Одометр фото: Access to this page has been denied.

Содержание

%d1%81%d0%bf%d0%b8%d0%b4%d0%be%d0%bc%d0%b5%d1%82%d1%80 PNG рисунок, картинки и пнг прозрачный для бесплатной загрузки

  • Мемфис дизайн геометрические фигуры узоры мода 80 90 х годов

    4167*4167

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • 80 основных форм силуэта

    5000*5000

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • green environmental protection pattern garbage can be recycled green clean

    2000*2000

  • Мемфис бесшовные модели 80 х 90 х стилей

    4167*4167

  • Мемфис шаблон 80 х 90 х годов стилей фона векторные иллюстрации

    4167*4167

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • милая ретро девушка 80 х 90 х годов

    800*800

  • be careful to slip fall warning sign carefully

    2500*2775

  • диско дизайн в стиле ретро 80 х неон

    5556*5556

  • Мемфис бесшовные модели 80 х 90 х стилей

    4167*4167

  • Диско вечеринка в стиле ретро 80 х art word design

    1200*1200

  • Элементы рок н ролла 80 х

    1200*1200

  • я люблю моих фб хорошо за футболку

    1200*1200

  • поп арт 80 х патч стикер

    2292*2293

  • поп арт 80 х патч стикер

    2292*2293

  • вектор скорости 80 значок

    1024*1024

  • 80 е брызги краски дизайн текста

    1200*1200

  • 80 летнего юбилея векторный дизайн шаблона иллюстрация

    4083*4083

  • Персонаж из партии 80 х годов

    1200*1200

  • 3d номер 80 золотая роскошь

    5000*5000

  • black and white train icon daquan free download can be used separately can be used as decoration free of charge

    2000*2000

  • капсулы или пилюли витамина b4 диетические

    2000*2000

  • винтаж 80s 90s зеленой энергии моды мультфильм пример комплекс

    800*800

  • be careful to fall prohibit sign slip careful

    2300*2600

  • 80 летие векторный дизайн шаблона иллюстрация

    4167*4167

  • 80 основных форм гранж

    1200*1200

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • скейтборд в неоновых цветах 80 х

    1200*1200

  • год передового опыта установлены 11 21 31 41 51 61 71 81 91 векторный дизайн шаблона иллюстрация

    4083*4083

  • в первоначальном письме векторный дизайн логотипа шаблон

    1200*1200

  • 80 е в стиле ретро ​​мода цвет градиент арт дизайн

    1200*1200

  • ретро стиль 80 х годов диско дизайн неон плакат

    5556*5556

  • скидка 80 от вектор дизайн шаблона иллюстрация

    4083*4083

  • 81 год вектор дизайн шаблона примером передового опыта

    4083*4083

  • Нарисованный 80 х годов ретро мужчина средних лет

    2000*2000

  • Ретро музыка вечеринка 80 современный стиль искусства слова

    1200*1200

  • 80 летия векторный дизайн шаблона иллюстрация

    4083*4083

  • мега распродажа 80

    1200*1200

  • 82 летний юбилей ленты

    5000*3000

  • рисованной радио 80 х

    1200*1200

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • Золотая буква b логотип bc письмо дизайн вектор с золотыми цветами

    8334*8334

  • 80 лет юбилей празднования вектор шаблон дизайн иллюстрация логотип значок

    4187*4187

  • в эти выходные только мега продажи баннер скидки до 80 с

    10418*10418

  • Неоновый эффект 80 х годов Ретро вечеринка арт дизайн

    1200*1200

  • вход в 80 е

    1200*1200

  • Спидометр Векторы, фото и PSD файлы

    Инструкция по подмотке

    Как осуществляется подмотка спидометра своими руками? Многое зависит от типа устройства, поскольку для каждого отдельного вида схема подмотки будет различаться. Чтобы выполнить задачу, необходимо точно знать, каким типом прибора оборудован автомобиль.

