Карта москвы с камерами видеофиксации онлайн 2018: Карта камер видеофиксации в Москве 2021 онлайн

Содержание

«Письма счастья» приходят из-за неправильно работающих камер по всей стране

Снизить аварийность, и это уже факт, помогают камеры фотофиксации на дорогах. Но только если они правильно установлены и настроены. Совсем другая ситуация, когда к делу подключаются нечестные предприниматели и недобросовестные чиновники. История, знакомая уже тысячам россиян, знаков ограничения скорости нет, но штрафы приходят. Есть ли решение проблемы?

Елена Диль: «Мне пришло четыре штрафа, а мужу пришло 15 штрафов, моим соседям тоже по 7, по 8, по 9».

Вот так, шутят местные жители, в их глубинке появилась платная дорога. Казалось бы, обычная трасса. Населенный пункт, максимальная скорость 60 километров в час. Но камеру фотофиксации, которую поставили здесь, настроили почему-то по-другому.

Елена Диль: «Камера стояла на ограничение скорости 40 километров в час. Но на момент фото- и видеофиксации знаков не было ни с одной, ни с другой стороны поселка».

Когда штрафы стали приходить пачками, возмущенные водители обратились в прокуратуру.

Уже после того, как пошла волна народного гнева и начались жалобы в прокуратуру, знак здесь, наконец, поставили. Вот он, 40 километров в час. Но за 10 дней работы камеры «письма счастья» за превышение скорости получили три тысячи человек, это триста водителей каждый день. Фактически, штрафовали каждого, кто проезжал в этом месте.

После проверок надзорных органов подобные нарушения нашли по всей стране. Выяснилось, камеры то и дело работали с ошибками.

Вот этот объектив, например, и трактору приписывал скорость 120, и у похоронной процессии заметил превышение под сотню. Первый канал рассказывал об этой истории летом 2020. После материала дорожные службы назвали все технической ошибкой, камеру поменяли, и штрафы признали незаконными.

Алексей Асафьев: «Это ладно я, местный, здесь все рядом. А трасса проходная, очень много транзитников идет. И люди получали штрафы неимоверные и, естественно, платили».

У автолюбителей есть вопросы к местам установки таких устройств. На скоростной магистрали они могут стоять через каждый километр. А на опасном повороте ни одной.

Игорь Моржаретто, автоэксперт: «Камеры чаще всего вообще ставят не там, где нужно, а там, где можно зарабатывать деньги. Условно говоря, появляется знак, ограничивающий скорость на скоростной трассе, за ним как правило стоит камера. Причем совершенно неважно, что там будет. Там иногда стоит знак «Дорожные работы», но дорожных работ, как правило, нету».

Статистикой доказано: камеры повышают безопасность.

Юрий Ефремов, и.о. руководителя Центра безопасности дорожного движения Ленинградской области: «То есть если в первый день мы можем зафиксировать например 300 нарушений, то через два дня доходит до 15-20, то есть люди сразу моментально снижают скорость».

Но благое дело кое-где превратили в доходный бизнес. Схема проста. Частная компания, так называемый концессионер, заключает договор с местными чиновниками, вкладывает деньги в закупку оборудования. И выходит на фотоохоту. Не бесплатно, конечно. С каждого нарушения предприниматели получают немалые деньги. Например, в Волгоградской области это 27 процентов с любого превышения скорости.

Армен Оганесян, член штаба ОНФ в Волгоградской области, руководитель регионального отделения Движения автомобилистов России: «В данной ситуации это не является признаком того, что работают на обеспечение безопасности дорожного движения. Это, на мой взгляд, это работа на то, чтобы изъять деньги из кармана автомобилистов».

По всем выявленным случаям виновных привлекли к дисциплинарной ответственности. В прокуратуре готовы выступить с конкретными предложениями: пересмотреть правила установки радаров, дать возможность отменить штраф без лишней волокиты.

Радар-детекторы «на Стрелку-М»: большой тест — журнал За рулем


Где стоят камеры? Официальная карта ГИБДД

Да, такая карта в 2021 году есть. Под эгидой предупреждения правонарушений вместо выявления ГИБДД выпустило и поддерживает актуальной официальную карту, где можно посмотреть в рамках региона и города, где находятся комплексы автофиксации.

Минусом такой карты ГАИ является то, что она показывает только стационарные камеры видеофиксации. Очевидно, переносные средства не будут актуализироваться ежедневно. Но и на других ресурсах вы таких не найдёте – здесь в помощь только радар-детекторы.

Посмотреть на официальном сайте ГИБДД карту дорожных камер в России.

Для просмотра расположения камер выберите ваш регион в выпадающем списке под картой и увеличивайте саму карту для поиска нужной вам автодороги.

Какие бывают средства фиксации?

Чаще всего штрафы ГИБДД с камер приходят при фиксации нарушений на стационарных камерах. Такие устанавливаются на столбах и иных опорных конструкциях у обочин транспортных артерий и круглосуточно мониторят дороги.

Различные комплексы обладают различными техническими характеристиками, «дальнозоркостью», предельной скоростью фиксации и перечнем видов нарушений, которые они готовы отследить.

Кроме них, используются переносные системы видеофиксации, которые «читают» только превышение скорости. Наряду с ними могут использоваться и мобильные камеры ГИБДД – в 2021 году их устанавливают на патрульные автомобили и общественный транспорт. Они видят не только нарушение скоростного режима, но и несоблюдение правил парковки, проезда тяжелой техники и ряд других нарушений ПДД.

А в некоторых регионах полиция начала привлекать даже дроны и аэростаты, но это скорее эксперимент, нежели правило. Рассмотрим основные системы видеофиксации подробнее.

Новые камеры 2021 года

Давайте начнём с новейших и просто новых комплексов видеофиксации, которые установили на дорогах России не так давно. Ниже мы покажем, как найти их на карте.

Колибри

Это один из новейших комплексов видеофиксации, который активно устанавливается в 2021 году на дорогах России. На карте вы сможете найти их пока преимущественно в Москве и Казани, но также они распространяются и в других городах.

Главное преимущество комплекса в его размерах, благодаря чему их можно устанавливать легко и в различных местах. Водители их часто не замечают и потому не сбрасывают скорость.

Вас также заинтересует:

  • Камеры ГИБДД на Ларгусах — насколько законны и на какие нарушения ловят?
  • Могут ли ГИБДД патрулировать в гражданском или личном автомобиле, останавливать и штрафовать?
  • Проехали под камерой на жёлтый сигнал светофора: будет ли штраф и как обжаловать?

Автодория

Это аппаратно-программный комплекс, измеряющий скорость движения автомобилей не при помощи радаров, а путем математических вычислений времени, за которое зафиксированный автомобиль преодолевает расстояние между несколькими регистраторами.

Система обеспечивает зональный контроль скорости на участках дороги протяженностью от 250 метров до 10 км, а потому для водителя не имеет значения, на каком расстоянии он находится от регистратора.

Именно поэтому нет никакого смысла сбрасывать скорость, проезжая Автодорию – она высчитывает среднюю скорость на участке между двумя камерами.

Автодория, помимо скорости, контролирует:

  • пересечение разделительных полос,
  • выявляет нарушения правил стоянки и остановки,
  • фиксирует езду по обочине либо полосе для общественного транспорта и иные нарушения.

Кроме того, эти камеры ГИБДД в режиме онлайн передают актуальную информацию о текущей загруженности дорог. В 2021 году ы можете найти их на картах Москвы, Санкт-Петербурга, Казани, Волгограда, Краснодара и ряда других – преимущественно на трассах вблизи крупных городов.

О том, как фиксирует нарушения Автодория, вы можете посмотреть в официальном видеоролике производителя.

Краткое содержание

Вопросы

1. Радар должен крепиться на треноге?
1.1. Добрый день! Да. должен

2. У нас на дорогах появились так называемые «треноги», мобильные радары, которые каждый день устанавливают в разных местах, без предупреждающих знаков! Правомерны ли такие действия?

2.2. Добрый день уважаемая Екатерина Предупредительных табличек для их использования не требуется. Действия законны Удачи вам и вашим близким!

3. Имеют ли право высылать штраф за превышение скорости с установленного не по ГОСТу радара марки крис? Радар был установлен без треноги, просто на земле.

3.1. Здравствуйте, да в случае с радаром КРИС это возможно, однако необходимо будет доказать его неправильную установку.

4. На трассе стоят люди в гражданской одежде и на гражданском авто, перед авто стоит радар на треноге с фотофиксацией, законно ли это?

4.1. а в чем Вы видите не законность??

5. На трассе стоят люди в гражданской одежде и на гражданском авто, перед авто стоит радар на треноге с фотофиксацией. Законно ли они это делают?

5.1. Здравствуйте! Штрафы с данной камеры будут незаконны

6. Очень часто на дорогах встречаю гражданские автомобили с радарами на треногах. 1. Подскажите, пожалуйста, сейчас разрешили частникам фиксировать превышения скорости? 2. Что нужно для того, чтобы самому установить такой радар?

6.1. Это сотрудники ГИБДД на гражданских АВТО

7. Что делать если меня зафиксировал радар тренога на скорости 90 км а знака о том что стоит радар нет.

7.1. Здравствуйте. Если правонарушение зафиксировано камерой видеофиксации, то к ответственности привлекается владелец ТС (ч. 1 ст. 2.6.1 КоАП РФ). Собственник ТС освобождается от ответственности, если в ходе рассмотрения жалобы на постановление по делу об административном правонарушении подтвердится, что в момент фиксации правонарушения автомобиль находился во владении или в пользовании другого лица либо к данному моменту был, например, похищен (ч. 2 ст. 2.6.1 КоАП РФ). Подготовьте документальное обоснование вашего несогласия с показаниями камер видеонаблюдения. В жалобе изложите фактические обстоятельства дела, укажите доводы и приложите доказательства, обосновывающие вашу позицию. В целях подтверждения доводов можете заявить ходатайство об истребовании сведений о расположении дорожных знаков и дорожной разметки, а также сведений с камер видеонаблюдения о детализации движения транспортного средства. Дело об административном правонарушении, зафиксированном камерами видеонаблюдения, подлежит рассмотрению судом по месту его совершения (т.е. по месту его фиксации камерами видеонаблюдения) (ч. 3 ст. 28.6, ч. 1 ст. 29.5 КоАП РФ, п. 30 Постановления Пленума Верховного Суда РФ от 24.03.2005 N 5). Срок подачи жалобы — 10 суток со дня вручения или получения копии постановления. При наличии уважительных причин пропущенный срок может быть восстановлен по ходатайству лица, подающего жалобу (ч. 1, 2 ст. 30.3 КоАП РФ).

8. Ехал по дороге с превышением, попал в поле зрения переносного радара на треноге. Далее ехал в ожидании увидеть патрульную машину, но её не оказалось. Спустя неделю по почте пришёл штраф. Разметки и дорожных знаков о видеофиксации на том участке дороги не было. Легитимен ли штраф?

8.1. А где в ПДД есть пункт о том что должны устанавливаться такие дорожные знаки видеофиксации Поэтому если было превышение скорости то штраф правомерен

Проверенные временем комплексы

Стрелка-CT

Пожалуй, самая распространенная камера видеофиксации ГИБДД на российских дорогах – это «Стрелка СТ». Она умеет следующее:

  • видит нарушителей скоростного режима,
  • контролирует движение по встречной полосе,
  • обочине,
  • выделенной полосе для общественного транспорта,
  • пересечение стоп-линии,
  • движение грузовых автомобилей в запрещенных местах и другие нарушения.

«Дальность зрения» камеры превышает 500 м. На этом расстоянии она «ловит» нарушителя в потоке машин, «ведёт» его, пока тот не приблизится на расстояние в 50 м, после чего фиксирует нарушителя и его госномер при помощи фотокамеры. Минус этой системы – она не реагирует на объекты, движущиеся со скоростью более 180 км/ч.

АвтоУраган-ВСМ2

Это не просто камера – это целая система, объединяющая несколько комплексов фото- видеофиксации, имеющая общую синхронизацию времени по сигналу с ГЛОНАСС/GPS. Эти камеры ГИБДД могут фиксировать 17 видов нарушений ПДД, в числе которых:

  • превышение скорости,
  • проезд на красный,
  • выезд за стоп-линию,
  • движение под запрещающий знак,
  • езда по трамвайным путям,
  • тротуарам и велодорожкам.

Камеры видят до 4 дорожных полос, фиксируют объекты на скорости до 255 км/ч и обеспечивают точность с погрешностью не больше 2 км/ч.

Одиссей

Автономный стационарный комплекс, состоящий из нескольких камер. В его арсенале 12 видов нарушений, которые он может запечатлеть, в том числе:

  • превышение скорости,
  • проезд на запрещающий сигнал,
  • выезд на встречную полосу,
  • поворот налево либо разворот в нарушение разметки,
  • движение во встречном направлении по дороге с односторонним движением и так далее.

Камера создана ООО «ТЦОБДД» и реагирует на объекты, движущиеся со скоростью до 250 км/ч. Предполагаемая погрешность – ±1 км/ч, диапазон действия засекречен производителем. Кроме фиксации ПДД, комплекс проверяет госномера на их наличие в базах, например, в розыске.

Кречет-СМ, СКАТ, СКАТ-РИФ, СКАТ-ПП

Серия камер, выпускаемых ООО «Ольвия». Каждая из них обладает исключительными специфическими особенностями. Например, КРЕЧЕТ-СМ обеспечивает сплошной контроль с фотофиксацией всех транспортных средств, СКАТ может использоваться как стационарный, так и передвижной фиксирующий комплекс, СКАТ-РИФ работает по такому же принципу, что и Автодория, обеспечивая математический расчет скорости движения.

А СКАТ-ПП – это камера ГИБДД, заточенная, чтобы «ловить» нарушения ПДД в зоне пешеходного перехода.

Кречет видит нарушителей в диапазоне 10-100 м, СКАТ в диапазоне 5-50 м, а для СКАТ-РИФ такой диапазон вообще значения не имеет. Любая из систем распознает нарушителей, если они двигаются в пределах 250 км/ч.

Ещё кое-что полезное для Вас:

  • Можно ли не оплачивать штрафы ГИБДД и как?
  • Можно ли заказать и законно ездить без штрафа с госномерами без флага России?
  • Инспектор ДПС увидел/снял на видео нарушение, но не остановил – что будет?

Паркон-С

Этот комплекс рассчитан, в первую очередь для выявления нарушителей правил остановки и парковки. Паркон-С включает в себя несколько поворотных уличных камер, управляемых из единого центра. Сегодня эти средства вы можете найти на картах большинства городов России.

Система фиксирует автомобили, припаркованные на заданном участке, и направляет информацию о них в единый центр: два фото с датой и временем, госномер, местоположение и иные сведения. Видит нарушителей как на своей, так и на противоположной стороне дороги.

VOCORD Traffic

Система VOCORD Traffic способна зафиксировать 15 видов нарушений, в том числе:

  • нарушение скоростного режима;
  • нарушения правил пересечения перекрестка;
  • пересечение сплошных линий;
  • нарушение правил стоянки и остановки;
  • нарушение в зоне пешеходных переходов и т.д.

