает изучать «механику», планируя использовать только «автомат», то обучение проводят на автомобиле с АКПП, и на водительском удостоверении ставят отметку «АТ», которая является ограничением в открываемой категории, и запрещает водить автомобиль оборудованный МКПП.

На вопрос, можно ли ездить на «механике», если учился на «автомате», ответ однозначный — запрещено. Для управления машиной с «механикой», водитель обязан переучиваться и дополнительно сдавать переэкзаменовку в ГИБДД.

Обучение вождению на «механике» сложнее, чем на «автомате», требует освоения дополнительных навыков управления автомобилем с использованием сцепления, знания соотношений передачи, скорости машины и оборотов двигателя, понимания режима работы двигателя и трансмиссии в различной дорожной обстановке и на различном рельефе.

Обучившись управлению машиной с ручной механической коробкой передач, перейти на управление машиной с АКПП легко, и не требует освоения дополнительных навыков. Права без отметки «АТ» считаются универсальными.

Поэтому на вопрос, можно ли ездить на «автомате», если учился на «механике», ответ положительный — разрешено.

Категории и подкатегории нового удостоверения

Категории новых водительских прав с отметкой «автомат или механика» расширены подкатегориями, и теперь их шестнадцать.

Шесть больших категорий:

• А — мотоциклы;
• B — легковые автомобили;
• C — грузовые автомобили;
• D — автобусы;
• М — мопеды;
• Трамваи и троллейбусы.

Четыре подкатегории: A1, B1, C1, D1.

Специальные подкатегории, для управления автомобилями с прицепом: BE, CE, DE, C1E, D1E.

На оборотной стороне водительского удостоверения они расположены в следующем порядке:

1. А — мотоциклы;
2. А1 — лёгкие мотоциклы с двигателем от 50 до 125 см 3 ;
3. В — легковые машины до 3,5 тонн, не более восьми мест, кроме водителя;
4. В1 — трициклы и квадрициклы;
5. С — грузовики, в том числе с лёгким прицепом;
6. С1 — грузовики до 7,5 т;
7. D — автобусы, в том числе с лёгким прицепом;
8. D1 — микроавтобусы до 16 сидячих мест;
9. ВЕ — легковые автомобили с прицепом, массой свыше 750 килограммов;
10. СЕ — грузовики категории C, с прицепом, массивнее 750 килограммов;
11. С1Е — грузовик категории C1, с прицепом, массивнее 750 килограммов;
12. DЕ — автобус категории D, с прицепом 0,75 — 3,5 т;
13. D1Е — автобус категории D1, с прицепом 0,75 — 3,5 т;
14. М — мопеды, скутеры, а также лёгкие квадрициклы с двигателем до 50 см 3 ;
15. Tm — трамвай;
16. Tb — троллейбус.

На базовых курсах водителей открывают категории и подкатегории А, В и М, из них отметка про обучение на машинах с АКПП актуальна для категории В.

На чем лучше обучаться и на чём лучше сдавать экзамен

Обучение на автомобиле с механической коробкой даёт дополнительные навыки управления и универсальные права, с которыми можно ездить и на машине с «механикой» и на машине с «автоматом».

Но обучиться на «механике» по сравнению с «автоматом» сложнее, больше времени уйдёт на наработку базовых навыков, которые, возможно, никогда не пригодятся в дальнейшем.

Общий принцип обучения сформулировал Суворов в своей максиме «тяжело в ученье, легко в бою». Поэтому при выборе, на чём лучше учиться, на механике или на автомате, даже если нет намерения в дальнейшем управлять машиной с МКПП, учиться лучше на ней.

Универсальное водительское удостоверение позволит пересесть на любую машину открытой категории без переэкзаменовки.

Этап экзаменов ГИБДД в городском движении сдавать лучше на «автомате». В потоке машин основное внимание уделяется перестроениям, соблюдению дистанции, светофорам, пешеходам и нестандартным ситуациям.

В такой напряжённой обстановке неопытный водитель отвлекается на переключение передач и может совершить ошибку. Избегайте этого, особенно если вы планируете в дальнейшем использовать только АКПП.

Если учился на «механике», можно сдавать на «автомате». Препятствий со стороны ГИБДД не будет.

основных вещей, которые вы должны знать о номерных знаках в Европе — Fuwong

 Большинство лицензионных или номерных знаков, которые используются в Европе, обычно принадлежат большинству стран Европейского Союза, в то время как немногие из других. Часть номерных знаков в Европе обычно импортируется из Германии, и все они сделаны из алюминиевого металла, на котором был тиснен пользовательский текст, на котором были нанесены тексты, а также цвет границы по их конкретному выбору. 

Изготовитель европейских номерных знаков Fuwong

Общий размер: 520×110 мм

Формат: алюминий + светоотражающая пленка + полоса для печати флага ЕС слева.
Номерной знак в Европе — это номерной знак, который может быть изготовлен из металла или пластика и обычно прикрепляется к транспортным средствам в целях официальной идентификации. Регистрационный идентификатор номерных знаков в Европе представляет собой буквенно-цифровой или числовой код, который однозначно идентифицирует автомобиль или транспортное средство прямо в базе данных органа.Большинство европейских стран приняли общий формат номерных знаков, такой как общий формат ЕС, который выдается в государствах-членах ЕС.

для филиппинского поставщика автомобильных номеров

Этот формат был широко известен и использовался, поскольку он, безусловно, удовлетворяет всем требованиям Венской конвенции о дорожном движении. Венская конвенция о дорожном движении гласит, что трансграничные автомобили или транспортные средства должны всегда иметь отличительные символы или знаки точной страны регистрации на задней части этого транспортного средства. Этот знак или символ может быть помещен или размещен отдельно от номерного знака или может быть встроен прямо в номерной знак транспортного средства. Когда этот отличительный знак включен прямо в номерной знак, он также должен быть виден или размещен на переднем номерном знаке этого конкретного транспортного средства.

Разработка: Постановление Совета № 2411/98 от 3 ноября 1998 г. ввело наиболее распространенный формат номерных знаков ЕС в Европе, который имеет синюю секцию справа в крайнем левом углу с кругом звезд ЕС и кодом страны. , он вступил в силу еще 11 ноября 1998 года.Этот формат был основан на модельном номерном знаке, который 3 государства-члена успешно ввели ранее, и это страны или штаты Ирландия в 1991 году, Португалия в 1992 году и Германия в 1994 году. левая сторона пластины с 1988 года.