    Механического


    Как намотать и как накрутить показания на механическом устройстве, к примеру, на машинах ВАЗ, ГАЗ? Вариантов отмотать спидометр два. Первый и простой — отключить трос от датчика скорости, тот конец, который крепится к коробке, подсоединить к нему дрель и включить инструмент в реверсивный режим. Как понимаете, за несколько минут работы можно отмотать приличный километраж. Второй способ заключается в демонтаже и разборке приборной панели. После разборки извлекается сам одометр (счетчик), в итоге осуществляется регулировка пройденного пробега. Отметим, что способы актуальны для отечественных автомобилей, выпущенных до 2005 года (автор видео — Своими руками).

    Электромеханического


    Электромеханический прибор можно встретить на старых транспортных средствах, однако смотать спидометр такого типа будет сложнее, чем обычный механический. В этом случае процедура подмотки либо отмотки требуют разных подходов. Необходимо учитывать, что уменьшение километража в случае с электромеханическим устройством осуществляется при демонтаже и разборе контрольного щитка. Чтобы отмотать показания, счетчик необходимо демонтировать, затем вручную осуществить регулировку чисел.

    Что касается увеличения показаний, то процедура осуществляется с применением генератора. Благодаря генератору формируются сигналы, которые поступают на вход управления. В соответствии с количеством импульсов формируются показания устройства.

    Электронного


    Как скрутить спидометр электронного типа? Как сказано выше, устройства монтируются на все современные авто. Коррекция показаний спидометра должна осуществляться в соответствии со сроком производства транспорта. Суть заключается в том, что электронный прибор при производстве мог быть реализован по-разному, тем более, что он может взаимодействовать с другими приборами (автор видео — max gladkiy).

    Поэтому, чтобы произвести процедуру подмотки спидометра, понадобится не только подать сигнал от контроллера скорости, но и перенастроить некоторые девайсы. Следует учитывать, что процесс доступа к устройству определяется в соответствии с моделью машины, а также годом выпуска, здесь все индивидуально. Соответственно, подкрутить показания может быть проблематично, но это возможно. Если не знаете, как подмотать спидометр электронного типа, придется использовать специальный прибор. О видах таких приборов расскажем ниже.

    Как работает спидометр новости на сайте AvtoBlog.ua

    Давайте разберемся в принципах работы механических спидометров.

    Принцип работы механических спидометров заключается в том, что они измеряют скорость автомобиля путём достаточно простого способа – механической связи стрелки спидометра с выходным валом редуктора (который в свою очередь получает привод от вращающихся колёс). Так как этот вал лежит “ниже по течению” от коробки передач – то есть ближе к колёсам, то скорость, с которой он вращается, продиктована уже конечной скоростью после коробки переключения передач. Для сравнения, скорость вращения коленвала на 1 и на 5 передаче может быть одинакова, а конечная скорость авто отличаться в десятки раз. И поэтому именно вал редуктора даёт истинную меру скорости движения (точнее дадут только колёса машины).

    Внутри коробки передач выходной вал содержит шестерню, которая вращается вместе с этим выходным валом. Связанная с этим валом напрямую и вращаемая им, эта небольшая шестерня связана с тросиком со спидометром. Тросик этот представляет собой вращающийся прочный кабель внутри защитной рубашки. Один конец этого тросика вставлен в квадратное отверстие и закреплён в нём в ведущей шестерне (после главной пары коробки передач). В то время как шестерня вращается, она приводит в такое же вращение этот тросик спидометра.

    Другой конец тросика подходит непосредственно к спидометру. На этом конце тросика находится магнит в форме диска, расположенный близко к (но не касаясь) металлическому барабану (также в форме диска), который, в свою очередь, уже прикреплён к игле, давая показания на циферблате. Небольшая спиральная пружина держит иглу на нулевом уровне, когда машина стоит на месте.