Комплекс может включать в себя различные комплектующие и измерять скорость движения как при помощи детекторов (до 300 к/ч), так и при помощи оптики (до 250 км/ч). Разработчики уверяют, что система не распознается антирадарами, обеспечивает 97% достоверности распознания госномеров и пропуск менее чем 2% от общего трафика.

Диапазоны радаров ДПС в России

Полицейские дорожные радары используют несколько стандартизированных несущих радиочастот, самая основная из которых, является частота 10525 МГц, названная X-диапазоном.Основные радары ДПС это Барьер, Сокол и др. Которые с легкостью обнаруживаются радар детекторами за достаточно большое расстояние. На данный момент, практически себя изжил и в РФ не используется. Чаще используется на территории стран СНГ.

Барьер-2-2МСокол-М

Более новый диапазон для радаров ДПС, частота 24150 МГц. Самый важный диапазон для России.

Частота менее длительна, имеет более высокий энергетический потенциал, дальность обнаружения, и гораздо меньше помех по сравнению с X-диапазоном.

Радары ДПС использующие эту частоту: Беркут, Искра-1 и их модификации и фото и видео комплексы, построенные с участием локационных частей этих радаров. Также легко обнаруживается детекторами. В данном диапазоне работают практически все камеры и измерители скорости. В том числе и Стрелка СТ/M.

Искра-1ДСтрелка-СТ

Новейший диапазон для полицейских радаров, частота 34700 МГц. Дальность обнаружения до 1.5 км с высокой точностью за минимально короткое время. Наиболее перспективный диапазон за счет, меньшей длительности периода и высокого потенциала. Так же обнаруживается радар детекторами. В РФ не используется вообще. Занят военными. Можно встретить на территории стран СНГ и Европы.

Один из редких диапазонов, используемый в некоторых европейских странах. В России на этом диапазоне работает спутниковое телевидение, поэтому в России нет таких радаров ДПС. Хотя в Европе и даже в Прибалтике их предостаточно.

Почти во всех европейских странах и некоторых штатах Америки местным законодательством запрещено использование радар-детекторов.

Чтобы обеспечить отлов незаконного прибора, существуют несколько специальных высокочувствительных радаров, работающих на на частоте 13000 МГц, именуемыми VG-1,VG-2,VG-3 и аналогичными.

Суть технологии такова — машина облучается данным радаром. Радар-детектор, в подавляющем своем большинстве основанный на супергетеродине, произведет обработку этого сигнала.

В процессе усиления этого сигнала и до того, как он пойдет на обработку в радар-детекторе, радар-детектор выдаст этот сигнал-эхо в эфир. То есть произойдет обычное для усилителя-гетеродина и неизбежное излучение усиленного сигнала. Радар VG-2 засекает этот эхо и выдает, что в том месте с большой долей вероятности находится радар-детектор.

Чтобы уберечь себя и кошелек владельца, в настоящее время почти все производители радар-детекторов позаботились об этом, и имеют различные технологии маскирования от незваных гостей. Снят с вооружения в 2012 году. Заменен на Spectre. В России радар детекторы разрешены. Поэтому, если есть в радар детекторе данная функция, то ее можно смело выключить.

С начала 90-х годов впервые появились лазерные дальномеры и измерители скорости, основанных на отражения узконаправленного луча лазера от препятствия.

Скорость вычислялась по простым алгоритмам, путем подачи нескольких коротких импульсов через строго определенный промежуток времени измеряя расстояния до цели от каждого отражения этого импульса. В итоге получалась некая средняя составляющая, которая и выводилась на экран. Принцип прост и не изменился с тех пор и до сегодняшних дней, но с каждым новым витком эволюции таких дальномеров менялась частота импульсов и длинна луча лазера. Почти все современные радар-детекторы встроены сенсоры для приема лазерного диапазона. Принимаемая длина волны которых колеблется от 800 нм до 1100 нм.

Имеются так же недостатки, присущие приборам, используемых лазерный диапазон — они не любят дисперсионный препятствия (осадки, туман и т.д.), в следствии чего данные приборы используются только в сухую погоду. Наличие приема данного диапазона важно в большинстве своем лишь в мегаполисах, где сотрудники ГИБДД имеют дорогую технику для отслеживания скоростного режима.

Проконсультироваться, подобрать подходящую именно Вам модель

радара и приобрести все новинки рынка автомобильных радар-детекторов Вы

можете в нашем интернет магазине www.topradar.ru

Передвижные и мобильные камеры

Кроме стационарных, в ГИБДД используют камеры в передвижных и мобильных комплексах. Их использование не получило столь массовой распространенности, так как ключевое условие их использования – контроль со стороны сотрудников. И дело даже не в обеспечении их работоспособности, а в том, что такие камеры могут попросту украсть с обочины. В числе таких систем чаще всего встречаются:

  • КРИС-П – передвижной фоторадарный комплекс, «ловит» в основном превышение скорости с возможностью передачи результатов по радиоканалу данных и кадров на удаленный мобильный пост;
  • АРЕНА – передвижная система автофотофиксации нарушений ПДД, обнаруживающая нарушителей на контролируемом участке до­роги, измеряющая скорость их движения, фотографирующая нарушителя и передающая результаты на удаленный компьютер по радиоканалу;
  • АМАТА – лазерный радар, имеющий широкий диапазон измерений скорости от 1,5 до 280 км/ч. Минимальное расстояние для измерений – 15 м. Управляется сотрудниками ГИБДД при помощи пульта, обеспечивает прицельную выборку из транспортного потока.

Радар тренога


Треноги чаще всего используются на федеральных трассах. Переносная «Арена» бьет на полтора километра. Это, по сути, та же камера автоматической фиксации, только мобильная. О работе такого комплекса водителей предупреждать не обязаны.
Треноги чаще всего используются на федеральных трассах. Переносная «Арена» бьет на полтора километра. Это, по сути, та же камера автоматической фиксации, только мобильная. О работе такого комплекса водителей предупреждать не обязаны.

Главное условие работы камер — наличие неоспоримых доказательств в виновности водителя. А вот с этим у многих мобильных радаров проблемы. Дело в том, что у некоторых переносных комплексов фиксации скоростного режима отсутствует техническая возможность записывать нарушение (фотографии или видеозапись). Это так называемые «фены». Они показывают лишь цифры (скорость объекта, попавшего в прицел), и никакой привязки к конкретному автомобилю нет. А это уже повод для несогласия водителя — так можно любого в нарушители записать.

Ведь как происходит на дороге. Едете вы себе спокойно, и тут вас останавливает инспектор ДПС. В руках у него тот самый «фен», на котором красуются цифры с вашей скоростью-нарушением. Но, во-первых, никаких доказательств, что это именно ваша скорость, нет. Во-вторых, вообще непонятно, кого и когда ловил в прицел инспектор.

Инновации от ГИБДД: квадрокоптеры и аэростаты

Не так давно сотрудники ГИБДД пошли ее дальше – теперь в их арсенале есть и летающие камеры, размещенные на дронах и аэростатах. Впервые их использование опробовано еще в 2021 году, но на постоянном вооружении они не стоят и до сих пор в 2021 году.

Конечно, они не такие «умные» и самостоятельно определять наличие нарушения ПДД и передавать сведения об этом в единый центр не могут. Однако, вполне могут играть роль «удаленных глаз» инспектора и фиксировать правонарушения при помощи камеры. Главное, чтобы это была официальная камера ГИБДД, которая прошла метеорологическую проверку и была сертифицирована в соответствии с ГОСТ Р 57145.

Конечно, коптеры и аэростаты не смогут определить скорость автомобиля. Но расположение стационарных камер ГИБДД возможно далеко не во всех местах, чего нельзя сказать об использовании воздушной техники. К тому же, они без проблем могут использоваться в местах значительного скопления автомобилей и помогать выявлять такие нарушения, как:

  • пересечение двойной сплошной;
  • выезд на встречную полосу;
  • нарушение правил проезда на нерегулируемых пешеходных переходах;
  • выезд на обочину, тротуар, велодорожку;
  • нарушение правил обгона и так далее.

А пока работа таких средств фиксации не автоматизирована, главное, чтобы летательные аппараты были надежны и не падали на крыши автомобилей и головы пешеходов!

Разновидности камер на дорогах фото, описание, характеристики


Где стоят камеры? Официальная карта ГИБДД

Да, такая карта в 2021 году есть. Под эгидой предупреждения правонарушений вместо выявления ГИБДД выпустило и поддерживает актуальной официальную карту, где можно посмотреть в рамках региона и города, где находятся комплексы автофиксации.

Минусом такой карты ГАИ является то, что она показывает только стационарные камеры видеофиксации. Очевидно, переносные средства не будут актуализироваться ежедневно. Но и на других ресурсах вы таких не найдёте – здесь в помощь только радар-детекторы.

Посмотреть на официальном сайте ГИБДД карту дорожных камер в России.

Для просмотра расположения камер выберите ваш регион в выпадающем списке под картой и увеличивайте саму карту для поиска нужной вам автодороги.

Рекомендации водителям, как не попадаться на полицейские радары

Для того чтобы избежать штрафов от новейшего мобильного комплекса фотовидеофиксации «ОСКОН» автолюбителю необходимо выполнить хотя бы один из двух пунктов:

  1. Не нарушать Правила дорожного движения (актуальная редакция ПДД).
  2. Иметь приличный радар-детектор, желательно 2018-2019 модельного года, который наверняка уже будет адаптирован производителем под этот коварный полицейский измеритель скорости.

Больше информации об антирадарах читайте в нашей статье: Как выбрать хороший радар-детектор. А на видео ниже смотрите небольшой тест дальности срабатывания некоторых моделей современных детекторов на АПК «ОСКОН-СМ».

Какие бывают средства фиксации?

Чаще всего штрафы ГИБДД с камер приходят при фиксации нарушений на стационарных камерах. Такие устанавливаются на столбах и иных опорных конструкциях у обочин транспортных артерий и круглосуточно мониторят дороги.

Различные комплексы обладают различными техническими характеристиками, «дальнозоркостью», предельной скоростью фиксации и перечнем видов нарушений, которые они готовы отследить.

Кроме них, используются переносные системы видеофиксации, которые «читают» только превышение скорости. Наряду с ними могут использоваться и мобильные камеры ГИБДД – в 2021 году их устанавливают на патрульные автомобили и общественный транспорт. Они видят не только нарушение скоростного режима, но и несоблюдение правил парковки, проезда тяжелой техники и ряд других нарушений ПДД.

А в некоторых регионах полиция начала привлекать даже дроны и аэростаты, но это скорее эксперимент, нежели правило. Рассмотрим основные системы видеофиксации подробнее.

Новые камеры 2021 года

Давайте начнём с новейших и просто новых комплексов видеофиксации, которые установили на дорогах России не так давно. Ниже мы покажем, как найти их на карте.

Колибри

Это один из новейших комплексов видеофиксации, который активно устанавливается в 2021 году на дорогах России. На карте вы сможете найти их пока преимущественно в Москве и Казани, но также они распространяются и в других городах.

Главное преимущество комплекса в его размерах, благодаря чему их можно устанавливать легко и в различных местах. Водители их часто не замечают и потому не сбрасывают скорость.

Вас также заинтересует:

  • Камеры ГИБДД на Ларгусах — насколько законны и на какие нарушения ловят?
  • Могут ли ГИБДД патрулировать в гражданском или личном автомобиле, останавливать и штрафовать?
  • Проехали под камерой на жёлтый сигнал светофора: будет ли штраф и как обжаловать?

Автодория

Это аппаратно-программный комплекс, измеряющий скорость движения автомобилей не при помощи радаров, а путем математических вычислений времени, за которое зафиксированный автомобиль преодолевает расстояние между несколькими регистраторами.

Система обеспечивает зональный контроль скорости на участках дороги протяженностью от 250 метров до 10 км, а потому для водителя не имеет значения, на каком расстоянии он находится от регистратора.

Именно поэтому нет никакого смысла сбрасывать скорость, проезжая Автодорию – она высчитывает среднюю скорость на участке между двумя камерами.

Автодория, помимо скорости, контролирует:

  • пересечение разделительных полос,
  • выявляет нарушения правил стоянки и остановки,
  • фиксирует езду по обочине либо полосе для общественного транспорта и иные нарушения.

Кроме того, эти камеры ГИБДД в режиме онлайн передают актуальную информацию о текущей загруженности дорог. В 2021 году ы можете найти их на картах Москвы, Санкт-Петербурга, Казани, Волгограда, Краснодара и ряда других – преимущественно на трассах вблизи крупных городов.

О том, как фиксирует нарушения Автодория, вы можете посмотреть в официальном видеоролике производителя.

Проверенные временем комплексы

Стрелка-CT

Пожалуй, самая распространенная камера видеофиксации ГИБДД на российских дорогах – это «Стрелка СТ». Она умеет следующее:

  • видит нарушителей скоростного режима,
  • контролирует движение по встречной полосе,
  • обочине,
  • выделенной полосе для общественного транспорта,
  • пересечение стоп-линии,
  • движение грузовых автомобилей в запрещенных местах и другие нарушения.

«Дальность зрения» камеры превышает 500 м. На этом расстоянии она «ловит» нарушителя в потоке машин, «ведёт» его, пока тот не приблизится на расстояние в 50 м, после чего фиксирует нарушителя и его госномер при помощи фотокамеры. Минус этой системы – она не реагирует на объекты, движущиеся со скоростью более 180 км/ч.

АвтоУраган-ВСМ2

Это не просто камера – это целая система, объединяющая несколько комплексов фото- видеофиксации, имеющая общую синхронизацию времени по сигналу с ГЛОНАСС/GPS. Эти камеры ГИБДД могут фиксировать 17 видов нарушений ПДД, в числе которых:

  • превышение скорости,
  • проезд на красный,
  • выезд за стоп-линию,
  • движение под запрещающий знак,
  • езда по трамвайным путям,
  • тротуарам и велодорожкам.

Камеры видят до 4 дорожных полос, фиксируют объекты на скорости до 255 км/ч и обеспечивают точность с погрешностью не больше 2 км/ч.

Одиссей

Автономный стационарный комплекс, состоящий из нескольких камер. В его арсенале 12 видов нарушений, которые он может запечатлеть, в том числе:

  • превышение скорости,
  • проезд на запрещающий сигнал,
  • выезд на встречную полосу,
  • поворот налево либо разворот в нарушение разметки,
  • движение во встречном направлении по дороге с односторонним движением и так далее.

Камера создана ООО «ТЦОБДД» и реагирует на объекты, движущиеся со скоростью до 250 км/ч. Предполагаемая погрешность – ±1 км/ч, диапазон действия засекречен производителем. Кроме фиксации ПДД, комплекс проверяет госномера на их наличие в базах, например, в розыске.

Кречет-СМ, СКАТ, СКАТ-РИФ, СКАТ-ПП

Серия камер, выпускаемых ООО «Ольвия». Каждая из них обладает исключительными специфическими особенностями. Например, КРЕЧЕТ-СМ обеспечивает сплошной контроль с фотофиксацией всех транспортных средств, СКАТ может использоваться как стационарный, так и передвижной фиксирующий комплекс, СКАТ-РИФ работает по такому же принципу, что и Автодория, обеспечивая математический расчет скорости движения.

А СКАТ-ПП – это камера ГИБДД, заточенная, чтобы «ловить» нарушения ПДД в зоне пешеходного перехода.