Изготовитель европейских номерных знаков

О синей полосе ЕС: Обычный дизайн номерных знаков, используемых в европейских странах, состоит из синей полосы в левой части номерного знака, и эта синяя полоса имеет 12 желтых звезд, которые являются символом европейского флага. Наряду с синими полосами указан код страны или государства-члена, в котором было зарегистрировано транспортное средство. Учтите также, что на датских номерных знаках есть довольно небольшая голографическая полоса точно справа от указанной голубой полосы ЕС.

Светоотражающие цвета: Все номерные знаки формата ЕС могут быть желтыми или белыми, на номерном знаке, ширина которого превышает высоту. Люксембург и Нидерланды используют желтую регистрацию лицензии как сзади, так и спереди, в то время как в Великобритании и Гибралтаре они используют желтые таблички на задней части автомобиля и белые спереди.Венгрия и Дания используют желтую табличку для автомобилей, которые зарегистрированы как коммерческие транспортные средства, а в Швеции она используется для всех транспортных средств такси.

Я построил самодельный считыватель номерных знаков с Raspberry Pi и машинным обучением | Роберт Лучиан Кириак

Наконец-то стало доступно машинное обучение

Несколько месяцев назад у меня появилась идея дать моей машине возможность обнаруживать и распознавать объекты.Мне в основном понравилась эта идея, потому что я видел, на что способны Tesla, и хотя я не хотел сразу покупать Tesla (модель 3 с каждым днем ​​выглядит все сочнее, я должен сказать ), я подумал, что « Я бы попробовал встретить свою мечту на полпути.

Итак, я сделал это.

Ниже я задокументировал каждый этап проекта. Если вы просто хотите увидеть видео детектора в действии / ссылку на GitHub, пропустите его.

Я начал с размышлений о том, на что должна быть способна такая система.Если что-то, чему я научился в течение своей жизни, всегда лучше начинать с малого: маленькие шаги. Итак, помимо очевидной задачи удержания полосы движения (которую все уже выполнили), я подумал о том, чтобы просто идентифицировать номерные знаки, когда я вел машину. Этот процесс идентификации включает в себя 2 этапа:

1. Обнаружение номерных знаков.
2. Распознавание текста в рамке каждого номерного знака.

Я подумал, что если я смогу это сделать, то переход к другим задачам будет довольно простым (такие как определение рисков столкновения, расстояния и т. Д.).Может быть, даже создать представление окружающей среды в векторном пространстве — это было бы круто.

Прежде чем слишком беспокоиться о деталях, я знаю, что мне нужно:

• Модель машинного обучения, которая принимает немаркированные изображения в качестве входных данных и определяет номерные знаки.
• Какое-то железо. Грубо говоря, мне нужна компьютерная система, связанная с одной или несколькими видеокамерами, которые запрашивают мою модель.

Для начала я занялся построением правильной модели для обнаружения объектов.

После тщательного исследования я решил использовать следующие модели машинного обучения:

1. YOLOv3 — это самая быстрая модель на сегодняшний день, которая имеет сопоставимый mAP с другими современными моделями. Эта модель используется для обнаружения объектов.
2. CRAFT Детектор текста — для обнаружения текста в изображениях.
3. CRNN — это в основном повторяющаяся модель CNN (сверточная нейронная сеть). Он должен быть повторяющимся, потому что он должен иметь возможность размещать обнаруженные символы в правильном порядке для образования слов.

Как это трио моделей будет работать вместе? Итак, вот последовательность операций:

1. Во-первых, модель YOLOv3 обнаруживает ограничивающие рамки каждого номерного знака в каждом кадре, полученном с камеры.Предсказанные ограничивающие рамки не рекомендуется быть очень точными — охватывать больше, чем занимает обнаруженный объект, является хорошей идеей. Если он будет слишком тесным, то выполнение последующих процессов может быть затруднено. И это идет рука об руку со следующей моделью.
2. Детектор текста CRAFT получает обрезанные номерные знаки от YOLOv3 . Теперь, если кадрированные кадры будут слишком тесными, то будет очень высока вероятность того, что часть текста номерного знака будет пропущена, и тогда прогноз будет с треском провал.Но когда ограничивающие рамки больше, мы можем просто позволить модели CRAFT определять, где находятся буквы. Это дает нам очень точное расположение каждой буквы.
3. Наконец, мы можем передать ограничивающие рамки каждого слова из CRAFT в нашу модель CRNN , чтобы предсказать фактические слова.

Набросав архитектуру базовой модели, я мог перейти к аппаратному обеспечению.

Зная, что мне нужно что-то маломощное, я подумал о своей давней любви: Raspberry Pi.У него достаточно вычислительной мощности для предварительной обработки кадров с приличной частотой кадров, и у него есть камера Pi. Камера Pi — это де-факто система камер для Raspberry Pi. У него действительно отличная библиотека, и он очень зрелый.

Что касается доступа в Интернет, я мог бы просто добавить EC25-E для доступа 4G, в который также встроен модуль GPS из одного из моих предыдущих проектов. Вот статья об этом щите.

Начать решил с корпуса. Подвешивание его на зеркало заднего вида должно работать хорошо, поэтому в итоге я разработал двухкомпонентную опорную конструкцию:

1. На одной стороне зеркала заднего вида останется Raspberry Pi + модуль GPS + модуль 4G.Ознакомьтесь с моей статьей о модуле EC25-E, чтобы увидеть мой выбор антенн GPS и 4G.
2. С другой стороны, у меня была бы камера Pi, поддерживаемая рычагом с шаровым шарниром для ориентации.

Эти опоры / корпуса будут напечатаны на моем надежном 3D-принтере Prusa i3 MK3S .

Рисунок 1 и Рисунок 2 показывает, как выглядят структуры при визуализации.Обратите внимание, что держатели C-Style являются съемными, поэтому корпус для Raspberry Pi и опора для камеры Pi не поставляются с уже напечатанными держателями. У них есть розетка, в которую вставляются держатели. Это очень полезно, если один из моих читателей решит повторить проект. Им нужно только приспособить держатели для работы с зеркалом заднего вида своего автомобиля. В настоящее время держатели хорошо работают на моей машине: это Land Rover Freelander.

. Очевидно, для их моделирования потребовалось некоторое время — мне потребовалось несколько итераций, чтобы конструкция стала прочной.Я использовал материал PETG при высоте слоя 200 мкм. PETG хорошо работает при температуре 80-90 (градусов Цельсия) и довольно устойчив к УФ-излучению — хотя и не так хорошо, как ASA , но прочен.

Это было разработано в SolidWorks, поэтому все мои файлы SLDPRT / SLDASM вместе со всеми STL и gcodes можно найти здесь. Используйте их также для печати своей версии.

Получив оборудование, я перешел к обучению моделей.