    Слишком сложно? Давайте представим принцип работы спидометра на рисунке:

    Как видно на рисунке, от вращающегося с определённой скоростью выходного вала КПП отходит специальный тросик, также вращаемый им, далее на другом конце к этому тросику прикреплён магнит, который в зависимости от скорости вращения тросика с силой притягивает металлическую пластину, совсем немного поворачивая её, которая, в свою очередь, соответственно своему повороту поднимает стрелку спидометра, оказывая на неё силу бóльшую, чем спиральная пружинка, задача которой – держать стрелку на нуле. В общем, спидометр работает почти как механические наручные часы, не правда ли?!

    Принцип работы спидометра на переднеприводных и заднеприводных авто

    Между тем, есть небольшая разница между работой спидометра на задне- и переднеприводных автомобилях и, особенно, в точности показаний.

    Так, на заднеприводных машинах тросик спидометра начинается от главной пары коробки передач и потому точность показаний спидометра зависит только уже от того, что находится дальше к колёсам этого тросика в плане вращающихся деталей. У большинства заднеприводных автомобилей это только колёса, собственно, от размера которых и зависит то, насколько спидометр будет врать в своих показаниях.

    А вот у переднеприводных машин начало тросика спидометра расположено у переднего колеса после главной пары, а, так как переднее колесо служит ещё для поворота машины, то к погрешности добавляется ещё и поворот этого левого колеса, ведь если мы поворачиваем, к примеру, налево, то колесо будет вращаться медленнее, а направо – быстрее. Соответственно, и обман спидометра будет в меньшую сторону от реальной скорости, когда мы поворачиваем налево, и в бóльшую – когда направо.

    Устаревшие принципы работы спидометра

    Два других распространённых типа механических спидометра дают показания за счёт прокручивающегося барабана (вместо стрелки) или передвигающейся по линейному циферблату ленты. Оба этих типа уже устарели, и Вы сможете увидеть их работу на практике только в очень старых машинах.

    Приборы и устройства для подмотки

    Большинство производителей оснащают автомобили оригинальными электронными спидометрами, отмотать пробег бывает проблематично. В результате были созданы различные варианты устройств, с помощью которых можно произвести корректировку пробега. Схемы приборов могут быть собраны на основе микропроцессорных плат либо дискретных компонентов.

    CAN-крутилка


    CAN-крутилка представляет прибор для эксплуатации современного транспорта. Нужно учитывать, что CAN представляет специальную шину, по которой осуществляется обмен импульсов между блоками электронных устройств машины. И схема подразумевает применение специального разъема для диагностики. Через разъем, зная протокол обмена, у автолюбителя есть возможность получения доступа к отдельным электронным приборам.

    Благодаря применению CAN-крутилки можно произвести корректировку содержания необходимых ячеек в памяти блока управления, чтобы установить необходимый скрученный пробег. Эксплуатация CAN-крутилки является основным способом отматывания пройденного пути у перекупщиков автомобилей. Используя современное оборудование для диагностики, обнаружить изменение ячеек памяти проблематично.

    Импульсная


    Импульсная крутилка используется в машинах зарубежного производства, не оборудованных шиной CAN. Прибор следует подсоединять через разъем для диагностики OBD2. При эксплуатации крутилки на одометр поступают сигналы, которые имитируют импульсы с контроллера скорости. Меняются показания пройденного километража.

    Генератор скорости


    Генератор скорости позволяет сымитировать работу скоростного датчика. Вместе контроллера необходимо подключить генератор, выдающий последовательность сигналов, которые поступают на одометр. Генератор изменяет показания на одометре. Эксплуатация такого девайса актуальна в электромеханических спидометрах на машинах УАЗ, ВАЗ и автомобилей российского производства, выпущенных до 2006 года.

    Вам понадобится

    Набор инструментов, краска, плотная матовая бумага, отвертки, хлопчатобумажные перчатки.