Кречет видит нарушителей в диапазоне 10-100 м, СКАТ в диапазоне 5-50 м, а для СКАТ-РИФ такой диапазон вообще значения не имеет. Любая из систем распознает нарушителей, если они двигаются в пределах 250 км/ч.

Ещё кое-что полезное для Вас:

  • Можно ли не оплачивать штрафы ГИБДД и как?
  • Можно ли заказать и законно ездить без штрафа с госномерами без флага России?
  • Инспектор ДПС увидел/снял на видео нарушение, но не остановил – что будет?

Паркон-С

Этот комплекс рассчитан, в первую очередь для выявления нарушителей правил остановки и парковки. Паркон-С включает в себя несколько поворотных уличных камер, управляемых из единого центра. Сегодня эти средства вы можете найти на картах большинства городов России.

Система фиксирует автомобили, припаркованные на заданном участке, и направляет информацию о них в единый центр: два фото с датой и временем, госномер, местоположение и иные сведения. Видит нарушителей как на своей, так и на противоположной стороне дороги.

VOCORD Traffic

Система VOCORD Traffic способна зафиксировать 15 видов нарушений, в том числе:

  • нарушение скоростного режима;
  • нарушения правил пересечения перекрестка;
  • пересечение сплошных линий;
  • нарушение правил стоянки и остановки;
  • нарушение в зоне пешеходных переходов и т.д.

Комплекс может включать в себя различные комплектующие и измерять скорость движения как при помощи детекторов (до 300 к/ч), так и при помощи оптики (до 250 км/ч). Разработчики уверяют, что система не распознается антирадарами, обеспечивает 97% достоверности распознания госномеров и пропуск менее чем 2% от общего трафика.

Радар-детекторы способные ловить радар «ОСКОН»

В таблице ниже приведен список радар-детекторов и примерное расстояние, с которого они способны ловить сигнал от «ОСКОНа». Ранжирование моделей «антирадаров» выполнялось по цене: от высокой к более низкой.

Модель радар-детектораДистанция обнаружения
Escort Redline EX intl500-700 м.
Street Storm STR-Radar One400-600 м.
Street Storm:
  • STR 9570BT WiFi
  • STR 9540SQ
  • STR 9960SE
  • STR STR-9970BT
300-400 м.
Omni RS-500300-400 м.
Neoline X-Cop:150-250 м.
Sho-Me:
  • Signature Smart
  • Combo slim signature
  • Combo No3
  • Combo No1
20-100 м.

В таблице указаны расстояния от и до (минимум и максимум) в зависимости от того, какая из модификаций радара «ОСКОН» попадется на дороге: с импортным радарным блоком или с отечественным.

Рекомендуем посмотреть видео в конце этой статьи с тестом некоторых моделей детекторов из нашей таблицы на срабатывание от сигнала АПК «ОСКОН-СМ».

Основная же масса дешевых комбинированных устройств, совмещающих в себе радар-детектор и видеорегистратор, вообще не подразумевают прием сигнала «Чебурашки». Это объясняется тем, что мощности их процессора, работающего на два устройства сразу, попросту не хватает на обработку дополнительной информации. Поэтому, кстати, подобные приборы отличаются крайне низкой дальностью приема всего, кроме простейшего стационарного комплекса «СТРЕЛКА».

Радары «ОСКОН» в различных модификациях (С, СМ) будут широко распространяться по всей территории страны. Пока автолюбители успеют поменять старые радар-детекторы на новые адаптированные приборы пройдет время и новая радарная система окупится, а затем она будет пополнять бюджет государства за счет нарушителей ПДД.

Подобная ситуация наблюдалась уже несколько лет назад, когда массово старые «антирадары» не в силах были справляться с новыми комплексами фотофиксации скоростного режима «СТРЕЛКА». Тогда водители ринулись закупать новейшие радар-детекторы с приемом «СТРЕЛКИ», создав вокруг них ажиотаж.

Однако в этот раз проблема станет более остро: ввиду очень короткого импульса принять сигнал «ОСКОНа» намного сложнее. Поэтому не стоит ожидать от недорогих детекторов корректной работы по данному радару (из-за применения в них дешевых комплектующих). В общем, как обычно, за всё хорошее надо платить.

Передвижные и мобильные камеры

Кроме стационарных, в ГИБДД используют камеры в передвижных и мобильных комплексах. Их использование не получило столь массовой распространенности, так как ключевое условие их использования – контроль со стороны сотрудников. И дело даже не в обеспечении их работоспособности, а в том, что такие камеры могут попросту украсть с обочины. В числе таких систем чаще всего встречаются:

  • КРИС-П – передвижной фоторадарный комплекс, «ловит» в основном превышение скорости с возможностью передачи результатов по радиоканалу данных и кадров на удаленный мобильный пост;
  • АРЕНА – передвижная система автофотофиксации нарушений ПДД, обнаруживающая нарушителей на контролируемом участке до­роги, измеряющая скорость их движения, фотографирующая нарушителя и передающая результаты на удаленный компьютер по радиоканалу;
  • АМАТА – лазерный радар, имеющий широкий диапазон измерений скорости от 1,5 до 280 км/ч. Минимальное расстояние для измерений – 15 м. Управляется сотрудниками ГИБДД при помощи пульта, обеспечивает прицельную выборку из транспортного потока.

Принцип работы радара ГИБДД

Технические фиксаторы нарушений работают по некоторым техническим принципам, про которые речь пойдет ниже.

Диапазон

На сегодняшний день в РФ существует три основных диапазона, в которых работают все действующие радары:

  1. Х;
  2. К;
  3. L.

Проходят сертификацию и в скором времени будут использоваться более современные диапазоны частот:

  1. КА;
  2. КU.

Стрелка

Радарный комплекс ККДДАС СТРЕЛКА 01 СТ сегодня считается лучшим техническим устройством, который используется сотрудниками ГИБДД.

Кстати, дорожные патрули начали его эксплуатацию совсем недавно, а до этого такие устройства находились исключительно на вооружении армии.

Основные преимущества радара таковы:

  • небольшие размеры;
  • возможность комплексной оценки ситуации на большом участке дороги;

    Принцип состоит в том, что прибор следит за всем дорожным трафиком, а не за отдельным нарушителем.

  • возможность обнаружения нарушений ПДД на расстоянии до 1 км.;
  • незаметность для водителей;
  • возможность работы во всех климатических условиях.

Принцип работы прибора такой:

  • импульсы от радара распространяются по всему полотну трассы;
  • дальность распространения составляет 1 километр;
  • радар ловит отражение сигналов, которые поступают от ТС;
  • формируется выделение ТС, которые движутся с превышением максимально допустимой скорости;
  • видеофиксация нарушения начинается на расстоянии 50 метров от радара.

Частоты

Немного выше речь шла про диапазоны частот радаров. Сейчас необходимо детализировать саму частность.

Итак, в диапазоне Х основная рабочая частота составляет 10,525 ГГц, К — частота 24,15 ГГц, а в частотном промежутке L колеблется от 700 до 1000 нанометров.

Инновации от ГИБДД: квадрокоптеры и аэростаты

Не так давно сотрудники ГИБДД пошли ее дальше – теперь в их арсенале есть и летающие камеры, размещенные на дронах и аэростатах. Впервые их использование опробовано еще в 2021 году, но на постоянном вооружении они не стоят и до сих пор в 2021 году.

Конечно, они не такие «умные» и самостоятельно определять наличие нарушения ПДД и передавать сведения об этом в единый центр не могут. Однако, вполне могут играть роль «удаленных глаз» инспектора и фиксировать правонарушения при помощи камеры. Главное, чтобы это была официальная камера ГИБДД, которая прошла метеорологическую проверку и была сертифицирована в соответствии с ГОСТ Р 57145.

Конечно, коптеры и аэростаты не смогут определить скорость автомобиля. Но расположение стационарных камер ГИБДД возможно далеко не во всех местах, чего нельзя сказать об использовании воздушной техники. К тому же, они без проблем могут использоваться в местах значительного скопления автомобилей и помогать выявлять такие нарушения, как:

  • пересечение двойной сплошной;
  • выезд на встречную полосу;
  • нарушение правил проезда на нерегулируемых пешеходных переходах;
  • выезд на обочину, тротуар, велодорожку;
  • нарушение правил обгона и так далее.

А пока работа таких средств фиксации не автоматизирована, главное, чтобы летательные аппараты были надежны и не падали на крыши автомобилей и головы пешеходов!

Яндекс пробки Дмитров онлайн движение на дороге сейчас


О городе Москва

Москва не только самый крупный город России и столица, но и один из крупнейших мегаполисов в мире. Ежедневно на дороги города выезжают десятки тысяч автомобилей, что просто не может не создавать серьезных пробок.

По состоянию на 2021 год в официально в столице проживает более 12 миллионов людей. Площадь города превышает 2500 квадратных километров.

Мэр города Сергей Собянин активно борется с пробками. Одним из хороших примеров является проект московского паркинга. Сделав парковки в центральных районах города платными, правительство смогло существенно уменьшить уровень пробок.

Хоть транспортная проблема сегодня существенно уменьшилась, она все еще актуальна. В связи с этим многие предпочитают пользоваться подземным общественным транспортом, что позволяет сэкономить множество времени.

Если же вы предпочитаете передвигаться на собственном автомобиле, рекомендуется перед каждым выездом в город проверять карту на нашем сайте. Это позволит найти лучшие маршруты для своего передвижения.

О трассе М-7

Как можно догадаться из названия, магистраль “Волга” проходит вдоль одноименной российской реки. Практически все города, которые лежат на берегу Волги, относятся к М-7. В их список входят:

  • Москва;
  • Иваново;
  • Пермь;
  • Владимир;
  • Чебоксары;
  • Ижевск;
  • Нижний Новгород;
  • Казань;
  • Уфа.

Вся длина трассы составляет ровно 1342 километра. Она относится к следующим субъектам Российской Федерации:

  • Московская область;
  • Владимирская область;
  • Нижегородская область;
  • Республика Чувашия;
  • Республика Татарстан;
  • Республика Башкортостан.

Особенности трассы М-7

  • Рассматриваемая автомагистраль является важной стратегической составляющей нашей страны. Она имеет огромную ежедневную пропускную способность. Однако во многом именно из-за этого здесь часто встречаются пробки, особенно на подъезде к крупным городам;
  • М-7 “Волга” является частью других европейских маршрутов;
  • Трасса является одной из самых протяженных в нашей стране. Поэтому здесь можно выделить сразу несколько типов местностей: Степь;
  • Болота;
  • Леса;
  • Холмы;
  • Как и в большинстве случаев, поверхность дороги выполнена из обычного асфальтобетона;
  • Ширина дороги в среднем составляет 15 метров. Однако рекорд — 21 метр. Он пришелся на Балашиху. Но даже такая ширина не спасает водителей от частых заторов;
  • Дорога проходит через области и города со стабильной температурой и погодными условиями;
  • Примечательно, что М-7 сталкивается не только с Волгой. Здесь можно встретить и другие реки:
  • Вятка;
  • Белая;
  • Кама;
  • Ока;
  • Клязьма;
  • Как и в случае с многими другими дорогами, магистраль “Волга” не лишена проблемных моментов. Однако в большей ее части отмечается высокое качество покрытия без ям и дыр.
  • Как пользоваться картой пробок

    Карта на нашем сайте оснащена интерактивными инструментами, а также обозначениями, которые позволят более точно проанализировать ситуацию на дороге сейчас.

    Рассмотрим все инструменты Яндекс карты пробок:

    • Справа сверху реализована графа с текущим количеством баллов, которая оценивается прямо сейчас ;
    • В правой верхней части экрана расположена кнопка с настройками . Здесь можно отобразить дорожную ситуацию для разного промежутка времени. Она прогнозируется искусственным интеллектом на основе данных за последнее время;
    • Слева можно масштабировать изображение , а также определить свое местоположение . Увеличивать и уменьшать карту можно с помощью колеса мыши, если вы с компьютера зашли, либо же пальцами на экране вашего смартфона.

    Каким образом происходит сбор данных Яндекс Пробки Дмитров?

    Интересной особенностью приложения Яндекс Пробки является опция «Разговорчики». Она активируется в разделе настроек. После перехода в настройки, выберете пункт «Отображение на карте» и в нем вы сможете включить «Разговорчики». Эта функция позволяет водителям общаться в свободной форме на любые темы, в том числе сообщать о ситуациях на дороге, которые не попали в основную сводку. Яндекс пробки Дмитров в реальном времени сейчас обновляются каждую минуту. Таким образом, сервис начинает в некоторой степени быть похожим и на своеобразную социальную сеть для водителей.

    Что делать, если попал в пробку

    В заключение рассмотрим несколько советов по тому, как лучше всего вести себя в пробке, чтобы провести время с пользой. Их перечень выглядит следующим образом:

    • Не стоит нервничать, это все равно не ускорит движение машин. Лучше всего расслабиться и получать удовольствие от появившегося свободного времени. Просто откиньтесь на спинку и передохните;
    • В эру современных технологий практически у каждого есть с собой смартфон или планшет. Можно поиграть в игры, проверить почту, зайти в социальные сети и так далее;
    • Если пробка двигается слишком медленно, то лучше отключить двигатель, чтобы сэкономить топливо;
    • Займитесь самообразованием. Лучше всего для этой ситуации подойдут аудиокниги. Например, курсы иностранных языков;
    • Проверьте карту пробок на нашем сайте. Вполне вероятно, что есть соседние дороги, ведущие к нужной цели, которые гораздо менее нагружены автомобилистами;
    • Приберитесь в машине, протрите зеркала, окна и панели;
    • Разберите бардачок и другие отсеки от лишнего хлама. Также можно отсортировать предметы;
    • Многие профессии позволяют сделать полезную работу прямо в машине. Стоит воспользоваться этим при попадании в серьезную пробку;
    • Если вы пассажир, то можно поспать.

    Некоторые советы могут отвлекать внимание водителя от дороги. Поэтому рекомендуется отнестись к ним ответственно и прибегать только в том случае, если ситуация на дороге останется под контролем.

    Пробки в Москве ОНЛАЙН: Яндекс пробки

    Яндекс карта показывает ⚡ONLINE общую ситуацию на дорогах и автомобильные пробки в городе Москва. Смотрите пробки Москвы в реальном времени. При помощи интерактивной карты можно узнать, где пробки в Москве сейчас, и посмотреть, сколько баллов

    По мере того, как Москва становится высокотехнологичной, развивается и ее система наблюдения

    Эндрю Рот

    Иностранный репортер, специализирующийся на России, Украине и других странах бывшего Советского Союза

    18 декабря 2017 г. по телевидению, когда камера слежения, установленная в моей квартире на расстоянии более четырех миль, повернулась над улицей, где я живу, а затем начала приближаться к окну соседа. К счастью, в тот день он закрыл жалюзи.

    «Увеличить . . . только не в сторону квартиры», — сказал Александр Горбатко, заместитель главы администрации Москвы по информационным технологиям, направляя помощника, который водил меня в цифровую экскурсию по Москве. Мне он сказал: «Как видите, система работает везде».