Как и ожидалось, лучше не изобретать велосипед и как можно чаще использовать чужие работы. В этом и заключается трансфертное обучение — использование информации из других очень больших наборов данных. Один очень уместный пример трансферного обучения — это тот, о котором я прочитал в этой статье пару дней назад. Где-то посередине говорится о команде, связанной с Гарвардской медицинской школой, которая смогла точно настроить модель для прогнозирования «долгосрочной смертности, включая нераковую смерть, по рентгенограммам грудной клетки» .У них был только небольшой набор данных из 50 000 помеченных изображений, но использованная ими предварительно обученная модель ( Inception-v4 ) была обучена примерно на 14 миллионах изображений. Им потребовалось меньше части того, что требовалось для обучения первоначальной модели (как по времени, так и по деньгам), и, тем не менее, точность, которой они достигли, была довольно высокой.

Это то, что я намеревался сделать.

Я поискал в сети предварительно обученные модели номерных знаков, и их оказалось не так много, как я изначально ожидал, но я нашел одну, обученную примерно на 3600 изображениях с номерными знаками.Это немного, но это также больше, чем ничего, и в дополнение к этому, он также был обучен на предварительно обученной модели Darknet. Я мог бы это использовать. Вот модель этого парня.

И поскольку у меня уже была аппаратная система, которая могла записывать, я решил использовать ее, чтобы несколько часов ездить по городу и собирать кадры, чтобы настроить модель вышеупомянутого парня.

Я использовал VOTT, чтобы аннотировать собранные кадры (конечно, с номерными знаками). В итоге я создал небольшой набор данных из 534 изображений с помеченными ограничивающими рамками для номерных знаков.Вот набор данных.

Затем я нашел эту реализацию Keras сети YOLOv3. Я использовал его для обучения своего набора данных, а затем привязал свою модель к этому репо, чтобы другие могли использовать его. mAP , который я получил на тестовом наборе, — это 90% , что действительно хорошо, учитывая, насколько мал мой набор данных.

После бесчисленных попыток найти хорошую сеть для распознавания текста, я наткнулся на keras-ocr, который представляет собой упакованную и гибкую версию CRAFT и CRNN. И это также идет с их предварительно обученными моделями.Это чудесно. Я решил не настраивать модели и оставить их как есть.

И, прежде всего, предсказание текста с помощью keras-ocr очень просто. По сути, это всего лишь несколько строк кода. Посетите их домашнюю страницу, чтобы узнать, как это делается.

Есть два основных подхода к развертыванию модели, которыми я могу воспользоваться:

1. Выполнение всех логических выводов локально.
2. Сделайте логический вывод в облаке.

Оба подхода имеют свои проблемы. Первый предполагает наличие большой компьютерной системы с «мозгом», а это сложно и дорого.Второй представляет проблемы, связанные с задержкой и инфраструктурой, в частности, с использованием графических процессоров для вывода.

В своем исследовании я наткнулся на проект с открытым исходным кодом под названием cortex . Это новинка для игры, но, безусловно, имеет смысл стать следующим шагом в эволюции инструментов разработки для ИИ.

По сути, cortex — это платформа для развертывания моделей машинного обучения в качестве производственных веб-сервисов одним щелчком переключателя. Это означает, что я могу сосредоточиться на своем приложении и оставить все остальное на управление cortex .В этом случае он выполняет всю подготовку на AWS, и единственное, что мне нужно сделать, это использовать модели шаблонов для написания моих предикторов. Что еще более удивительно, мне нужно написать всего несколько десятков строк для каждой модели.

Вот cortex в действии в терминале, взятый из их репозитория GitHub. Если это не красиво и просто, тогда я не знаю, как это назвать:

Поскольку эта система компьютерного зрения не используется автопилотом, задержка для меня не так важна, и Для этого я могу использовать cortex . Если бы он был частью системы автопилота, то использование услуг, предоставляемых облачным провайдером, не было бы такой хорошей идеей, по крайней мере, сегодня.

Развертывание моделей машинного обучения с cortex — это всего лишь вопрос:

1. Определение файла cortex.yaml , который является файлом конфигурации для наших API. Каждый API будет обрабатывать определенный тип задачи. API yolov3 , который я назначаю, предназначен для обнаружения ограничивающих рамок номерных знаков на заданном кадре, а crnn API предназначен для прогнозирования номера номерного знака с помощью детектора текста CRAFT и CRNN .
2. Определение предикторов каждого API. По сути, определите метод прогнозирования определенного класса в корте , чтобы принять полезную нагрузку (вся часть servy уже обрабатывается платформой), спрогнозируйте результат, используя полезную нагрузку, а затем верните прогноз. Просто как тот!

Не вдаваясь в подробности того, как я это сделал (и чтобы статья была приличной длины), вот пример предиктора для классического набора данных радужной оболочки глаза.Ссылку на реализацию этих двух API Cortex можно найти в их репозитории здесь — все другие ресурсы для этого проекта представлены в конце этой статьи.

 # predictor.pyimport boto3 
 import picklelabels = ["setosa", "versicolor", "virginica"] 
 class PythonPredictor: 
 def __init __ (self, config): 
 s3 = boto3.client ("s3") 
 s3 .download_file (config ["bucket"], config ["key"], "model.pkl") 
 self.model = pickle.load (open ("model.pkl", "rb")) def прогноз (self, payload): 
 измерений = [
 payload ["sepal_length"], 
 payload ["sepal_width"], 
 payload ["petal_length"], 
 payload ["petal_width"], 
] label_id = self.model.predict ([измерения]) [0] 
 return label [label_id] 

А затем, чтобы сделать прогноз, вы просто используете curl , как это

 curl http://***. amazonaws.com/iris -classifier \ 
 -X POST -H "Content-Type: application / json" \ 
 -d '{"sepal_length": 5.2, "sepal_width": 3.6, "petal_length": 1.4, "petal_width": 0,3}' 

И ответ прогноза будет выглядеть так: "setosa" . Очень просто!

Имея cortex , обрабатывающую мои развертывания, я мог перейти к проектированию клиента, что было непростой частью.