    Инструкция

    Для начала необходимо определиться с целью переделки спидометра. Причины могут быть разными. Например, спидометр сломался. Или на авто спидометр показывает скорость в милях, а вы хотите видеть ее в километрах. При любой переделке спидометра нужно позаботиться о месте, где будет стоять автомобиль. Лучше всего для этой цели подойдет гараж, потому что на машине без спидометра не стоит выезжать. Установите авто в гараж. Включите стояночный тормоз. Откройте капот и снимите отрицательную клемму с аккумулятора, чтобы избежать короткого замыкания в бортовой сети питания. Необходимо демонтировать торпеду из салона автомобиля. Для этого внимательно изучите руководство по эксплуатации вашего автомобиля. Там вы найдете схему крепления торпеды. Открутите все саморезы. Снимите рулевое колесо, так как оно будет мешать. Отщелкните все крепления, выдвините немного торпеду из креплений Отсоедините все провода, предварительно промаркировав их, чтобы не запутаться. После этого вытащите торпеду через правую пассажирскую дверь. Вам необходимо достать из торпеды комбинацию приборов. Она представляет собой небольшую коробку прямоугольной формы. Найдите все крепления стекла. Раскройте их и отсоедините стекло. Будьте очень аккуратны, чтобы ненароком не поцарапать схему подключения и не сломать стрелки. Перед снятием стрелки необходимо сделать отметки, по которым вы потом будете выставлять спидометр. Для снятия стрелок можно использовать пластиковую вилочку или специальный набор. После полного разбора можно модернизировать спидометр. Если вы хотите изменить цвет подсветки, то поменяйте лампочки или светодиоды. Также можно изменить фон спидометра. Чтобы изменить цвет стрелки, аккуратно покрасьте тебе специальной краской. Если спидометр вашего авто показывает скорость в милях, а вы хотите переделать в километры, то вам необходимо сделать новую разметку. Новую разметку нужно распечатать на плотной бумаге. Файл для распечатки можно найти у дилеров или на автофоруме марки вашего авто. Распечатывать нужно на матовой бумаге, чтобы попадании света не возникали блики. После всех манипуляций нужно произвести сборку в обратном порядке. Тщательно выставите стрелку. Следите за тем, чтобы под стекло спидометра не попали грязь и пыль. После завершения сборки проверьте работоспособность спидометра.

    www.kakprosto.ru

    Датчики скорости электронных спидометров, устройство и работа

    В датчиках скорости электронных спидометров автомобилей используется эффект Холла, названный в честь американского физика Э. Холла, открывшего это явление еще в 1879 году. 

    Принцип действия датчиков скорости электронных спидометров.

    Если к проводнику или полупроводнику приложено напряжение Uп и его пронизывает под прямым углом магнитное поле, обладающее индукцией B, то возникает «напряжение Холла» Uн, перпендикулярное направлению тока от источника питания Iп и направлению магнитного поля :

    Uн = Kн Iп B/h, где : Kн — постоянная Холла; Iп — ток от источника питания; B — магнитная индукция; h — толщина проводника или полупроводника.

    Из выражения следует, что величина напряжения Uн пропорциональна магнитной индукции B. Если магнитное поле B изменять с частотой, пропорциональной скорости движения автомобиля, то и частота изменения выходного напряжения Uн тоже будет пропорциональна скорости автомобиля. На практике магнитное поле создается неподвижным магнитом, а его изменение — специальным вращающимся экраном с прорезями.

    При вращении экрана его сегменты и прорези поочередно проходят между магнитом и датчиком Холла. Когда между магнитом и датчиком Холла проходит сегмент экрана, магнитное поле перекрывается и на выходе датчика напряжение минимально (Uн min). При прохождении между магнитом и датчиком Холла прорези экрана на датчик поступает максимальный магнитный поток, и на выходе напряжение становится максимальным (Uн max)

    Таким образом, при вращении экрана со скоростью, пропорциональной скорости движения автомобиля, на выходе датчика Холла появляются импульсы напряжения Uн, частота следования которых пропорциональна скорости автомобиля.