    Москва вкладывает миллиарды долларов в переосмысление себя как современного, технологичного европейского города, и ее система дистанционного наблюдения также стремительно развивается. За последние шесть лет город заключил контракты с операторами связи на установку более 130 000 камер, многие из которых могут похвастаться высоким разрешением, функциями масштабирования и поворота, а также каналом связи с централизованной базой данных, к которой имеют доступ 16 000 муниципальных, региональных и федеральных чиновников, в том числе 6000 сотрудников правоохранительных органов.

    Я приехал посмотреть, как погоня Москвы за высокими технологиями влияет на системы наблюдения, и я не был разочарован. Чиновники говорят, что оптимизированная централизованная система замкнутого телевидения служит двойной цели и что изначально она была задумана для улучшения муниципальных служб, а не для правоохранительных органов. Они также говорят, что доступ к камерам тщательно контролируется.

    Как сказал Горбатко: «Человек имеет права по конституции, и мы должны сделать все, чтобы обеспечить эти права.Это не забота о жене — есть гораздо более важные задачи».

    Что это за задачи? Директора могут просматривать каналы из школ, которыми они управляют. Городские власти могут проверять уборщиков улиц или использовать визуальную аналитику для проверки уборки снега или мусора. (Гипнотизирующим движением несколько видеокамер одновременно вращаются и приближают ряд мусорных баков.)

    Но именно возможное использование правоохранительными органами вызвало воображение и сравнения с такими фильмами, как «Бегущий по лезвию» или «Враг». государства.» Ближе к концу моего интервью Горбатко запустил пилотную программу, использующую программу распознавания лиц, разработанную компанией NTechLab. Эта же компания создала в России продукт под названием FindFace, который сопоставлял лица на фотографиях с профилями в социальных сетях ВКонтакте. Программа была достаточно надежной, чтобы победить Google в конкурсе по распознаванию лиц Университета Вашингтона под названием MegaFace.

    Она также нашла менее пикантные применения: в этом году российские СМИ сообщили, что она использовалась для выявления и преследования молодых женщин в порнографии. участки в Ст.Петербург.

    В кабинете молодой помощник закинул в программу файл со своим лицом. В течение 10 секунд система идентифицировала и отобразила фотографии, на которых он идет на работу, домой и в магазин, сделанные за последние три недели. Они сказали мне, что система установлена ​​только на 1150 камерах, и хотя в системе уже хранится 10 миллионов лиц, работа над ней еще не завершена.

    Внезапно я увидел, как на экране появился прямой видеопоток, на котором я стою в зале заседаний.Помощник включил мобильное приложение со своего iPhone, которое загружает видео в муниципальную видеобазу данных.

    «Теперь ты в системе», — сказал он, и мы все рассмеялись. Видео сохраняется в течение пяти дней.

    Внедрение видеонаблюдения в Москве едва ли можно назвать крупнейшим в мире, и оно все еще бледнеет по сравнению с такими местами, как Китай, где к 2020 году будет установлено около 400 миллионов камер. Но это яркий пример того, как технологии преобразуют городскую жизнь. общественные места, особенно с использованием видеокамер и видеоаналитики для автоматического просмотра того, что записывают камеры.

    В то время как распознавание лиц привлекло наибольшее внимание средств массовой информации, «мы смотрим на будущие задачи», — сказал Михаил Иванов, исполнительный директор NTechLab. «Это может быть отслеживание объектов в рамках наших решений для видеоаналитики».

    Как насчет конфиденциальности?

    «Если есть видеокамера, наверное, надо быть готовым к тому, что будет аналитика», — сказал он. «Мир изменился. Давайте перестанем спорить о том, как бы мы хотели, чтобы это прекратилось, и проведем открытую дискуссию с бизнесом, с одной стороны, с государством, с другой, и с обществом, с третьей, о том, как можно использовать аналитику, основанную на распознавании лиц, для комфорта и безопасности.

    Это всего лишь один из аспектов деятельности московского ИТ-отдела, который может похвастаться бесконечным набором программ, позволяющих установить Wi-Fi в классах, совершить революцию в области платной парковки и создать онлайн-базы медицинских назначений и рецептов. Некоторые из планов кажутся необычайно амбициозными для города, например, использование нейронной сети для выявления ранних признаков рака легких.

    Андрей Белозоров, советник по стратегии и инновациям, сказал, что одним из самых больших препятствий для города является репутация. «Мы должны разрушить стереотипы о Москве, а иногда и о России», — сказал он.

    Одной из спорных инициатив является программа онлайн-голосования «Активный гражданин», которая позволяет москвичам голосовать по муниципальным вопросам, например, как назвать станцию ​​метро или, что более важно, поддерживать ли масштабную программу реконструкции города. Противники говорят, что система сфальсифицирована в пользу решений, которые хочет принять городское правительство. Белозоров сказал, что компания прошла аудит со стороны PricewaterhouseCoopers, и заявил, что начнет внедрять технологию «блокчейн», популярное сейчас в Москве слово, чтобы укрепить свою репутацию.

    (Блокчейны — это безопасные развивающиеся списки записей, которые могут отслеживать проверяемые транзакции.)

    Зачем он нужен?

    «Сейчас мы в виртуальной реальности. Наши дети родились в виртуальной реальности», — сказал Белозоров. По его словам, при традиционных опросах «нам нужно опросить не менее 50 000 человек лично или по телефону» в течение двух-трех месяцев и стоимостью почти 50 000 долларов.

    «Теперь мы можем попросить 1 миллион человек, и это почти ничего не стоит», — сказал он.

    Практически для каждой раздутой бюрократической проблемы в Москве есть технологическая панацея: шумомеры, которые измеряют, не слишком ли громко люди говорят. Камеры для наблюдения за ремонтом дорог.

    — Люди устают, — сказал Иванов. «Мы жертвуем качеством человеческой интуиции ради гарантированной производительности компьютера. Человек не может долго смотреть видеопоток».

    Когда дело доходит до видео, по словам Горбатко, единственным ограничением является вычислительная мощность. И нет в мире других городов, где всем процессом можно управлять с мобильного телефона.

    «Теоретически это приложение может загрузить любой желающий?» Я спросил о видеопрограмме, транслирующей меня на экран телевизора.

    «Да, и тогда ты можешь стать нашим помощником», — ответил он.

    Читать дальше

    Путин обвиняет политических оппонентов Трампа в плохих американо-российских отношениях

    Россия возмущена запретом на проведение Зимних Олимпийских игр 2018 года из-за допинга

    Алекс Овечкин — один из самых больших поклонников Путина. Вопрос в том, почему?

    Сегодняшние репортажи корреспондентов Post со всего мира

    Поставьте лайк Washington Post World на Facebook и будьте в курсе зарубежных новостей

    Распознавание лиц (обновлено с примерами) точнее, глубокое обучение, когда система может учиться на данных.

    Это центральный компонент алгоритмов последнего поколения, разработанных Thales и другими ключевыми игроками. Он хранит секрет распознавания лиц, отслеживания лиц, сопоставления лиц и перевода разговоров в реальном времени.  

    Согласно недавнему отчету NIST, за последние пять лет (2013–2018 гг.) был достигнут значительный рост точности распознавания, который превышает период 2010–2013 гг.

    Большинство алгоритмов распознавания лиц в 2018 году превосходят самый точный алгоритм конца 2013 года.

    В ходе тестирования, проведенного в 2018 году, NIST обнаружил, что 0,2 % поисковых запросов в базе данных из 26,6 миллионов фотографий не привели к правильному изображению по сравнению с 4 % ошибок в 2014 году. 

    И это еще не все.

    В тестах NIST 2020 лучший алгоритм идентификации лиц имеет коэффициент ошибок 0,08% — это менее одной ошибки на 1000 изображений. (источник: Насколько точны системы распознавания лиц, CSIS)

    Да, вы правильно поняли.

    Это улучшение в 50 раз за шесть лет.

    Алгоритмы искусственной нейронной сети помогают повысить точность алгоритмов распознавания лиц.

    Исследование, опубликованное в июне 2019 года, предполагает, что к 2024 году мировой рынок распознавания лиц будет приносить доход в размере 7 миллиардов долларов США при совокупном годовом темпе роста (CAGR) на уровне 16% в период с 2019 по 2024 год.

    На 2019 год рынок оценивался в 3,2 миллиарда долларов.

    Двумя наиболее важными факторами этого роста являются наблюдение в государственном секторе и множество других приложений в различных сегментах рынка.

    Accenture, Aware, BioID, Certibio, Fujitsu, Fulcrum Biometrics, Thales, HYPR, Idemia, Leidos, M2SYS, NEC, Nuance, Phonexia и Smilepass.

    Основные приложения для распознавания лиц можно разделить на три основные категории.

    Вот три основные категории приложений, в которых используется распознавание лиц.

    Специалисты-криминалисты могут использовать автоматизированные системы биометрической идентификации (ABIS) для сравнения нескольких типов биометрических данных.

    Этот рынок во главе с повышенной активностью по борьбе с преступностью и терроризмом.

    Преимущества систем распознавания лиц для полиции очевидны: обнаружение и предотвращение преступлений.

    2. Здоровье

    В этой области достигнуты значительные успехи.

    Благодаря глубокому обучению и анализу лица уже можно:

    • более точно отслеживать прием лекарств пациентом
    • выявляют генетические заболевания, такие как синдром Ди Джорджи, с вероятностью успеха 96,6%
    • поддерживают процедуры обезболивания.

    3. Банковское дело и розничная торговля

    В этой области, несомненно, меньше всего ожидали использования распознавания лиц. И все же, вполне возможно, он обещает больше всего.

    Знай своего клиента (KYC) с онлайн-распознаванием лиц наверняка станет горячей темой в 2021 году.

    Почему?

    Потому что 64% ​​первичных расчетных счетов были открыты онлайн во втором квартале 2020 года (и 36% в отделениях) только в Соединенных Штатах.

    Пандемия ускорила эту зарождающуюся динамику, и многие филиалы временно закрыты.

    Кроме того, более широкое использование мобильных устройств побуждает компании сосредоточить внимание на мобильных устройствах и разработать полностью мобильный пользовательский интерфейс .

    Во время процесса селфи, чтобы избежать мошенничества с использованием статического изображения, технология должна обеспечивать определение живости.

    Обнаружение живости доказывает, что сделанное селфи сделано живым человеком.

    Результат?

    Приспосабливаясь к текущим предпочтениям клиентов, финансовые учреждения (ФО) инвестируют в цифровую адаптацию через онлайн и мобильные каналы.

    Распознавание лиц с определением живости упрощает онлайн-регистрацию и процедуры KYC. Thales является крупным поставщиком решений для проверки личности, включая эту функцию.

     

    По данным Forbes, открытие цифровых счетов (DAO) стало самой популярной технологией в банковской сфере третий год подряд. Около 80% всех финансовых учреждений добавляют новые системы DAO или улучшают существующие в 2020 и 2021 годах.

    Эта важная тенденция сочетается с последними маркетинговыми достижениями в области клиентского опыта.

    Размещая камеры в торговых точках, теперь можно анализировать поведение покупателей и улучшать процесс совершения покупок.

    Как именно?

    Подобно системе, недавно разработанной Facebook , продавцы получают информацию о клиентах, взятую из их профилей в социальных сетях, для предоставления экспертно настроенных ответов.

    Такую систему уже использует американский универмаг Saks Fifth Avenue. Сообщается, что магазины Amazon Go используют его.

    Сколько осталось до оплаты селфи?

    С 2017 года KFC, американский король жареных цыплят, и китайский розничный и технологический гигант Alibaba тестируют платежное решение с распознаванием лиц в Ханчжоу, Китай.

    В марте 2021 года 52 магазина «Перекресток»

     (Перекрёсток)  розничной группы Х5 запустили бесконтактную оплату наличными для касс самообслуживания с платежной системой Visa и Сбербанком.

    По данным Yahoo!, к концу года платежная система с распознаванием лиц будет использоваться в 3000 магазинах.

    Есть еще.

    По данным Интерфакса, к концу 2021 года

    москвичей смогут оплачивать проезд в метро.

     

    #4 Сопоставление новых пользователей

    В то время как Соединенные Штаты в настоящее время предлагают самый большой рынок возможностей распознавания лиц, Азиатско-Тихоокеанский регион показывает самый быстрый рост в этом секторе. Лидируют Китай и Индия.

    Распознавание лиц в Китае

    Технология распознавания лиц — новая горячая тема в Китае, от банков и аэропортов до полиции.

    Теперь власти расширяют программу солнцезащитных очков с функцией распознавания лиц , поскольку полиция начинает использовать их на окраинах Пекина.

    Китай также создает и совершенствует сеть видеонаблюдения по всей стране.

    По данным CNBC, в 2018 году использовалось более 200 миллионов камер наблюдения, а к 2021 году ожидается более 500 миллионов.

    башен распознавания лиц в китайских городах символизируют этот шаг.

    Это связано с системой социального кредита , которую разрабатывает правительство Китая.

    В ТОП-10 городов с наибольшим количеством уличных камер на человека лидируют Чунцин, Шэньчжэнь, Шанхай, Тяньцзинь и Цзинань.

    Лондон занимает 6-е место, а Атланта — 10-е, по данным Guardian от 2 декабря 2019 года.

    Есть еще.

    Китайская полиция сотрудничает с такими компаниями, занимающимися искусственным интеллектом, как Yitu, Megvii (в партнерстве с Huawei), SenseTime и CloudWalk, сообщает The New York Times от 14 апреля 2019 года. 

    Амбиции Китая в области искусственного интеллекта (и технологии распознавания лиц) высоки.К 2030 году страна стремится стать мировым лидером в области искусственного интеллекта. 

    Удивительно, но Китай обеспечивает надежную защиту биометрических данных от частных лиц И расширяет доступ правительства к личной информации.

    Об этом парадоксе свидетельствует эксперт по конфиденциальности Эммануэль Перно-Леплей в своем отчете от 2 ноября 2020 года.

    Распознавание лиц в Азии

    Распознавание лиц станет важной темой Олимпийских игр 2020 года в Токио (перенесено на сентябрь 2021 года).

    Эта технология будет использоваться для идентификации уполномоченных лиц и автоматического предоставления им доступа, повышая их удобство и безопасность. Он также используется в Японии для упрощения доступа к мобильному банкингу.

    В аэропортах Сиднея проходят испытания системы распознавания лиц, которая поможет людям быстрее и безопаснее проходить через контрольно-пропускной пункт.

    В Индии проект Aadhaar является крупнейшей биометрической базой данных в мире. По состоянию на конец марта 2021 года он уже предоставляет уникальный цифровой идентификационный номер 1,29 миллиардам жителей.

    UIDAI, ответственный орган, объявил, что аутентификация по лицу будет запущена поэтапно.

    В настоящее время тестируется для финансовых услуг (октябрь 2020 г.)

    Аутентификация по лицу будет доступна как дополнительная услуга в режиме слияния и еще один фактор аутентификации, такой как отпечаток пальца, Iris или TOTP.

    Индия также может развернуть самую обширную в мире систему распознавания лиц в 2021 году.

    Национальное бюро регистрации преступлений (NCRB) выпустило запрос предложений, приглашая заявки на разработку общенациональной системы распознавания лиц.

    Согласно 160-страничному документу, система будет представлять собой централизованное веб-приложение, размещенное в центре обработки данных NCRB в Дели. Он будет доступен для доступа ко всем полицейским участкам.