Я подумал о следующей архитектуре:

1. Собирайте кадры со скоростью 30 кадров в секунду с камеры Pi с приемлемым разрешением ( 800×450 или 480×270 ) и помещайте каждый кадр в общую очередь.
2. В отдельном процессе я извлекал кадры из очереди и распределял их среди нескольких рабочих в разных потоках.
3. Каждый рабочий поток (или поток вывода, как я их называю) будет делать запросы API к моим API cortex .Сначала запрос к моему yolov3 API, а затем, если обнаружен какой-либо номерной знак, другой запрос с партией обрезанных номерных знаков к моему crnn API. Ответ будет содержать предсказанные номера в текстовом формате.
4. Перемещать каждый обнаруженный номерной знак (с распознанным текстом или без него) в другую очередь, чтобы в конечном итоге транслировать его на страницу браузера. Одновременно с этим можно также отправить прогнозы номеров номеров в другую очередь, чтобы позже сохранить их на диск (в формате csv ).
5. Очередь широковещательной рассылки получит группу неупорядоченных кадров. Задача его потребителя состоит в том, чтобы переупорядочить их, помещая их в очень маленький буфер (размером в несколько кадров) каждый раз, когда клиенту транслируется новый кадр. Этот потребитель запускает еще один процесс отдельно. Этот потребитель также должен попытаться сохранить размер очереди на определенном уровне, чтобы кадры могли отображаться с постоянной частотой кадров, а именно 30 FPS. Очевидно, что если размер очереди уменьшается, то уменьшение частоты кадров пропорционально, и наоборот, оно пропорционально увеличивается с увеличением размера. Изначально я хотел реализовать функцию гистерезиса, но понял, что это создаст очень прерывистое ощущение потока.
6. В то же время в основном процессе будет выполняться другой поток, который будет извлекать прогнозы из другой очереди, а также данные GPS. Когда клиент получает сигнал уничтожения, прогнозы, данные GPS и время также выгружаются в файл csv .

Вот блок-схема клиента по отношению к облачным API на AWS.

В нашем случае клиентом является Raspberry Pi, а облачные API-интерфейсы, на которые отправляются запросы логического вывода, предоставляются cortex на AWS ( Amazon Web Services ).

Исходный код клиента также можно просмотреть в его репозитории GitHub.

Одна конкретная проблема, которую мне пришлось преодолеть, заключалась в пропускной способности 4G. Лучше всего уменьшить требуемую полосу пропускания для этого приложения, чтобы уменьшить возможные зависания или чрезмерное использование доступных данных. Я решил использовать камеру Pi с очень низким разрешением: 480x270 (мы можем использовать небольшое разрешение, потому что поле зрения камеры Pi очень узкое, поэтому мы все еще можем легко идентифицировать номерные знаки).Тем не менее, даже при этом разрешении размер кадра в формате JPEG составляет около 100 КБ при 10 МБит. Умножив это на 30 кадров в секунду, мы получим 3000 КБ, что составляет около 24 Мбит / с, и это без накладных расходов HTTP — это много.

Вместо этого я проделал следующие трюки:

• Уменьшил ширину до 416 пикселей, что является именно тем, что модель YOLOv3 изменяет размеры изображений. Шкала явно сохранена.
• Преобразует изображение в оттенки серого.
• Удалены верхние 45% части изображения.Считается, что номерные знаки не будут отображаться в верхней части кадра, потому что машины не летают, верно? Судя по тому, что я видел, вырезание 45% изображения не влияет на работу предсказателя.
• Снова преобразовать изображение в JPEG, но с более низким качеством.

Размер результирующего кадра составляет около 7–10 КБ, что исключительно хорошо. Это соответствует 2,8 Мбит / с. Но со всеми накладными расходами это около 3,5 Мбит / с (включая ответ).

Для crnn API обрезанные номерные знаки совсем не занимают много места, даже без применения трюка со сжатием.Они сидят около 2-3 КБ за штуку.

В целом, для работы со скоростью 30 кадров в секунду необходимая полоса пропускания для API вывода составляет около 6 Мбит / с. С этим числом я могу жить.

Работает!

Выше приведен пример выполнения логического вывода через cortex в реальном времени. Мне потребовалось около 20 экземпляров с графическим процессором, чтобы обеспечить бесперебойную работу. В зависимости от задержки с кластером вам может потребоваться больше или меньше экземпляров. Средняя задержка между моментом захвата кадра и его трансляцией в окно браузера составляет около 0.9 секунд , что так фантастично, учитывая, что вывод происходит где-то далеко — это все еще меня поражает.

Часть распознавания текста, возможно, не самая лучшая, но, по крайней мере, она доказывает свою точку зрения — она ​​могла бы быть намного более точной, если увеличить разрешение видео, уменьшить поле зрения камеры или настроить его.

Что касается большого количества графических процессоров, его можно уменьшить с помощью оптимизации. Например, преобразование моделей для использования смешанной / полной половинной точности ( FP16 / BFP16 ).Использование в моделях смешанной точности, вообще говоря, минимально повлияет на точность, поэтому мы не сильно жертвуем.

T4 и V100 имеют специальные тензорные ядра, которые обеспечивают сверхбыстрое умножение матриц на типах половинной точности. Ускорение половинной точности по сравнению с операциями одинарной точности на T4 составляет примерно 8x, а на V100 — в 10x. Это разница на порядок. Это означает, что для модели, которая была преобразована для использования одинарной / смешанной точности, может потребоваться до 8 раз меньше времени для выполнения логического вывода и, соответственно, десятая часть времени на V100.

Я не преобразовывал модели для использования одинарной / смешанной точности, потому что это выходит за рамки данного проекта. Насколько я понимаю, это всего лишь проблема оптимизации. Скорее всего, я сделаю это в момент выпуска версии 0.14 из cortex (с настоящей поддержкой многопроцессорности и автоматическим масштабированием на основе очередей), чтобы я мог также воспользоваться преимуществами многопроцессорного веб-сервера.

В целом, если все оптимизации будут реализованы, уменьшение размера кластера с 20 экземпляров, оснащенных графическим процессором, до одного фактически возможно.При правильной оптимизации невозможно даже максимально использовать один экземпляр с графическим процессором.

Чтобы сделать затраты еще более приемлемыми, использование Elastic Inference на AWS может снизить их до 75%, что очень много! Образно говоря, у вас может быть конвейер для обработки потока в реальном времени за копейки. К сожалению, на данный момент Elastic Inference не поддерживается на cortex , но я вижу, что в ближайшем будущем он будет поддерживаться, поскольку он уже появился на их радарах. См. Тикет cortexlabs / cortex / issues / 618.

Примечание. Модели YOLOv3 и CRNN можно значительно улучшить, настроив их на гораздо больших наборах данных (около 50–100 тыс. Выборок). В этот момент даже размер кадров может быть дополнительно уменьшен, чтобы уменьшить использование данных без потери точности: «компенсировать где-то, чтобы иметь возможность брать из другого места». Это в сочетании с преобразованием всех этих моделей для использования типов с половинной точностью (и, возможно, также с эластичным выводом) могло бы создать очень эффективную / экономичную машину вывода.

Обновление I

С версией 0.14 cortex , которая поддерживает многопроцессорных рабочих для веб-сервера, я смог уменьшить количество экземпляров GPU для API yolov3 с 8 до 2 а для API crnn (который выполняет вывод для моделей CRNN и CRAFT ) с 12 до 10. Это фактически означает, что общее количество экземпляров было уменьшено на 40%, что является очень хорошим преимуществом. Все эти инстансы оснащены одним графическим процессором T4 и 4 виртуальными ЦП каждый.