    Устройство и работа датчиков скорости и электронных спидометров.

    Принцип действия электронных спидометров основан на измерении частоты импульсов от датчика скорости, расположенного на коробке передач или раздаточной коробке. На выходе датчика скорости при движении автомобиля появляются прямоугольные импульсы, нижний уровень которых должен быть не более 1 Вольт, а верхний уровень — не менее 5 Вольт.

    В соответствии с международными стандартами датчик скорости вырабатывает 6000 прямоугольных импульсов за 1 километр пути. Эти импульсы преобразуются электронной схемой спидометра в электрический ток, измеряемый магнитоэлектрическим прибором, причем величина тока зависит от числа поступающих импульсов в единицу времени, то есть будет пропорциональна скорости движения автомобиля.

    Кроме того, электронная схема путем подсчета поступающих импульсов обеспечивает работу шагового электродвигателя, который вращает барабанчики счетчиков пройденного пути : итогового и суточного, или отображает их на жидкокристаллическом дисплее. Показания суточного счетчика спидометра могут быть сброшены.

    Проверка исправности датчиков скорости электронных спидометров.

    При поиске неисправностей в электрических цепях электронных спидометров непосредственно на автомобиле можно руководствоваться схемой, изображенной ниже. При этом датчик проверяется в комплекте с указателем. Для осуществления проверки потребуется тестер.

    Для проверки датчика электронного спидометра снятого с автомобиля, нужно собрать схему изображенную ниже.

    За один оборот валика исправного датчика скорости, светоодиод должен загораться шесть раз.

    Одометр виды и принцип работы

    • 09.09.2014
    • Обслуживание и ремонт

    Многие автолюбители наверняка сталкивались с таким словом, как «одометр». Что это — одометр? Где он используется и какой принцип его действия? Рассмотрим подробнее эти вопросы.

    Одометр (в быту — счетчик) — это специальное устройство, которое измеряет обороты колеса и, как следствие, пройденное расстояние. Многие путают этот прибор со спидометром, но отличие одометра от спидометра значительно. Спидометр предназначен для определения скорости движения транспортного средства, в то время как одометр не способен давать такие показатели. Его предназначение заключается в определении пробега транспортного средства (если речь идет об автомобиле).

    Как правило, одометр состоит из датчика, который связан с осью вращения колес, и счетчика с индикатором, который выводит результат для наблюдателя. И для того, чтобы наблюдателю был виден нужный результат, водителями часто используется корректировка одометров.

    Виды одометров

    На сегодняшний день различают три вида одометров: механический, электронный и электромеханический. На современные автомобили чаще всего устанавливаются датчики Холла, которые основаны на электромагнитном воздействии проводников и магнитного поля.

    Механический одометр видел каждый водитель. Во всех устаревших отечественных моделях авто установлены именно механические приборы, которые представляют собой барабанный индикатор, показывающий пройденное расстояние.

    Электронный одометр устанавливается на современные автомобили и предусматривает считывание поступающих импульсов (вращений) с измерительных приборов (датчика одометра) на счетные входы и дальнейшее их преобразование в необходимые физические единицы измерения (метры, километры, мили).

    Электромеханические одометры состоят из механического датчика оборота колес и электронного датчика, который выводит информацию на электронное табло.

    Погрешность одометров

    Что такое одометр? Любое подобное устройство не является сверхточным измерительным прибором, поэтому для них предусмотрены установленные погрешности в показаниях. По наблюдениям многих автомобилистов, погрешность одометра составляет порядка 5-10%. Производители, опираясь на законодательство, уменьшают реальный срок гарантийной службы автомобиля, увеличивая показатели на неизвестные величины. Именно поэтому скрутка одометра в пределах нескольких километров не является серьезным нарушением или сокрытием информации про пробег авто.