    Автоматически идентифицирует людей по видео и изображениям с камер видеонаблюдения. Бюро заявляет, что оно поможет полиции ловить преступников, находить пропавших без вести и опознавать трупы.

    Прочие крупные проекты

    Высший избирательный суд ( Высший избирательный суд ) участвует в общенациональном проекте по сбору биометрических данных в Бразилии. Цель состоит в том, чтобы создать биометрическую базу данных и уникальные удостоверения личности, фиксирующие информацию о 140 миллионах граждан.

    В Африке Габон, Камерун и Буркина-Фасо выбрали Thales для решения задач биометрической идентификации для уникальной идентификации избирателей.

    Центральный банк России с 2017 года развертывает общенациональную программу, предназначенную для сбора лиц, голосов, сканов радужной оболочки глаза и отпечатков пальцев.

    Но процесс продвигается очень медленно, согласно веб-сайту Biometricupdate от 13 марта 2019 года.

    Москва заявляет, что к концу 2019 года будет создана одна из крупнейших в мире сетей, состоящая из 160 000 камер наблюдения и оснащенная технологией распознавания лиц для обеспечения общественной безопасности.

    Внедрение началось в январе 2020 года.

    Российское законодательство не регулирует обнаружение и анализ лиц без согласия.

    #5 Когда распознавание лиц укрепляет правовую систему

    Этические и социальные проблемы, связанные с защитой данных, радикально затрагиваются технологиями распознавания лиц.

    Действительно ли эти технологические подвиги, достойные научно-фантастических романов, угрожают нашей свободе?

    И при чем тут наша анонимность?

    Защита биометрических данных ЕС и Великобритании

    В Европе и Великобритании Общий регламент по защите данных (GDPR) обеспечивает строгую основу для этих практик.

    О любых расследованиях частной жизни гражданина или деловых поездках не может быть и речи, и любое такое вторжение в частную жизнь влечет за собой суровые наказания.

    Применяется с мая 2018 года. GDPR поддерживает принцип гармонизированной европейской структуры, в частности защищая право на забвение и давая согласие посредством явных позитивных действий.

    Да, вы хорошо прочитали. Теперь один закон на 500 миллионов человек .

    Эта директива обязательно будет иметь международные последствия.

    Ландшафт защиты биометрических данных США

    В отсутствие федерального закона города и штаты заполняют пробел.

    Штат Вашингтон стал третьим штатом США (после Иллинойса и Техаса), официально защитившим биометрические данные в соответствии с новым законом, принятым в июне 2017 года. 

    Калифорния была четвертым штатом по состоянию на январь 2020 года.

    Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA), принятый в июне 2018 г. и вступающий в силу 1 января 2020 г., окажет серьезное влияние на права на неприкосновенность частной жизни и защиту прав потребителей  не только для жителей Калифорнии, но и для всей страны.

    Закон часто представляют как модель федерального закона о конфиденциальности данных.

    В этом смысле CCPA может стать столь же важным, как GDPR .

    В июле 2018 года Брэдфорд Л. Смит, президент Microsoft, сравнил технологию распознавания лиц с такими продуктами, как строго регулируемые лекарства, и призвал Конгресс изучить ее и контролировать ее использование.

    В мае 2019 года член палаты представителей США Александрия Окасио-Кортез выразила свою «абсолютную» обеспокоенность на недавнем слушании Комитета по технологии распознавания лиц (Влияние на наши гражданские права и свободы).

    Закон штата Нью-Йорк под названием «Остановить взломы и повысить безопасность электронных данных» (SHIELD) вступил в силу 21 марта 2020 года. Он требует реализации программы кибербезопасности и защитных мер для жителей штата Нью-Йорк.

    Закон распространяется на предприятия, которые собирают личную информацию жителей Нью-Йорка.

    Благодаря акту Нью-Йорк теперь стоит рядом с Калифорнией.

    Запреты на распознавание лиц (Сан-Франциско, Сомервилль, Окленд, Сан-Диего, Бостон, Портленд)

    Проблемы конфиденциальности и гражданских прав обострились в стране, поскольку распознавание лиц набирает обороты в качестве инструмента правоохранительных органов, и 6 мая 2019 года Сан-Франциско проголосовали за запретить распознавание лиц .

    Это первый в своем роде запрет на использование распознавания лиц.

    Постановление о борьбе с слежкой, подписанное Наблюдательным советом Сан-Франциско, запрещает городским агентствам, включая полицию Сан-Франциско, использовать эту технологию с июня 2019 года. 

    Да, включая правоохранительные органы.

    Есть еще.

    Как сообщает Boston Globe 27 июня 2019 года, городской совет Сомервилля (Массачусетс) проголосовал за запрет распознавания лиц, что сделало город вторым сообществом, принявшим такое решение.

    Вспенить, промыть, повторить.

    • 16 июля 2019 года Окленд (Калифорния) принял такое же решение и стал третьим городом в США, запретившим технологию распознавания лиц. Интересно отметить, что полицейское управление Окленда не использует эту технологию и не планирует ее использовать.
    • Сан-Диего принял такое же решение в конце декабря 2019 года до принятия нового калифорнийского закона. Этот новый закон (Законопроект 215 Ассамблеи) о распознавании лиц и другом биометрическом наблюдении прямо запрещает использование полицейскими нательных камер в Калифорнии.Запрет действует в течение трех лет с 1 января 2020 года.
    • 24 июня 2020 года Бостон проголосовал за запрет полиции на технологию наблюдения за лицами, как сообщает Boston Herald.
    • Портленд (Орегон) принял решение о запрете 9 сентября 2020 г. (вступает в силу 1 января 2021 г.). Город стал первым городом, который распространил его на «частные лица в местах общественного пользования», например, частные магазины. (Си-Эн-Эн).
    • Массачусетс в декабре 2020 года принял закон о реформе, ограничивающий использование распознавания лиц.Применяется с мая 2021 года.
    • Вирджиния законодательный орган принял (в апреле 2021 г.) новый законопроект (HB 2031), запрещающий правоохранительным органам продолжать использовать программное обеспечение для распознавания лиц после 1 июля 2021 г.

    После принятия решений в Сан-Франциско, Соммервилле, Окленде, а теперь и в Сан-Диего, Бостоне и Портленде дебаты становятся громче во многих городах и штатах, а не только в США

    В Европе в конце августа 2019 года Управление по защите данных Швеции приняло решение запретить технологию распознавания лиц в школах и оштрафовало местную среднюю школу (первое наказание GDPR в стране).

    Как лучше регулировать новые технологии?

    Итак,

    • Должны ли другие города или страны последовать этому примеру?
    • Является ли бан просто «кнопкой паузы» для лучшей оценки рисков?
    • Является ли это шагом назад для общественной безопасности?
    • Существует ли политический вакуум? На каком уровне?

    Следите за результатами всех этих дискуссий, поскольку Конгресс США испытывает давление со стороны активистов с целью запретить технологию и поставщиков) с целью регулирования .

    Но по состоянию на май 2021 года федеральная правовая база для решения этой проблемы все еще отсутствует.

    Комиссия ЕС планирует действовать в отношении неизбирательного использования технологии распознавания лиц. Президент Европейской комиссии Урсула фон дер Ляйен хочет скоординированного подхода к человеческим и этическим последствиям искусственного интеллекта. Она пообещала очень скоро опубликовать проект закона об искусственном интеллекте.

    Окончательная версия технического документа Европейской комиссии доступна в Интернете.Жесткий проект правил был представлен Европейской комиссией в апреле 2021 года. Но, по данным Reuters, могут пройти годы, прежде чем правила вступят в силу.

    Аналогичным образом, в июне 2021 года два органа ЕС по надзору за конфиденциальностью (EDPB и  EDPS) призвали запретить распознавание лиц в общедоступных местах.

    Опять же, вопросы конфиденциальности, согласия и расползания функций (данные, собранные для одной цели, используются для другой) занимают центральное место в дебатах.

    Узнайте больше о законах о защите биометрических данных (с точки зрения ЕС, Великобритании и США) в нашем досье о биометрических данных.

    Индия и ее национальная схема биометрической идентификации, Aadhaar

    В Индии, благодаря решению по делу Путтасвами, вынесенному 27 августа 2017 года, Верховный суд закрепил право на неприкосновенность частной жизни в конституции страны. Это решение сбалансировало отношения между гражданином и государством и поставило перед расширением проекта Aadhaar новую задачу.

    Однако 28 февраля 2019 года правительство Индии одобрило использование биометрической программы EID в стране частными лицами.

    Эффект отскока: правовая система и ее профессии становятся еще сильнее.

    В качестве послов и защитников правил защиты данных офицеры по защите данных стали необходимыми для бизнеса и очень востребованной ролью.

     

    #6 Повстанцы – хакеры распознавания лиц

    Несмотря на этот технический и юридический арсенал, предназначенный для защиты данных, граждан и их анонимности , критические голоса все еще раздаются.

    Некоторые стороны обеспокоены и встревожены этими событиями.Некоторые приняли меры.

    Но можно ли обмануть распознавание лиц?

    • Григорий Бакунов в России изобрел решение, позволяющее обойти правильное распознавание лиц и сбить с толку устройства распознавания лиц . Он разработал алгоритм, который создает специальный макияж, чтобы обмануть программное обеспечение. Однако он решил не выводить свой продукт на рынок, поняв, как легко его могут использовать преступники.
    • В Германии берлинский художник Адам Харви придумал похожее устройство, известное как CV Dazzle.Сейчас он работает над одеждой с рисунком , чтобы предотвратить обнаружение . Камуфляж Hyperface включает в себя узоры на ткани, такие как глаза и рты, чтобы обмануть систему распознавания лиц.
    • В конце 2017 года вьетнамская компания успешно использовала маску для взлома функции распознавания лиц Face ID в iPhone X от Apple. Однако этот взлом слишком сложен для крупномасштабной эксплуатации.
    • Примерно в то же время исследователи из немецкой компании раскрыли хак, который позволил им обойти проверку подлинности Windows 10 Hello по лицу, напечатав изображение f acial в инфракрасном .
    • Forbes объявил в статье от мая 2018 года, что исследователи из Университета Торонто разработали алгоритм для нарушения работы программного обеспечения распознавания лиц (также известного как фильтр конфиденциальности).
    • В августе 2020 года Verge подробно описала «маскирующее» приложение под названием Fawkes. Программное обеспечение незаметно искажает ваши селфи и другие фотографии, которые вы можете оставить в социальных сетях. Инструмент поступает из Sand Lab Чикагского университета.

    Короче говоря, пользователь может применить фильтр, который изменяет определенные пиксели изображения, прежде чем размещать его в Интернете.Эти изменения незаметны для человеческого глаза, но сбивают с толку алгоритмы распознавания лиц.

    • В ноябре 2020 года компания Generated Media предоставила инструмент Anonymizer. Программное обеспечение создает серию из синтетических портретов из изображения, которое вы можете загрузить. Изображения математически похожи на ваше лицо и выглядят так же, как вы, но, согласно веб-сайту tnw, они могут обмануть программное обеспечение для распознавания лиц. Это может быть интересным решением для обмана таких систем, как Clearview AI, которые удаляют миллионы лиц из социальных сетей (узнайте больше о полемике вокруг Clearview AI).

    Мы тестировали Анонимайзер 27 ноября 2020 года. Но 40+ двойников, которые мы получили, были, однако, , далеко не похожими на исходный загруженный портрет .

    Интересный эксперимент Томаса Смита, опубликованный 28 января 2021 года, показал простую технику, позволяющую сделать вас невидимым.

    Согласно его тестам, в одноразовой маске и непрозрачных солнцезащитных очках является мощной комбинацией, позволяющей сделать вас невидимым.

    Почему?

    В этом случае системам FR отказывают в слишком большом количестве ценной информации (рот, нос, глаза, брови) для точного сравнения лица.

     

    Промышленность работает над механизмами защиты от спуфинга , и группы по стандартизации специально определили две темы: 

    1. Убедитесь, что захваченное изображение было сделано с человека, а не с фотографии (2D), видеоэкрана (2D) или маски (3D) (проверка живости или обнаружение живости)
    2. Убедитесь, что изображения лиц ( трансформированные портреты ) двух или более лиц не объединены в справочный документ, например паспорт.

    #7 Вместе идем дальше – к гибридным решениям

    Решения по идентификации и аутентификации будущего будут заимствованы из всех аспектов биометрии.

    Это приведет к биометрической комбинации , способной гарантировать полную безопасность и конфиденциальность для всех заинтересованных сторон в экосистеме.

    Это во многом соответствует духу Thales Gemalto IdCloud Fraud Prevention, программного обеспечения для оценки рисков и обнаружения мошенничества при платежах.

    В этом решении  геолокация , IP-адреса (используемое устройство) и шаблон ключа ns могут создать надежную комбинацию для безопасной аутентификации пользователей для онлайн-банкинга или электронных государственных услуг.

    Это седьмое направление принадлежит нам.

    Наша работа заключается в том, чтобы предусмотреть это вместе и воплотить в жизнь с помощью биометрических проектов с высокой добавленной стоимостью.

    Thales специализируется на биометрических технологиях почти 30 лет. Компания всегда сотрудничала с лучшими игроками в области исследований, этики и биометрических приложений.

    Распознавание лиц и вы.

    Теперь твоя очередь.

    Предстоящие месяцы приготовили много перемен.

    Действительно, мы не можем претендовать на то, чтобы предсказать все основные темы, которые возникнут в ближайшем будущем.

    Можете ли вы заполнить некоторые пробелы?

    Если вам есть что сказать о распознавании лиц, технологиях, тенденциях, задать вопрос или просто найти эту статью полезной, оставьте комментарий в поле ниже.

    Мы также приветствуем любые предложения по улучшению или предложения для будущих статей.

    Мы с нетерпением ждем вашего ответа.

    Расширение российских частных военных компаний

    Военизированные формирования
    Персонал ЧВК обучал силы ЛНА тактике ведения наземных боевых действий и системам вооружения, включая танки, артиллерию, штурмовики и БПЛА.
    Боевые действия
    Сотни бойцов ЧВК передового базирования приняли непосредственное участие в боевых действиях в наступлении на Триполи, включая снайперов, противотанковых управляемых ракет, высокоточной артиллерии и зенитно-ракетных комплексов.
    Разведка
    Оперативники ЧВК направляли разведывательную службу на поддержку операций ЛНА, культивируя и поддерживая пророссийских ливийских чиновников, особенно бывших каддафистов.
    Безопасность объекта
    Персонал ЧВК из RSB Group и Wagner развернут на ключевых нефтяных, газовых, инфраструктурных и портовых объектах, включая Тобрук, Дерну, Бенгази и Сирт, для обеспечения безопасности.
    Пропаганда и дезинформация
    В дополнение к RT и Sputnik Arabic медиа-компании, управляемые ЧВК, приобрели региональные СМИ и провели операции по оказанию влияния в социальных сетях для распространения пропаганды в поддержку Хафтара и Каддафи, а также дезинформации против ПНС, Турции и США.