Я обнаружил, что наиболее ресурсоемкой моделью является модель CRAFT , которая построена на основе модели VGG-16 , которая имеет вес около 138 миллионов. Имейте в виду, что для каждого кадра обычно требуется несколько выводов, потому что в одном кадре может быть несколько обнаруженных номерных знаков. Это резко увеличивает требования к вычислительным ресурсам. Теоретически модель CRAFT следует исключить и вместо этого улучшить (настроить) модель CRNN, чтобы лучше распознавать автомобильные номера.Таким образом, API crnn можно значительно уменьшить — до одного или двух экземпляров.

Обновление II

Пара других вещей, которые могут значительно снизить вычислительные затраты:

1. Используйте TinyYOLOv3 вместо YOLOv3 . На выполнение вывода требуется примерно в 12 раз меньше времени. Потерянный mAP из-за запуска менее сложной модели можно исправить, обучив модель на более полном наборе данных.
2. Используйте отслеживание объектов, чтобы не обнаруживать номерные знаки на каждом кадре.Это существенно сокращает общее количество выводов, необходимых для обоих API. Отслеживание объекта должно выполняться локально, так как это не требует больших вычислительных затрат.
3. Кроме того, для YOLOv3 нам необязательно нужны анкерные ящики всех типов. Нам нужны только те, которые соответствуют общей форме номерных знаков. Уменьшение числа может ускорить вывод.
4. Используйте гораздо более высокую частоту кадров для входного источника и выбирайте только n-й кадр при обработке.Например, если камера работает со скоростью 120 кадров в секунду, просто выбирайте каждый 4-й кадр, чтобы получить 30 кадров в секунду. Это позволяет получить гораздо более четкий / ясный кадр, что приводит к более точному прогнозированию. Быстро движущиеся автомобили являются виновниками текстовой идентификации.
5. Используйте OpenALPR вместо CRAFT + CRNN. Я не совсем уверен, действительно ли это хорошая идея, но, судя по тому, что я слышал от других, это довольно быстро.
6. Зная, что каждая партия кадров, отправляемая в API распознавания текста, является номерными знаками, я мог видеть, как AutoEncoders можно использовать для сжатия изображения с большим запасом для передачи данных.Или, если не так, то, по крайней мере, их можно было бы использовать для удаления шума из этих кадров. А поскольку AutoEncoders , как правило, очень дешевы в эксплуатации, я мог видеть, как их можно использовать на Raspberry Pi для предварительной обработки кадров. Затем они будут декодированы на уровне API.

Эти улучшения обсуждались здесь, здесь, здесь или здесь.

Что касается понесенных затрат на кластер AWS, вот мои мысли:

• С текущей конфигурацией его использование стоит около 4 долларов США.00 / час. Возможно только при использовании спотовых экземпляров.
• Предполагая, что все улучшения будут внедрены, затраты могут снизиться до ~ 0,2 цента / час, плюс-минус. Фактически, для их работы требуется всего около 1% мощности графического процессора T4. Это опять же очень приблизительная цифра. Это, конечно, стало возможным благодаря запуску спотовых экземпляров.

Я вижу, что устройства начинают все больше и больше зависеть от облачных вычислений, особенно для периферийных устройств с ограниченной вычислительной мощностью. И поскольку в настоящий момент развертывается 5G, теоретически он должен приблизить облако к этим устройствам с ограниченными вычислительными ресурсами.Следовательно, влияние облака должно расти вместе с ним. Чем надежнее и шире представлены сети 5G, тем больше будет уверенности в переносе вычислений в облако для так называемых критически важных задач — подумайте об беспилотных автомобилях.

Еще одна вещь, которую я узнал в этом проекте, — это то, насколько легко стало все проще с появлением оптимизированных платформ для развертывания моделей машинного обучения в облаке. 5 лет назад это было бы довольно сложно, но сейчас одинокий мужчина может сделать так много за относительно короткий промежуток времени.

• Все SLDPRT / SLDASM / STL / gcodes для 3D-печатных держателей можно найти здесь.
• Реализация этого проекта для клиента находится здесь.
• Реализация этого проекта cortex находится здесь.
• Библиотека для модели YOLOv3 в Keras находится здесь.
• Библиотека для детектора текста CRAFT + CRNN распознаватель текста находится здесь.
• Набор данных для европейских номерных знаков (состоящий из 534 образцов, снятых моей камерой Pi) находится здесь.
• Модель YOLOv3 в формате Keras ( license_plate.h5 ) и SavedModel ( yolov3 папка / zip) находится здесь.

Посмотрите, как изготавливаются номерные знаки.

Это линия вырубки, где алюминий соединяется с напечатанным винилом. В конце очереди пресс, который вырезает номерные знаки в прямоугольную форму.

В следующий раз, когда вы будете на вечеринке и действительно хотите произвести впечатление на толпу, попробуйте выкинуть эту мелочь о транспорте: больше одной.В прошлом финансовом году было произведено 3 миллиона новых номерных знаков Аризоны.

Это много тарелок!

Ваши друзья наверняка будут впечатлены вашими знаниями, но если вы действительно хотите удивить их, скажите им, что они никогда не увидят буквы I, O, Q или U, напечатанные на стандартных пластинах.

Хотите узнать почему? Это потому, что букву I можно было спутать с цифрой, а буквы O, Q и даже U можно было рассматривать как нули на быстро движущемся автомобиле. Поскольку номерные знаки используются для идентификации транспортных средств и правоохранительными органами, очень важно, чтобы они были легко читаемыми.

Хорошо … вечеринка набирает обороты! Теперь, когда вы привлекли всеобщее внимание, почему бы не рассказать им, как производятся автомобильные номера в Аризоне?

Сначала расскажите им немного истории…

(в той или иной форме) существуют уже довольно давно. Незадолго до того, как Аризона стала штатом, некоторые города потребовали лицензирования транспортных средств, но только в июне 1912 года законодательный акт штата Аризона требовал, чтобы все автомобили в штате были зарегистрированы государственным секретарем (мы получили эту информацию от новостное письмо 1992 года Ассоциации сборщиков автомобильных номеров — они действительно знают свое дело!).

В 1914 году номерные знаки стали напоминать знакомую нам прямоугольную форму, которую мы знаем сегодня. До этого водителям выдавались 2-дюймовые алюминиевые диски после оплаты регистрационного взноса, согласно ALPCA.

В течение долгого времени номерные знаки были тиснеными, что означало, что дизайн «штамповался» на алюминии, придавая буквам и цифрам рельефный вид.