    Извлекая уроки из поддержки режима Асада в Сирии, Россия направила ЧВК в ливийскую гражданскую войну, чтобы поддержать генерала Халифу Хафтара, его Ливийскую национальную армию (ЛНА) и базирующееся на востоке правительство в Тобруке.С 2017 года такие ЧВК, как группа Вагнера, находятся в авангарде усилий России, консультируя и обеспечивая наступление ЛНА Хафтара на запад Сирии и нападение на поддерживаемое ООН Правительство национального согласия (ПНС) в Триполи в 2019 году. Москва развернула до 800 человек. -1200 сотрудников ЧВК, в основном из группы Вагнера, на нескольких тренировочных площадках, передовых базах и ключевых объектах энергетики и инфраструктуры по состоянию на начало 2020 года, выполняя различные миссии, жизненно важные для наступления Хафтара и для интересов России.

    Перевод

    1600 российских боевиков ЧВК «Вагнера» покинули запад Ливии после разгрома и бегства российско-хафтаровских войск. Посмотреть исходный твит.

    Одним из основных мест дислокации России была авиабаза Аль-Джуфра в центральной части Ливии, которая служила стартовой площадкой для сил Группы Вагнера и российской авиационной поддержки кампании в Триполи. Тщательное изучение дислокации российских войск на авиабазе Аль-Джуфра показывает расширение российских воздушных и наземных сил.В частности, спутниковые снимки показывают рост присутствия российской ЧВК «Группа Вагнера», ключевого компонента российской интервенции в Ливии.

    Полный снимок авиабазы, 6 июня 2020 г.

    Прибытие крупного контингента российской артиллерии и ЧВК группы Вагнера, 28 мая 2020 г. продолжение российской военной деятельности, 8 июня 2020 г.

    ЧВК были авангардом Москвы в продвижении своих внешнеполитических, военных и экономических интересов в Ливии.С гражданской войной в Ливии Россия увидела вакуум власти и возможность использовать нестабильность для расширения российского влияния, используя ЧВК для поддержки Хафтара, склонить конфликт в свою пользу и пожинать плоды. Взамен Москва стремилась к экономическим и военным уступкам, размещая ЧВК на ключевых нефтегазовых объектах и ​​средиземноморских портах, поскольку эти районы перешли к ЛНА. Россия также использовала Ливию для укрепления связей с традиционными партнерами США, а именно с ОАЭ и Египтом. С 2017 года российские ЧВК дислоцируются на египетском аэродроме Сиди-Баррани, чтобы оказывать совместную российско-египетскую военную поддержку Хафтару.На недавно полученных снимках CSIS видно размещение российской техники в Сиди-Баррани в марте 2017 года.

    Слева: недавно прибывший транспортный самолет Ил-76 в марте 2017 года в Сиди-Баррани. Российские силы специальных операций и частные военные подрядчики переброшены в Сиди-Баррани в рамках попытки поддержать ливийского военачальника Халифу Хафтара.

    Справа: техника на аэродроме в Сиди-Баррани, март 2017 г. отвечает интересам России.Однако были и ограничения на использование Москвой ЧВК. Несмотря на помощь со стороны ЧВК, ЛНА не смогла захватить Триполи и даже спровоцировала расширяющееся вмешательство Турции для поддержки ПНС. Одна только группа Вагнера потеряла сотни истребителей и ключевых систем вооружения в тяжелых наземных боях в Триполи и в результате ударов турецких беспилотников. Тем не менее благодаря вмешательству под руководством ЧВК Москва получила новый стратегический плацдарм и геостратегическое положение в Средиземном море, а также плацдарм на остальной части африканского континента.

    Новая камера DeepinView позволяет предприятиям управлять очередями | 2018

     

    Hikvision выпустила передовую камеру для анализа потока в рамках своей серии DeepinView. Эта камера специально разработана для поддержки управления очередями и может предоставлять полезные данные, чтобы показать, как люди перемещаются по пространству, что очень важно, например, для розничной торговли.

     

    2-мегапиксельная камера (DS-2CD7126G0-L-IZS) оснащена технологией глубокого обучения и способна различать разных людей даже разного роста.Это означает, что он может обеспечить точный подсчет людей, входящих и выходящих, а также сообщать, как долго люди остаются в определенном месте — например, в очереди. Данные с камеры также могут быть полезны при анализе, чтобы дать представление о том, где люди собираются в районе и как они туда добираются, по сути показывая «пешеходный поток».


    Углубленный анализ потока помогает пользователям улучшить свою стратегию обслуживания. Они могут использовать эту информацию, чтобы сократить время ожидания у прилавков.Оповещения могут быть установлены для оператора, когда длина очереди превышает определенное количество людей, чтобы, например, можно было открыть дополнительные кассовые аппараты в розничной среде. Данные показывают, сколько клиентов находится в очереди в течение определенного периода времени, одного дня, одной недели или одного месяца.


    Пользователи также могут сравнивать эффективность работы различных счетчиков, помогая в обучении сотрудников и достижении целей. Данные также могут помочь оптимизировать планировку магазина, сделав его плавным, а также максимизировав пространство.Например, может случиться так, что клиенты часто выбирают очередь рядом со своими любимыми продуктами, когда они уходят.


    Другие особенности:
     – 1/1,8-дюймовая CMOS-матрица с прогрессивной разверткой
     – технология DarkFighter для получения четких цветных изображений даже при освещенности 0,002 люкс (0 люкс с ИК)
     – широкий динамический диапазон 140 дБ
     – ИК-диапазон до 30 м проверенный.
    Технология может применяться во всех сценариях, таких как супермаркеты, торговые центры, аэропорты, банки. На самом деле любое место, в котором много людей, может извлечь выгоду из того, что они создают потоки.

     

    Итан Ку, менеджер по вертикальным решениям в Hikvision Europe, говорит: «Эта камера — отличный пример того, как мы развиваем традиционную технологию наблюдения, чтобы обеспечить больше преимуществ для бизнеса. Анализ потока может быть ценным помощником в разработке оптимальной среды розничной торговли, среди прочего».

     

    Нажмите здесь , чтобы узнать больше об этих камерах.

    Нажмите здесь , чтобы увидеть больше материалов об искусственном интеллекте Hikvision.

    Робби Уильямс показывает средний палец по телевизору во время церемонии открытия чемпионата мира по футболу

    14 июня 2018 г.
    • Сотрудники ESPN

    Английский певец Робби Уильямс начал чемпионат мира по футболу непристойным жестом в сторону камеры во время церемонии открытия.

    Звезда эстрады пел на стадионе «Лужники» в Москве перед первой игрой турнира, когда показал средний палец телекамерам, на которые ожидали сотни миллионов зрителей.

    Перед мероприятием Уильямс подверглась критике как в России, так и в Англии за то, что согласилась участвовать в церемонии.

    44-летний мужчина сказал, что ему сказали не использовать свою песню «Party Like a Russian», которая, как предположили прокремлевские СМИ, высмеивала российских олигархов, в то время как критики в Англии возражали против выступления Уильямса на таком крупном мероприятии для страна, которую обвиняют в нарушении прав человека.

    Непосредственно перед тем, как сделать этот жест, Уильямс также добавил в свой текст фразу «Я сделал это бесплатно».Английские СМИ предположили, что он нанес ответный удар борцу за права человека Биллу Браудеру, который обвинил его в «продаже души диктатору».

    Есть много способов заработать деньги @robbiewilliams, но продажа души диктатору не должна быть одним из них. Позор тебе. Это сообщение от имени Сергея Магнитского, Бориса Немцова, Анны Политковской, Натальи Эстимировой, жертв Mh27, 10 000 погибших украинских солдат… https://t.co/gnpKHoUxrD

    — Билл Браудер (@Billbrowder) 12 июня 2018 г.

    Инцидент заставил американскую телекомпанию Fox сделать заявление с извинениями за демонстрацию этого жеста.

    «Церемония открытия чемпионата мира по футболу FIFA 2018 была заслуживающим внимания событием, подготовленным третьей стороной и транслировавшимся в прямом эфире на канале Fox», — говорится в заявлении. «Поскольку это транслировалось в прямом эфире, мы не знали, что произойдет во время выступления Робби Уильямса, и приносим свои извинения».

    15-минутное шоу, подготовленное российским государственным Первым каналом, нарушило традицию чемпионата мира по футболу и сосредоточилось на музыкальных выступлениях, включая выступление Петра Чайковского перед полными трибунами на главном стадионе столицы.

    Икер Касильяс и российская супермодель и меценат Наталья Водянова вынесли на поле трофей чемпионата мира в дорожной сумке Louis Vuitton.

    Робби Уильямс выступил на церемонии открытия. Робби Джей Барратт — AMA/Getty Images

    Уильямс исполнил хиты «Let Me Entertain You» и «Rock DJ», но не свою скандальную «Party Like a Russian», в сопровождении танцоров и фристайлеров. дуэт Гарифуллиной, солистки Венской государственной оперы, которая вышла на поле на жар-птице, исполнив хит Уильямса «Ангелы». -0 на глазах у смотрящего президента России Владимира Путина.

    В этом отчете использовалась информация агентства Reuters.

    Gaia создает самую полную звездную карту нашей Галактики — и не только

    Science & Exploration

    25.04.2018 383124 просмотров 503 лайков

    Миссия

    ЕКА Gaia подготовила самый полный на сегодняшний день звездный каталог, включающий высокоточные измерения почти 1,7 миллиарда звезд и выявление ранее невиданных деталей нашей родной Галактики.

    После этого долгожданного релиза, основанного на 22-месячном исследовании неба, вас ждет множество открытий.Новые данные включают в себя положения, индикаторы расстояния и движения более одного миллиарда звезд, а также высокоточные измерения астероидов в нашей Солнечной системе и звезд за пределами нашей Галактики Млечный Путь.

    Предварительный анализ этих феноменальных данных раскрывает мельчайшие подробности о составе звездного населения Млечного Пути и о том, как движутся звезды, что является важной информацией для исследования формирования и эволюции нашей родной Галактики.

    «Наблюдения, собранные Gaia, пересматривают основы астрономии, — говорит Гюнтер Хасингер, научный директор ЕКА.

    Галактическая перепись обретает форму

    «Gaia — это амбициозная миссия, которая опирается на огромное человеческое сотрудничество, чтобы разобраться в большом объеме очень сложных данных. Это демонстрирует необходимость долгосрочных проектов, гарантирующих прогресс в космической науке и технике и реализацию еще более смелых научных миссий в ближайшие десятилетия».

    Gaia была запущена в декабре 2013 года и в следующем году начала научную деятельность.Первый выпуск данных, основанный на наблюдениях чуть более чем за год, был опубликован в 2016 г.; он содержал расстояния и движения двух миллионов звезд.

    Новый выпуск данных, который охватывает период с 25 июля 2014 года по 23 мая 2016 года, определяет положение почти 1,7 миллиарда звезд с гораздо большей точностью. Для некоторых из самых ярких звезд в обзоре уровень точности приравнивается к тому, что земные наблюдатели могут обнаружить монету евро, лежащую на поверхности Луны.

    С помощью этих точных измерений можно отделить параллакс звезд — кажущееся смещение на небе, вызванное годовым обращением Земли вокруг Солнца, — от их истинного движения по Галактике.

    В новом каталоге указаны параллакс и скорость по небу, или собственное движение, для более чем 1,3 миллиарда звезд. Из самых точных измерений параллакса, составляющих около десяти процентов от общего числа, астрономы могут напрямую оценивать расстояния до отдельных звезд.

    «Второй выпуск данных Gaia представляет собой огромный скачок вперед по сравнению со спутником ЕКА Hipparcos, предшественником Gaia и первой космической миссией для астрометрии, в ходе которой было обследовано около 118 000 звезд почти тридцать лет назад», — говорит Энтони Браун из Лейденского университета. Нидерланды.

    Энтони является председателем Исполнительного консорциума по обработке и анализу данных Gaia, наблюдая за большим сотрудничеством около 450 ученых и инженеров-программистов, которым поручено создание каталога Gaia на основе спутниковых данных.

    Первый и второй выпуски данных Gaia

    «Одно только количество звезд с их положением и движением сделало бы новый каталог Gaia уже поразительным», — добавляет Энтони.

    «Но это еще не все: этот уникальный научный каталог включает множество других типов данных, а также информацию о свойствах звезд и других небесных объектов, что делает этот выпуск поистине исключительным».

    Что-то для всех

    Комплексный набор данных предлагает широкий спектр тем для астрономического сообщества.

    Помимо положений, данные включают информацию о яркости всех исследованных звезд и измерения цвета почти всех, а также информацию о том, как яркость и цвет полумиллиона переменных звезд меняются с течением времени.Он также содержит скорости вдоль луча зрения подмножества из семи миллионов звезд, температуры поверхности около ста миллионов и влияние межзвездной пыли на 87 миллионов.

    Gaia также наблюдает за объектами в нашей Солнечной системе: второй выпуск данных содержит положения более 14 000 известных астероидов, что позволяет точно определить их орбиты. В будущих выпусках Gaia будет собрана гораздо более крупная выборка астероидов.

    Еще дальше Гайя приблизилась к положению полумиллиона далеких квазаров, ярких галактик, питаемых активностью сверхмассивных черных дыр в их ядрах.Эти источники используются для определения системы отсчета для небесных координат всех объектов в каталоге Gaia, что обычно делается в радиоволнах, но теперь впервые доступно и в оптических длинах волн.

    Космические масштабы покрыты Гайей

    Ожидается, что после того, как ученые приступят к изучению новой версии Gaia, будут сделаны крупные открытия. Первоначальная проверка, проведенная консорциумом данных для проверки качества каталога, уже выявила несколько многообещающих сюрпризов, в том числе новое понимание эволюции звезд.

    Галактическая археология

    «Новые данные Gaia настолько сильны, что захватывающие результаты просто прыгают на нас», говорит Антонелла Валленари из Национального института астрофизики (INAF) и Астрономической обсерватории Падуи, Италия, заместитель председателя исполнительный совет консорциума по обработке данных.

    «Например, мы построили самую подробную диаграмму звезд Герцшпрунга-Рассела, когда-либо построенную на полном небе, и уже можем заметить некоторые интересные тенденции.Такое ощущение, что мы открываем новую эру галактической археологии».

    Диаграмма Герцшпрунга-Рассела

    Диаграмма Герцшпрунга-Рассела, названная в честь двух астрономов, разработавших ее в начале двадцатого века, сравнивает внутреннюю яркость звезд с их цветом и является основным инструментом для изучения популяций звезд и их эволюции.

    Новая версия этой диаграммы, основанная на четырех миллионах звезд в пределах пяти тысяч световых лет от Солнца, выбранных из каталога Gaia, впервые раскрывает множество мелких деталей.Это включает в себя сигнатуру различных типов белых карликов — мертвых остатков звезд, подобных нашему Солнцу, — так что можно провести различие между ядрами, богатыми водородом, и теми, в которых преобладает гелий.

    В сочетании с измерениями скорости звезд Gaia эта диаграмма позволяет астрономам различать различные популяции звезд разного возраста, которые расположены в разных областях Млечного Пути, таких как диск и гало, и сформировались по-разному.Дальнейшее изучение предполагает, что быстро движущиеся звезды, которые, как считается, принадлежат к гало, охватывают две звездные популяции, которые возникли в результате двух разных сценариев формирования, что требует более подробных исследований.

    «Gaia значительно продвинет наше понимание Вселенной во всех космических масштабах», — говорит Тимо Прусти, научный сотрудник проекта Gaia в ЕКА.