Начальник отдела логистики МВД Билл Беккет рассказал нам о том, как производился процесс производства пластин в последние годы…

Раньше, когда пластины еще подвергались тиснению (помните бордовые и белые пластины Аризоны?), Все начиналось с большого рулона алюминиевой пленки, свернутой в рулон…

Бордовый алюминий, свернутый в спираль, проходил через так называемую линию вырубки, где он нарезался машиной в форме пластины (отверстия для болтов тоже были пробиты).Затем пустая пластина отправляется в пресс, который тиснит номерной знак на пластине. Затем его наносили на валик для нанесения покрытий, чтобы можно было нанести краску на приподнятую часть пластины. Оттуда на краску наносили крошечные отражающие стеклянные шарики, чтобы числа можно было видеть ночью. Наконец, тарелка отправлялась в духовку для просушки.

Недавно новая технология дала нам упрощенный процесс, который стал немного более экологически чистым (без красок и печей) и позволяет проявить много творчества, когда дело доходит до дизайна номерных знаков.

В новой технологии изготовления цифровых пластин используется процесс термотрансферной ленты для печати номера и дизайна номерного знака на большом рулоне белой светоотражающей виниловой пленки. Термотрансферная печать довольно распространена (она регулярно используется для печати чеков и почтовых этикеток). Когда дело доходит до номерных знаков, процесс использует тепло для печати желаемого изображения на виниловой поверхности с использованием нескольких цветных лент для желаемого цвета или дизайнерского эффекта.

Машина, которая делает это, может напечатать около 1100 пластин на одном рулоне винила, который, кстати, имеет клейкую основу.

После того, как винил напечатан, он снова скатывается (машиной). Затем этот рулон направляется к линии заглушки, которая пропускает винил через систему, которая одновременно отрывает основу пленки, чтобы обнажить клей, прижимая его к большому рулону листовой алюминиевой подложки. (Представьте, что это большой рулон наклеек, прижатый к металлу.)

Оттуда листовой материал разрезается на прямоугольные пластины с помощью вырубной линии. Затем таблички упаковываются и отправляются в МВД для раздачи водителям.

Еще одна интересная вещь, которую нужно знать о номерных знаках … все номера штата изготовлены заключенными в Государственном тюремном комплексе Аризоны во Флоренции.

Если повезет, теперь вы покорили своих товарищей по вечеринке с помощью всей этой мудрости о номерных знаках! Нет необходимости в благодарности … все, что мы просим, ​​- это рассказать своим друзьям о блоге ADOT и, возможно, пригласить нас на следующую вечеринку!

Что касается номерных знаков, то мы даже не поцарапали поверхность. Следите за обновлениями в ближайшие недели, когда мы напишем еще о некоторых мерах, принимаемых в процессе производства, и о том, что должны делать водители, если их пластина по какой-либо причине становится нечитаемой.

Машинное обучение и распознавание номерных знаков: идеальное партнерство

Количество автомобилей значительно увеличивается. Это увеличение вызвало необходимость в автоматической системе наблюдения. Распознавание и обнаружение номерных знаков — ключевой метод в большинстве приложений, связанных с движением транспортных средств. Несомненно, существуют различные методы и алгоритмы для обнаружения и распознавания номерных знаков, но решение на основе обработки изображений в форме машинного обучения является наиболее точным по следующим причинам:

• Большой объем информации хранится в изображении, которое можно использовать с разных точек зрения
• Способность решать сложные задачи визуального распознавания
• Эффективное определение номерных знаков транспортных средств без необходимости в крупных людских ресурсах

Структура машинного обучения Apple открыла двери для различных предприятий в будущем Добавьте больше приложений, которые достаточно интеллектуальны, чтобы с легкостью выполнять громоздкие и сложные функции.И одно из таких приложений, которое может быть разработано с использованием этой грозной структуры, — это система распознавания номерных знаков.

В этом блоге мы поможем вам создать приложение, которое может точно вести к распознаванию номерных знаков, которое может доказать свою ценность в различных отраслях, таких как безопасность, транспорт и страхование.

Распознавание номерных знаков — это эффективный процесс обнаружения и распознавания номерных знаков с использованием концепции оптического распознавания символов (или OCR) на изображениях.Обычно это трехэтапный процесс, который выглядит следующим образом:

1) Обнаружение номерного знака: Считается самым важным этапом системы, он определяет положение номерного знака. Изображение автомобиля входит в качестве входных данных, а на выходе возвращается номерной знак.

2) Сегментация символов: На этом этапе буквенно-цифровые символы из номерного знака извлекаются и сегментируются на отдельные изображения.

3) Распознавание символов: Каждый отдельный символ, который был сегментирован ранее, распознается на этом этапе.И для выполнения этого шага используется машинное обучение.

Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта (ИИ), которое позволяет системе автоматически учиться и совершенствоваться на основе встреч, тем самым доставляя релевантный, но лучший опыт. Core ML — это платформа, предложенная Apple несколько месяцев назад, которая поддерживает такие функции, как отслеживание лиц, обнаружение лиц, ориентиры, обнаружение текста, обнаружение прямоугольника, обнаружение штрих-кода, отслеживание объектов и распознавание изображений.

Базовое машинное обучение поддерживает ряд обученных моделей машинного обучения, которые интегрируются в приложение.И это включает в себя ансамбли деревьев, нейронные сети, опорные векторные машины и обобщенные линейные модели.

Core ML действует как ядро, которое тесно интегрировано и поддерживает инфраструктуры Vision (анализ изображений), обработки естественного языка и GameplayKit.

Несомненно, системы распознавания номерных знаков могут быть построены без использования машинного обучения, с такими методами, как сопоставление шаблонов, извлечение функций и т. Д.Однако использование машинного обучения для разработки системы LPR повышает точность системы из-за улучшенного процесса обучения.

• Процесс начинается с выбора фреймворка в iOS, который использует нейронные сети для распознавания изображений — идеальными являются Tesseract и SwiftOCR.
• Если вы стремитесь к большей точности, используйте SwiftOCR. А если вам нужна скорость, лучше всего подойдет Tesseract.
• Однако, если вы ищете идеальную точность при меньшем потреблении памяти, продолжайте работу с последней выпущенной Apple Vision Framework , которая содержит такие функции, как распознавание лиц, текст, штрих-коды, QR-коды и т. Д.

Vision — это платформа, в которой используются высокопроизводительный анализ изображений и методы компьютерного зрения для идентификации лиц, ориентиров на лицах, текста, прямоугольников, штрих-кодов и объектов:

• Обнаружение прямоугольника
• Обнаружение лица
• Обнаружение штрих-кода
• Обнаружение текста
• Отслеживание объекта
• Выравнивание изображения
• Обработка изображения с помощью Core ML Model

Две из следующих функций должны выполняться с использованием системы технического зрения:

1) Обнаружение областей видимого текста и разделение изображения слова на символы
2) Обработка изображений с помощью модели Core ML

Вырезание изображений с видением «VNDetectTextRectanglesRequest».Однако это приводит к обнаружению только символов, а не к его распознаванию. Для распознавания требуется обученная модель Core ML, а именно:

Из вышеупомянутого шага можно было распознать только текст номерного знака. Однако для плавной обработки необходимо распознать весь номерной знак. Итак, чтобы это произошло, обучите модель с помощью Keras — библиотеки нейронных сетей с открытым исходным кодом, написанной на Python, для быстрого экспериментирования с глубокими нейронными сетями.Создайте модель на Python и добавьте следующие фреймворки:

• Keras для создания модели из набора данных
• Image для извлечения пикселей изображения персонажа
• Numpy для высокопроизводительного объекта многомерного массива
• Core ML инструменты для преобразовать в модель ML
• Sklearn для разделения набора данных для обучения и тестирования

На этом этапе требуются данные в виде изображений символов

28 * 28, которые будут быть обученным.

• Соберите данные из Интернета, а также соберите около 50 изображений номерных знаков.
• Нарежьте символы, чтобы преобразовать их в разрешение 28 * 28 из любого изображения номерного знака.
• Автоматизируйте процесс, создав приложение в iOS. Создавайте тысячи изображений персонажей с помощью системы видения.

• Обучайте модель в предпочитаемой вами структуре.
• Используйте пакет python coremltools для преобразования модели в.mlmodel
• Используйте модель в своем созданном приложении.

Это ценная функция для правоохранительных органов полиции. Эта функция может быть использована полицией в правоохранительных целях. Здесь приложение может позволить им быстро проверять подлинность номерных знаков, установленных на брошенных автомобилях, с помощью мобильных устройств.

Регулируемый въезд транспортных средств через дорожные барьеры можно эффективно автоматизировать с помощью LPR. Номерные знаки, перечисленные в базе данных о взимании платы за проезд, можно распознать с помощью различного использования LPR и системы контроля доступа.

Обнаружение и распознавание номерного знака транспортного средства необходимо из-за растущего числа транспортных средств, и это выходит за рамки возможностей человека выполнить эту громоздкую задачу.Распознавание номерных знаков с помощью машинного обучения — это идеальный и эффективный метод быстрого и точного обнаружения и распознавания номерных знаков транспортных средств. Машина номерного знака

— купить машина номерного знака с бесплатной доставкой на AliExpress

Отличные новости !!! Вы попали в нужное место для машины с номерными знаками. К настоящему времени вы уже знаете, что что бы вы ни искали, вы обязательно найдете это на AliExpress.У нас буквально тысячи отличных продуктов во всех товарных категориях. Ищете ли вы товары высокого класса или дешевые и недорогие оптовые закупки, мы гарантируем, что он есть на AliExpress.

Вы найдете официальные магазины торговых марок наряду с небольшими независимыми продавцами со скидками, каждый из которых предлагает быструю доставку и надежные, а также удобные и безопасные способы оплаты, независимо от того, сколько вы решите потратить.

AliExpress никогда не уступит по выбору, качеству и цене. Каждый день вы будете находить новые онлайн-предложения, скидки в магазинах и возможность сэкономить еще больше, собирая купоны. Но вам, возможно, придется действовать быстро, поскольку эта машина для номерных знаков станет одним из самых востребованных бестселлеров в кратчайшие сроки. Подумайте, как вам будут завидовать друзья, когда вы скажете им, что у вас есть номерной автомат на AliExpress.С самыми низкими ценами в Интернете, дешевыми тарифами на доставку и возможностью получения на месте вы можете сэкономить еще больше.

Если вы все еще не уверены в автомате для номерных знаков и думаете о выборе аналогичного товара, AliExpress — отличное место для сравнения цен и продавцов. Мы поможем вам решить, стоит ли доплачивать за высококлассную версию или вы получаете столь же выгодную сделку, приобретая более дешевую вещь.А если вы просто хотите побаловать себя и потратиться на самую дорогую версию, AliExpress всегда позаботится о том, чтобы вы могли получить лучшую цену за свои деньги, даже сообщая вам, когда вам будет лучше дождаться начала рекламной акции. и ожидаемая экономия.AliExpress гордится тем, что у вас всегда есть осознанный выбор при покупке в одном из сотен магазинов и продавцов на нашей платформе. Реальные покупатели оценивают качество обслуживания, цену и качество каждого магазина и продавца.Кроме того, вы можете узнать рейтинги магазина или отдельных продавцов, а также сравнить цены, доставку и скидки на один и тот же продукт, прочитав комментарии и отзывы, оставленные пользователями. Каждая покупка имеет звездный рейтинг и часто имеет комментарии, оставленные предыдущими клиентами, описывающими их опыт транзакций, поэтому вы можете покупать с уверенностью каждый раз. Короче говоря, вам не нужно верить нам на слово — просто слушайте миллионы наших довольных клиентов.

А если вы новичок на AliExpress, мы откроем вам секрет.Непосредственно перед тем, как вы нажмете «купить сейчас» в процессе транзакции, найдите время, чтобы проверить купоны — и вы сэкономите еще больше. Вы можете найти купоны магазина, купоны AliExpress или собирать купоны каждый день, играя в игры в приложении AliExpress. Вместе с бесплатной доставкой, которую предлагают большинство продавцов на нашем сайте, мы думаем, вы согласитесь, что вы получите машину для номерных знаков по самой выгодной цене.

У нас всегда есть новейшие технологии, новейшие тенденции и самые обсуждаемые лейблы.На AliExpress отличное качество, цена и сервис всегда в стандартной комплектации. Начните самый лучший шоппинг прямо здесь.