    «Даже по соседству с Солнцем, которое, как мы думали, мы поняли лучше всего, Гайя обнаруживает новые и захватывающие черты.”

    Галактика в 3D

    Вращение Большого Магелланова Облака

    Для подмножества звезд в пределах нескольких тысяч световых лет от Солнца Gaia измерила скорость во всех трех измерениях, выявив закономерности в движении звезд, которые вращаются вокруг Галактики с одинаковыми скоростями.

    Будущие исследования подтвердят, связаны ли эти узоры с возмущениями, вызванными галактической перемычкой, более плотной концентрацией звезд вытянутой формы в центре Галактики, архитектурой спиральных рукавов Млечного Пути или взаимодействием с более мелкие галактики, слившиеся с ней миллиарды лет назад.

    С точностью Гайи также можно увидеть движение звезд внутри некоторых шаровых скоплений — древних систем звезд, связанных гравитацией и найденных в гало Млечного Пути — и в соседних галактиках, Малой и Большой Магеллановой Облака.

    Орбиты шаровых скоплений и карликовых галактик
    Данные

    Gaia были использованы для определения орбит 75 шаровых скоплений и 12 карликовых галактик, которые вращаются вокруг Млечного Пути, предоставив всю важную информацию для изучения прошлой эволюции нашей Галактики и ее окружения, действующих гравитационных сил и распределение неуловимой темной материи, пронизывающей галактики.

    «Gaia — это астрономия во всей красе», — говорит Фред Янсен, руководитель миссии Gaia в ЕКА.

    «Этими данными ученые будут заниматься много лет, и мы готовы удивиться лавине открытий, которые откроют тайны нашей Галактики».

    Примечания для редакторов

    Доступ к данным из первого выпуска Gaia можно получить по адресу http://archives.esac.esa.int/gaia

    Содержание второго выпуска Gaia было представлено сегодня во время брифинга для СМИ на Берлинском авиационно-космическом салоне ILA в Германии.

    Серия научных статей с описанием данных, содержащихся в релизе, и процессом их проверки будет опубликована в специальном выпуске Астрономия и астрофизика .

    Серия 360-градусных видеороликов и другие ресурсы визуализации виртуальной реальности доступны по адресу http://sci.esa.int/gaia-vr

    Gaia — это миссия ЕКА по исследованию более миллиарда звезд в нашей Галактике и ее окрестности, чтобы построить наиболее точную трехмерную карту Млечного Пути и ответить на вопросы о его структуре, происхождении и эволюции.

    Большая общеевропейская группа опытных ученых и разработчиков программного обеспечения, Консорциум по обработке и анализу данных, расположенный во многих государствах-членах ЕКА и финансируемый ими, отвечает за обработку и проверку данных Gaia с конечной целью создания Каталог Гайи. Научная эксплуатация данных будет иметь место только после того, как они будут открыто представлены сообществу.

    В последующие годы будет выпущено больше выпусков данных, а окончательный каталог Gaia будет опубликован в 2020-х годах.Это будет окончательный звездный каталог в обозримом будущем, играющий центральную роль в широком диапазоне областей астрономии.

    Гайя изначально планировалась как пятилетняя миссия, которая продлится до середины 2019 года. ЕКА уже одобрило ориентировочное продление до конца 2020 года, которое должно быть подтверждено в конце этого года.

    За дополнительной информацией обращайтесь:  

    Маркус Бауэр
    Начальник Объединенного отдела связи
    Европейское космическое агентство
    Тел.: +31 71 565 6799
    Моб.: +31 61 594 3 954
    Электронная почта: [email protected]  

    Энтони Браун
    Лейденская обсерватория, Лейденский университет
    Лейден, Нидерланды
    Электронная почта: [email protected]

    Антонелла Валленари
    INAF, Астрономическая обсерватория Падуи
    Италия
    Электронная почта: [email protected]

    Тимо Прусти
    Научный сотрудник проекта Gaia
    Европейское космическое агентство
    Электронная почта: [email protected]

    Фред Янсен
    Руководитель миссии Gaia
    Европейское космическое агентство
    Электронная почта: [email protected]

    Нравиться

    Спасибо за лайк

    Вам уже нравилась эта страница, вы можете поставить лайк только один раз!

    ‘Я был в шоке, это было так просто’: встречайте профессора, который говорит, что распознавание лиц может сказать, гей ли вы | Искусственный интеллект (ИИ)

    Владимира Путина не было, но присутствовали его верные помощники. 14 июля прошлого года премьер-министр России Дмитрий Медведев и несколько членов его кабинета собрались в офисном здании на окраине Москвы.На сцену вышел мальчишеский психолог Михал Косински, прилетевший из центра города на вертолете, чтобы поделиться своими исследованиями. «В первом ряду был Лавров, — вспоминает он несколько месяцев спустя, имея в виду министра иностранных дел России. «Знаешь, парень, который начинает войны и захватывает страны». Косинский, 36-летний доцент кафедры организационного поведения Стэнфордского университета, был польщен тем, что российский кабинет собрался, чтобы послушать его выступление. «Эти ребята кажутся мне одной из самых компетентных и хорошо информированных групп», — говорит он мне.«Они сделали домашнее задание. Они читают мои вещи».

    «Материалы» Косински включают новаторские исследования в области технологий, массового убеждения и искусственного интеллекта (ИИ) — исследования, которые вдохновили на создание политического консалтинга Cambridge Analytica. Пять лет назад, будучи аспирантом Кембриджского университета, он показал, как даже безобидная активность в Facebook может выявить черты личности — открытие, которое позже использовала аналитическая фирма, которая помогла Дональду Трампу занять пост в Белом доме.

    Этого было бы достаточно, чтобы сделать Косински интересным для российского правительства. Но его аудитория также была бы заинтригована его работой по использованию ИИ для выявления психологических черт. Через несколько недель после поездки в Москву Косинский опубликовал спорную статью, в которой показал, как алгоритмы анализа лиц могут различать фотографии геев и гетеросексуалов. Помимо сексуальности, он считает, что эту технологию можно использовать для обнаружения эмоций, IQ и даже предрасположенности к совершению определенных преступлений.Косински также использовал алгоритмы для различения лиц республиканцев и демократов в неопубликованном эксперименте, который, по его словам, был успешным, хотя он признает, что результаты могут меняться «в зависимости от того, включаю ли я бороды или нет».

    Прогресс делает людей неудобными. Когда первые обезьяны начали ходить, другие обезьяны, вероятно, сказали: «Это возмутительно!»

    Чем этот 36-летний академик, которому еще предстоит написать книгу, привлек внимание российского правительства? Во время наших нескольких встреч в Калифорнии и Лондоне Косински позиционирует себя как мыслителя, нарушающего табу, человека, который готов углубиться в трудные области, связанные с искусственным интеллектом и слежкой, чего не сделают другие ученые.«Я могу расстраиваться из-за того, что мы теряем конфиденциальность, — говорит он. «Но это не изменит того факта, что мы уже потеряли нашу частную жизнь, и нет пути назад, не уничтожив эту цивилизацию».

    Целью его исследования, по словам Косински, является выявление опасностей. Тем не менее, он с поразительным энтузиазмом относится к некоторым технологиям, о которых, как он утверждает, предупреждает нас, взволнованно рассказывая о камерах, которые могут обнаруживать людей, которые «потерялись, встревожены, стали жертвами торговли людьми или потенциально опасны». Вы можете представить, что эти диагностические инструменты контролируют общественные места на предмет потенциальных угроз для себя или других», — говорит он мне.«С каждым из этих подходов возникают разные проблемы с конфиденциальностью, но они могут буквально спасать жизни».

    «Прогресс всегда доставляет людям дискомфорт», — добавляет Косински. «Всегда было. Вероятно, когда первые обезьяны перестали висеть на деревьях и начали ходить по саванне, обезьяны на деревьях сказали: «Это возмутительно! Это доставляет нам дискомфорт». То же самое с любой новой технологией».


    Косински проанализировал лица тысяч людей, но никогда не запускал свое собственное изображение через свои модели для определения личности, поэтому мы не можем знать, на какие черты указывают его бледно-серые глаза или ямочка на подбородке.Я прошу его описать свою личность. Он говорит, что он добросовестный, экстравертный и, вероятно, эмоциональный человек с IQ, который «возможно, немного выше среднего». Он добавляет: «И я неприятен». Что сделало его таким? «Если вы доверяете науке о личности, кажется, что вы в значительной степени родились такими».

    Его друзья, с другой стороны, описывают Косински как блестящего, провокационного и неуемного специалиста по данным, у которого есть ненасытное (некоторые говорят наивное) желание раздвинуть границы своих исследований.«Михал похож на маленького мальчика с молотком, — говорит мне один из его академических друзей. «Внезапно все выглядит как гвоздь».

    Родившийся в 1982 году в Варшаве, Косински унаследовал свои способности к программированию от своих родителей, оба из которых учились на инженеров-программистов. У Косинского, его брата и сестры «компьютер появился дома, потенциально намного раньше, чем у западных людей того же возраста». К концу 1990-х годов, когда постсоветская экономика Польши начала открываться, Косинский нанял своих одноклассников для работы в собственной ИТ-компании.Этот бизнес помог ему финансировать учебу в университете, и в 2008 году он поступил на программу докторантуры в Кембридже, где он был связан с Центром психометрии, учреждением, специализирующимся на измерении психологических черт.

    Примерно в то же время он познакомился с Дэвидом Стиллвеллом, еще одним аспирантом, который создал тест на определение личности и поделился им с друзьями на Facebook. Приложение быстро стало вирусным, поскольку сотни, а затем и тысячи людей приняли участие в опросе, чтобы узнать свои оценки по показателям «большой пятерки»: открытость, добросовестность, экстраверсия, покладистость и невротизм.Когда пользователи прошли тесты myPersonality, некоторые из которых также измеряли IQ и благополучие, им была предоставлена ​​возможность пожертвовать свои результаты для научных исследований.

    Косински присоединился к команде, используя свои цифровые навыки для очистки, анонимизации и сортировки данных, а затем сделал их доступными для других ученых. К 2012 году тесты прошли более 6 миллионов человек, из которых около 40% пожертвовали свои данные, создав самый большой набор данных в своем роде.

    Из криминальной таксономии Чезаре Ломброзо: «закоренелый вор»……и убийца.Фотографии: Alamy

    В мае журнал New Scientist сообщил, что имя пользователя и пароль набора данных были случайно оставлены на GitHub, широко используемом веб-сайте для обмена кодами. В течение четырех лет любой — не только уполномоченные исследователи — мог получить доступ к данным. Перед расследованием журнала Косински признался мне, что их либеральный подход сопряжен с риском. «Мы анонимизировали данные и заставили ученых подписать гарантию, что они не будут использовать их в коммерческих целях», — сказал он.«Но вы просто не можете гарантировать, что этого не произойдет». Он добавил, что большую часть данных Facebook можно «деанонимизировать». После истории с New Scientist Стиллвелл закрыл проект myPersonality. Косински прислал мне ссылку на объявление, жалуясь: «Твиттер-воины и ищущие сенсаций писатели заставили Дэвида закрыть проект myPersonality».

    За время доступа к данным myPersonality около 280 исследователей использовали их для публикации более 100 научных статей.Самым обсуждаемым было исследование 2013 года, проведенное в соавторстве с Косински, Стиллвеллом и другим исследователем, в котором изучалась взаимосвязь между «лайками» в Facebook и психологическими и демографическими характеристиками 58 000 человек. Некоторые результаты были интуитивными: лучшими предикторами интроверсии, например, были отметки «Нравится» для таких страниц, как «Видеоигры» и «Вольтер». Другие результаты были более озадачивающими: среди лучших предсказателей высокого IQ были лайки на страницах Facebook для «Гроза» и «Голос Моргана Фримена».Люди, которым нравились страницы «iPod» и «Gorillaz», скорее всего, были недовольны жизнью.

    Если бы алгоритм получал достаточно данных о лайках в Facebook, обнаружили Косински и его коллеги, он мог бы делать более точные прогнозы на основе личности, чем оценки, сделанные реальными друзьями. В другом исследовании Косински и другие показали, как можно превратить данные Facebook в то, что они назвали «эффективным подходом к цифровому массовому убеждению».

    Их исследование привлекло внимание SCL Group, материнской компании Cambridge Analytica.В 2014 году SCL попыталась заручиться поддержкой Стиллвелла и Косински, предложив купить данные myPersonality и их прогностические модели. Когда переговоры сорвались, они полагались на помощь другого академика факультета психологии Кембриджа — Александра Когана, доцента. Используя свою собственную викторину на Facebook и платя пользователям (деньгами SCL) за прохождение тестов, Коган собрал данные о 320 000 американцев. Используя лазейку, которая позволяла разработчикам собирать данные, принадлежащие друзьям пользователей приложения Facebook (без их ведома или согласия), Коган смог собрать дополнительные данные о 87 миллионах человек.

    Информатор Cambridge Analytica Кристофер Уайли, который говорит, что компания пыталась воспроизвести работу Косински для «психологической войны». Фотография: Getty Images

    Кристофер Уайли, разоблачитель, который ранее в этом году раскрыл деятельность Cambridge Analytica, описал, как компания намеревалась «воспроизвести» работу, проделанную Косински и его коллегами, и превратить ее в инструмент «психологическая война». «Это не моя вина», — сказал Косински журналистам швейцарского издания Das Magazin, которое первым установило связь между его работой и Cambridge Analytica.«Я не строил бомбу. Я только показал, что он существует».

    Cambridge Analytica всегда отрицала использование психографического таргетинга на базе Facebook во время предвыборной кампании Трампа, но скандал, связанный со сбором данных, вынудил компанию закрыться. Эта сага также нанесла серьезный ущерб Facebook, штаб-квартира которого находится менее чем в четырех милях от базы Косински в Стэнфордской школе бизнеса в Силиконовой долине. Когда я впервые захожу к нему в кабинет, я спрашиваю его о картине рядом с его компьютером, на которой изображен протестующий, вооруженный логотипом Facebook в кобуре вместо пистолета.«Люди думают, что я против Facebook, — говорит Косински. «Но я думаю, что в целом это просто замечательная технология».

    Тем не менее, он разочарован генеральным директором Facebook Марком Цукербергом, который, выступая перед Конгрессом США в апреле, сказал, что пытается выяснить, «не происходит ли что-то плохое в Кембриджском университете». Facebook, по словам Косински, был в курсе его исследований. Он показывает мне электронные письма, которые у него были с сотрудниками в 2011 году, в которых они сообщали, что «используют анализ лингвистических данных для определения черт личности».В 2012 году те же сотрудники подали заявку на патент, показывающий, как характеристики личности могут быть получены из сообщений Facebook и обновлений статуса.

    Косински кажется невозмутимым фурором вокруг Cambridge Analytica, которая, по его мнению, несправедливо оклеветала психометрический микротаргетинг в политике. «В этом есть и негативные аспекты, но в целом это отличная технология, которая отлично подходит для демократии», — говорит он. «Если вы можете нацеливать политические сообщения, соответствующие интересам, мечтам и личности людей, вы делаете эти сообщения более актуальными, что повышает вовлеченность избирателей, а более активные избиратели отлично подходят для демократии.Но вы также можете, говорю я, использовать те же методы, чтобы отбить охоту у избирателей вашего оппонента явиться, что плохо для демократии. «Тогда каждый политик в США делает это», — отвечает Косински, пожимая плечами. «Всякий раз, когда вы нацеливаетесь на избирателей своего оппонента, это деятельность по подавлению избирателей».