Онлайн-процедуры сопоставления номерных знаков с использованием машин распознавания номерных знаков и нового взвешенного расстояния редактирования

Аннотация

Технология распознавания номерных знаков (LPR) широко применяется во многих различных транспортных приложениях, таких как контроль, мониторинг транспортных средств и контроль доступа.В последнее время были предприняты попытки использовать базу данных LPR для отслеживания транспортных средств с использованием популярных процедур сопоставления шаблонов. Существующие процедуры сопоставления шаблонов предполагают, что истинная ссылочная строка всегда доступна. Однако при двухточечном обследовании LPR номерной знак транспортного средства может неправильно считываться в обоих местах, создавая пару неверно считываемых строк (или шаблонов) без ссылки для сопоставления. Чтобы компенсировать проблему неправильного считывания LPR, мы предлагаем новую весовую функцию, основанную на вероятностной модели, чтобы соответствовать наблюдаемым результатам настройки двойного LPR.Кроме того, учитывая, что в машинах LPR никогда не допускаются ошибки реверсирования, предлагаются новые ограничения редактирования в зависимости от длины строки, чтобы избежать компенсации ошибок реверсирования. Эти ограничения редактирования включаются в формулировку расстояния редактирования ограничения для повышения производительности процедуры сопоставления. Наконец, учитывая, что предыдущие процедуры сопоставления шаблонов не используют информацию о времени прохождения, доступную в базах данных LPR, мы представляем процедуру онлайн-отслеживания, которая учитывает свойства распределения вероятностей времени в пути транспортного средства, чтобы увеличить вероятность правильного совпадения.Экспериментальные результаты показывают, что предложенная нами процедура может повысить точность систем LPR и достичь до 97% положительных совпадений без ложных совпадений. Необходимы дальнейшие исследования, чтобы распространить предложенные здесь идеи на сопоставление пластин с несколькими, то есть более чем двумя, блоками LPR.

Особенности

► Улучшенные алгоритмы интеллектуального анализа текста для обработки данных LPR для отслеживания транспортных средств в реальном времени. ► Решили задачу сопоставления строк без известной базы данных или словаря. ► Проверенные в полевых условиях процедуры на тысячах грузовиков, превышающих скорость на нескольких межгосударственных объектах.► Достигнута высокая степень соответствия планшетов (95%), несмотря на низкую скорость считывания LPR (60%). ► Снижение и сохранение очень низкого уровня ложного совпадения (1%) с предлагаемой методологией.

Ключевые слова

Отслеживание транспортных средств

Распознавание номерных знаков

Изменение расстояния

Анализ текста

Онлайн-сопоставление табличек

Двухточечная съемка табличек

Рекомендуемые статьи Цитирующие статьи (0)

Опубликовано Elsevier Ltd

Рекомендуемые статьи

Цитирующие статьи

Обновление номерного знака стало проще с MV Express Kiosk — South Platte Sentinel

АВТОМОБИЛЬ:

Вы когда-нибудь были за городом и понимали, что срок годности ваших тарелок скоро истечет?

У вас есть члены семьи в колледже вдали от дома, в Колорадо, а номерной знак на машине скоро закончится?

Что ты умеешь?

Посетите киоск MV Express в одном из участвующих округов и обновите номера; это так просто.Клерк округа Логан / Управление автотранспортных средств участвует в этой программе, чтобы помочь нашим гражданам, которые находятся за пределами города, но которым необходимо обновить свои номера. См. Ниже информацию о процессе. Чтобы найти адреса KIOSK, перейдите на www.comvexpress.com

Что такое Colorado MV Express?

Colorado MV Express — это киоск самообслуживания DMV, который предлагает быстрый и простой способ продлить регистрацию автомобиля. Это сине-желтый автомат с сенсорным экраном, похожий на банкомат.Просто отсканируйте штрих-код на вашей обновленной открытке или введите свой номерной знак на сенсорном экране. Автомат примет ваш платеж и сразу распечатает таблички с регистрационными номерами и номерными знаками!

Кто может пользоваться киосками?

Если вы являетесь резидентом с зарегистрированным транспортным средством в участвующем округе, вы можете использовать любой киоск CO MV Express в штате.

Участвующие округа: Адамс, Арапахо, Боулдер, Брумфилд, Чаффи, Клир-Крик, Кастер, Долорес, Дуглас, Эль-Пасо, Фремонт, Гарфилд, Гилпин, Гранд, Джефферсон, Кит Карсон, Ла-Плата, Лаример, Логан, Монтесума, Меса. , Пуэбло, Рутт, Теллер, Велд, Юма.

Когда я могу продлить в киоске?

Вы можете продлить в киоске в любое время, начиная с месяца, предшествующего месяцу истечения срока действия. По закону, штраф за просрочку платежа в размере 25 долларов в месяц и налог на задолженность будут начислены, если вы продлите подписку после истечения льготного периода (месяц после даты истечения срока).

Буду ли я платить за использование киоска?

В дополнение к стоимости продления взимается сервисный сбор за каждый автомобиль, обновленный в киоске — 3 доллара США.95 в киосках в Кинг Суперс и 3 доллара США в киосках во всех других местах.

Кроме того, существует комиссия в размере 2,15–2,3% при оплате кредитной или дебетовой картой или комиссия в размере 0,50 доллара США при оплате чеком. При оплате наличными дополнительная плата не взимается (при наличии).

Если вы решите продлить онлайн, взимается комиссия в размере 1 доллара США и аналогичная комиссия по кредитной / дебетовой карте. Если вы решите продлить подписку в отделении автомашин на стойке регистрации, плата за проверку не взимается, но взимается аналогичная комиссия за использование кредитной / дебетовой карты.

Как я могу заплатить?

Наличные, чеки, кредитные или дебетовые карты принимаются в большинстве мест.Для одной транзакции разрешен только один способ оплаты.

Какие типы номерных знаков можно обновить в киоске?

Если вы живете в участвующем округе, вы можете использовать киоск для обновления личных автомобилей, пикапов, мотоциклов, домов на колесах, хозяйственных прицепов и прицепов для кемперов. Он НЕ будет обновлять инкассаторский, коммерческий флот, дилерский, правительственный или такси / ливрейный автомобиль; эвакуатор; или любые инвалиды ветеранских специальных номерных знаков.

Как работает киоск?

Просто отсканируйте штрих-код на открытке с продлением регистрации автомобиля или введите свой номерной знак с помощью сенсорного экрана.Следуйте инструкциям, чтобы просмотреть данные о своем транспортном средстве и уплатить налоги и сборы. Машина напечатает чек, регистрацию и вкладки на месте. Просто берите документы и вперед!

Что, если мне нужно подтверждение наличия автострахования?

Пожалуйста, подождите 2-4 дня после обновления автостраховки, чтобы продлить ее в киоске. Это дает время вашей страховке для предоставления обновленной информации в нашу систему регистрации транспортных средств в масштабе штата. Киоск не принимает бумажные доказательства. На вашей продольной открытке будет указано, нужно ли вам подтверждение страховки.

Может ли киоск выполнять другие операции?

Нет, киоск будет обрабатывать только продление. Он не может выдавать заменяющие вкладки или изменять имя или адрес при регистрации вашего автомобиля. Чтобы получить эту услугу, посетите местный автомобильный офис.

С кем мне связаться, если у меня возникнут вопросы о моей транзакции?

Пожалуйста, звоните (866) 955-5258, если у вас возникнут вопросы о транзакциях в киоске.