    Более широкая жалоба Косински на последствия Cambridge Analytica, по его словам, заключается в том, что это создало «иллюзию» того, что правительства могут защищать данные и укреплять конфиденциальность своих граждан.«Это проигранная война, — говорит он. «Мы должны сосредоточиться на организации нашего общества таким образом, чтобы убедиться, что эпоха постконфиденциальности является обитаемым и приятным местом для жизни».


    Косински говорит, что никогда не собирался доказывать, что ИИ может предсказывать сексуальность человека. Он описывает это как случайное открытие, то, на что он «наткнулся». Момент озарения наступил, когда он просматривал профили Facebook для другого проекта и начал замечать то, что он считал шаблонами на лицах людей.«Меня вдруг поразило, — говорит он, — у интровертов и экстравертов совершенно разные лица. Я подумал: «Вау, может быть, там что-то есть».

    Физиогномика, практика определения характера человека по его лицу, имеет историю, уходящую корнями в Древнюю Грецию. Но ее расцвет пришелся на XIX век, когда итальянский антрополог Чезаре Ломброзо опубликовал свою знаменитую таксономию, в которой утверждалось, что «почти у всех преступников» «уши круглые, густые волосы, редкие бороды, ярко выраженные носовые пазухи, выступающие вперед подбородки и широкие скулы».Анализ был основан на глубоко расистской школе мысли, согласно которой преступники напоминают «дикарей и обезьян», хотя Ломброзо представил свои выводы с точностью судмедэксперта. Воры отличались «маленькими блуждающими глазами», насильники — «распухшими губами и веками», а убийцы носом «часто ястребиным и всегда большим».

    Останки Ломброзо до сих пор выставлены в музее в Турине, помимо черепов сотен преступников, на изучение которых он потратил десятилетия.Там, где Ломброзо использовал штангенциркули и краниографы, Косински использовал нейронные сети для поиска закономерностей на фотографиях, взятых из Интернета.

    Косински получал электронные письма от людей, сбитых с толку своей сексуальной ориентацией, которые надеялись, что он пропустит их фото через свой алгоритм. «изучение или даже обсуждение связей между чертами лица и характером».Он настаивает, что появляется все больше свидетельств того, что связь между лицами и психологией существует, даже если она невидима для человеческого глаза; теперь, благодаря достижениям в области машинного обучения, такие ссылки можно воспринимать. «50 лет назад у нас не было алгоритмов, которые могли бы выявлять закономерности, — говорит он. «У нас были только человеческие судьи».

    В статье, опубликованной в прошлом году, Косински и специалист по информатике из Стэнфорда Илун Ван сообщили, что система машинного обучения способна с высокой степенью точности различать фотографии геев и гетеросексуалов.Они использовали 35 326 фотографий с сайтов знакомств и то, что Косински описывает как «готовое» программное обеспечение для распознавания лиц.

    Алгоритм был обучен различать два изображения — на одном — гея, на другом — гетеросексуала, в 81 % случаев с изображениями мужчин и в 74 % — с фотографиями женщин. Судьи-люди, напротив, смогли идентифицировать гетеросексуалов и геев в 61% и 54% случаев соответственно. Когда алгоритму показывали пять изображений лица на человека в паре, его точность возрастала до 91% для мужчин и 83% для женщин.«Я был просто потрясен, обнаружив, что алгоритму так легко отличить геев от гетеросексуалов, — говорит мне Косински. «Я не понимал, почему это возможно».

    ‘Я не строил бомбу. Я только показал, что он существует». Фото: Джейсон Генри/The Guardian

    Многие другие тоже не поступили так же, и сразу же последовала негативная реакция, когда исследование, получившее название «ИИ-гайдар», было опубликовано в журнале Economist. Две самые известные ЛГБТК-организации Америки потребовали, чтобы Стэнфорд дистанцировался от того, что они назвали «опасным и ошибочным исследованием» своего профессора.Косински получил поток электронных писем, многие из которых были от людей, которые говорили ему, что не понимают своей сексуальной ориентации и надеются, что он пропустит их фото через свой алгоритм. (Он отказался.) Был также возмущен тем, что Косински провел исследование технологии, которая может быть использована для преследования геев в таких странах, как Иран и Саудовская Аравия, где гомосексуальность карается смертью.

    Косински говорит, что его критики упустили суть. «Это неотъемлемый парадокс предупреждения людей о потенциально опасных технологиях», — говорит он.«Я наткнулся на эти результаты и был на самом деле близок к тому, чтобы положить их в ящик стола и не публиковать, потому что у меня была очень хорошая жизнь и без этой статьи. Но затем коллега спросил меня, смогу ли я посмотреть на себя в зеркало, если однажды компания или правительство применит подобную технику, чтобы причинить вред людям». Было бы, по его словам, «неправильным с моральной точки зрения» похоронить его открытия.

    Одним из ярых критиков этой защиты является профессор Принстона Александр Тодоров, который провел одно из наиболее широко цитируемых исследований лиц и психологии.Он утверждает, что методы Косински глубоко ошибочны: закономерности, обнаруженные алгоритмами, сравнивающими тысячи фотографий, могут иметь мало общего с чертами лица. В издевательской критике, размещенной в Интернете, Тодоров и два исследователя искусственного интеллекта из Google утверждали, что алгоритм Косински мог реагировать на особенности макияжа, бороды или очков людей, даже на угол, под которым они держали камеру. По словам Тодорова, фотографии, размещенные самостоятельно на сайтах знакомств, проецируют ряд подсказок, не связанных с лицом.

    Косински признает, что его система машинного обучения обнаруживает несвязанные сигналы, но непреклонен в том, что программное обеспечение также различает структуры лица. Его результаты согласуются с пренатальной гормональной теорией сексуальной ориентации, говорит он, которая утверждает, что уровни андрогенов, которым подвергается плод в утробе матери, помогают определить, являются ли люди натуралами или геями. Те же самые андрогены, утверждает Косински, также могут приводить к «гендерно-атипичной морфологии лица». «Таким образом, — пишет он в своей статье, — у геев предсказывается меньшая челюсть и подбородок, более тонкие брови, более длинный нос и более крупный лоб… Противоположное должно быть верно для лесбиянок».

    Если вы в основном принимаете, что мы просто компьютеры, то компьютеры не виновны в совершении преступления

    Здесь работа Косински отклоняется в сторону биологического детерминизма. Хотя он не отрицает влияния социальных факторов и факторов окружающей среды на нашу личность, он преуменьшает их значение. Временами то, что он говорит, устрашающе напоминает Ломброзо, который критически относился к идее о том, что преступники обладают «свободой воли»: их следует скорее жалеть, чем наказывать, утверждал итальянец, потому что, подобно обезьянам, кошкам и кукушкам, они « запрограммирован на причинение вреда».

    «Я не верю в вину, потому что я не верю в свободную волю», — говорит мне Косински, объясняя, что мысли и поведение человека «полностью биологические, потому что они происходят из биологического компьютера, который есть у вас в голове». голова». В другой раз он сказал мне: «Если вы в основном согласны с тем, что мы всего лишь компьютеры, то компьютеры не виновны в преступлении. Компьютеры могут дать сбой. Но тогда не стоит винить их за это». Профессор добавляет: «Очень похоже на то, что собак обычно не обвиняют в плохом поведении.

    Тодоров считает, что исследование Косински «невероятно сомнительно с этической точки зрения», поскольку оно может придать видимость доверия правительствам, которые могут захотеть использовать такие технологии. Он указывает на документ, появившийся в сети два года назад, в котором китайские исследователи искусственного интеллекта утверждали, что они обучили алгоритм распознавания лиц предсказывать с точностью 90%, является ли кто-то осужденным преступником. Исследование, в котором использовались китайские правительственные фотографии сотен преступников-мужчин, не было рецензировано и было разорвано в клочья Тодоровым, который предупредил, что «разработки в области искусственного интеллекта и машинного обучения позволили научному расизму вступить в новую эру». .

    У Косински другая точка зрения. «Тот факт, что результаты были полностью недействительными и необоснованными, не означает, что то, что они предлагают, также неверно», — говорит он. «Я не понимаю, почему вы не можете предсказать склонность к совершению преступления по чьему-то лицу. Мы знаем, например, что уровень тестостерона связан со склонностью к совершению преступлений, а также с чертами лица — и это только одна связь. Существуют тысячи или миллионы других, о которых мы не знаем и которые компьютеры могут очень легко обнаружить.”

    Проведет ли он когда-нибудь подобное исследование? Косински колеблется, говоря, что «преступление» — это слишком прямолинейный ярлык. По его словам, было бы более разумно «посмотреть, можем ли мы обнаружить черты или предрасположенности, которые потенциально опасны для человека или общества, например, агрессивное поведение». Он добавляет: «Я думаю, что кто-то должен это сделать… Потому что, если это рискованная технология, то правительства и корпорации явно уже используют ее».


    Но когда я требую от Косински примеров того, как правительства используют ИИ для обнаружения психологии, он постоянно возвращается к малоизвестному израильскому стартапу Faception.Компания предоставляет программное обеспечение, которое сканирует паспорта, визы и профили в социальных сетях, а затем выдает баллы, которые классифицируют людей по нескольким типам личности. На своем веб-сайте Faception перечисляет восемь таких классификаторов, включая «белых воротничков», «высокий IQ», «педофил» и «террорист». Косински описывает компанию как «изворотливую» — пример того, почему исследователи, заботящиеся о конфиденциальности, должны предупреждать общественность о рисках, связанных с ИИ. «Проверьте, что делает Faception и какие у них клиенты», — говорит он мне во время оживленных дебатов об этичности его исследований.

    Я звоню исполнительному директору Faception Шаю Гильбоа, который раньше работал в израильской военной разведке. Он сказал мне, что у компании есть контракты на «национальную и общественную безопасность» в Азии, на Ближнем Востоке и в Европе. К моему удивлению, он рассказывает мне о сотрудничестве, проведенном им два года назад. «Когда вы смотрите на академический рынок, вы ищете лучших исследователей, у которых есть очень хорошие базы данных и огромный опыт», — говорит он. «Вот почему мы обратились к профессору Косински.

    Но когда я связываю эту связь с Косински, он преуменьшает значение: он утверждает, что встретился с Faception, чтобы обсудить этику технологий распознавания лиц. «Они приехали [в Стэнфорд], потому что поняли, что то, что они делают, имеет потенциально огромные негативные последствия и огромные риски». Позже он признает, что это было нечто большее. Он встречался с ними «может быть, три раза» в Силиконовой долине, и ему предложили долю в компании в обмен на то, что он станет советником (он сказал, что отказался).

    Косински отрицает, что участвовал в исследованиях, но признает, что Faception предоставил ему доступ к своему программному обеспечению для распознавания лиц.По его словам, он экспериментировал с фотографиями Facebook в наборе данных myPersonality, чтобы определить, насколько эффективно программное обеспечение Faception определяет черты личности. Затем он предложил Гилбоа поговорить со Стиллвеллом о покупке данных myPersonality. (Стилвелл, говорит Косински, отказался.)

    Его раздражает мое предположение, что эти разговоры кажутся сомнительными с этической точки зрения. «Я буду делать многое из этого», — говорит он. «Сюда приходит много стартаперов, денег не предлагают, а говорят: «Смотрите, у нас есть проект, можете посоветовать?»». ».

    Он дает аналогичное объяснение своей поездке в Москву, которая, по его словам, была организована Корпоративным университетом Сбербанка в качестве «образовательного дня» для российских государственных чиновников. Университет является дочерней компанией Сбербанка, государственного банка, находящегося под санкциями ЕС; ее исполнительный директор, бывший министр экономического развития России, близок к Путину. Какова была цель поездки? «Я не совсем понял контекст, — говорит Косински. «Меня посадили на вертолет, доставили куда-то, я вышла на сцену.В вертолете меня проинструктировали о том, кто будет находиться в комнате. Затем я выступил с докладом, и мы поговорили о том, как ИИ меняет общество. А потом меня выслали».

    Последний раз, когда я вижу Косински, мы встречаемся в Лондоне. Он становится колючим, когда я настаиваю на России, указывая на ее ужасную репутацию в отношении прав геев. Он говорил об использовании технологии распознавания лиц для определения сексуальности? Да, говорит он, но этот доклад ничем не отличался от других презентаций, в которых он обсуждал те же исследования.(Через пару дней Косинский говорит мне, что проверил свои слайды; на самом деле, он говорит, что не говорил русским о своем «Ай-гайдаре».)

    Кто еще был в аудитории, кроме Медведева и Лавров? Косинский не знает. Возможно ли, что он разговаривал с комнатой, полной оперативников российской разведки? «Это правильно, — говорит он. «Но я думаю, что люди, которые работают в государстве наблюдения, больше, чем кто-либо, заслуживают того, чтобы знать, что то, что они делают, создает реальный риск». Он говорит мне, что не является поклонником России, и подчеркивает, что не было никаких разговоров о шпионаже или влиянии на выборы.«Как ученый, вы обязаны пытаться противостоять плохим идеям и распространять хорошие идеи», — говорит он, добавляя, что поговорит с «самым презренным диктатором».

    Я спрашиваю Косински, не пытался ли кто-нибудь завербовать его в качестве агента разведки. Он хеджирует. «Вы думаете, что если к вам подойдет спецслужба, они скажут: «Привет, я из ЦРУ»?» он отвечает. «Нет, они говорят: «Привет, я стартап, и меня интересует ваша работа — не могли бы вы быть консультантом?» Это определенно произошло в Великобритании. Когда я учился в Кембридже, у меня был опекун.Он рассказывает мне о британском эксперте по обороне, который, как он подозревал, работал на спецслужбы, который проявлял живой интерес к его исследованиям, приглашая его на семинары, на которых присутствовали официальные лица в военной форме.

    В одном из наших последних разговоров Косинский сказал мне, что ему не следовало говорить о своем визите в Москву, потому что хозяева попросили его этого не делать. Было бы «неэлегантно» упоминать об этом в «Гардиан», говорит он, и, кроме того, «это не относящийся к делу факт». Отмечу, что он уже оставил довольно большую зацепку в Facebook, где разместил свою фотографию в вертолете с подписью: «Вылетает, чтобы выступить с докладом от имени премьер-министра Медведева.Позже он изменил настройки приватности: фото стало не общедоступным, а «только для друзей».

    Комментарии к этой статье проходят предварительную модерацию, чтобы обсуждение продолжалось по темам, поднятым в статье.

    Комментируете этот материал? Если вы хотите, чтобы ваш комментарий был рассмотрен для включения на страницу писем журнала Weekend в печатном виде, отправьте электронное письмо по адресу [email protected], указав свое имя и адрес (не для публикации).

    Эта статья содержит партнерские ссылки, что означает, что мы можем заработать небольшую комиссию, если читатель нажмет и совершает покупку.Вся наша журналистика независима и никоим образом не находится под влиянием какой-либо рекламной или коммерческой инициативы. Нажимая на партнерскую ссылку, вы соглашаетесь с установкой сторонних файлов cookie.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.