    Как скрутить одометр перед продажей?

    Перед продажей владельцы авто уменьшают реальный пробег, тем самым увеличивая конечную стоимость транспортного средства. Как правило, скрутка разных типов одометров проводится по-разному:

    • Электронный одометр требует вмешательства опытного специалиста, который сможет разобрать панель датчика, провести резку дорожек и перепрограммировать с помощью компьютера электронный чип. Для скрутки электронных одометров используются различные программы наподобие VDO Research, Combiset 1.6 и др.
    • Механический одометр может скручиваться любым механиком. Для этого снимается небольшой трос одометра с коробки передач и перематывается в обратную сторону с помощью небольшого электродвигателя или обычной дрели. После этого трос устанавливается на прежнее место.
    • Электромеханические одометры скручиваются так же, как и механические. После скручивания показателей и повторного запуска двигателя на датчике будут значения, которые были заданы пользователем.

    В Германии скручивание одометров не считается правонарушением, поскольку его показатели не относятся к юридически значимой документации. Именно поэтому скручивание одометра в Германии — это прибыльный бизнес. В Украине и Беларуси на многих СТО также предлагают подобные услуги при предварительной подготовке авто перед продажей. За 20-50 долларов механик запросто поменяет все показатели.

    В качестве вывода отметим: уменьшение показателей одометра — это не только неэтичное и неправильное отношение (и даже обман) к потенциальному покупателю, но и противоправное действие, в особенности если в договоре купли-продажи оговаривается этот момент как существенный.

    Причины скручивания пробега

    Желающих подправить показания пробега автомобиля сегодня достаточно много. Подкрутка спидометра — достаточно распространенное явление. И каждый оправдывает свое желание по-разному. Это и неисправность спидометра, и замена панели приборов, и езда на нештатной резине. Хотя, если быть честным, основное оправдание подобным действиям, это желание продлить молодость своему четырехколесному другу, возможно, с целью последующей продажи. Продать машину с меньшим пробегом легче, а купить приятнее. Довольны оба, и продавец и покупатель. Поэтому вопрос о том, как смотать электронный спидометр самому не утрачивает своей популярности. Кстати, при езде на нештатной резине решить проблему вдолгую поможет калибровка спидометра.
    И не нужно будет регулярно уменьшать пробег.
    Есть и те, кто хочет увеличить пробег. В основном на коммерческом транспорте, или если автомобиль используется в служебных целях. Это тоже по-своему объяснимо. Зачастую нормы расхода топлива, по которым считает бухгалтерия, не покрывают реальных расходов на бензин. А компенсация за использование личного транспорта наоборот, покрывает только заправку, не учитывая амортизацию и износ техники. Пытаясь компенсировать эти затраты, водители идут на хитрость и увеличивают пробег.

    Погрешность показаний

    Сам СА — это настраиваемый прибор, однако он не может быть на 100% точным. Как и любой другой измерительный девайс, СА имеет определенную погрешность и обычно устройство завышает показатели скорости, но не занижает их.

    Для начала для тех, кто забыл, что такое спидометр. Спидометр – это авто устройство, которое измеряет скорость передвижения. Установить в свой автомобиль спидометр можно как покупной, так и сделанный собственноручно. Ну а как сделать электронный спидометр своими руками — спросите вы? Оказывается ничего сложного в этом нет. Достаточно иметь схему разработки и необходимые детали. Но, обо всём по порядку.

    Для примера установки электронного спидометра приведу вам пример как выглядит установленный электронный спидометр на ваз:

    Для изготовления электронного спидометра собственноручно, вам понадобится
    • — компьюте рили планшет с доступом в интернет;
    • — радио детали;
    • — паяльник;
    • — монтажная плата;
    • — мультиметр;
    • — датчик скорости;
    • — компилятор.

    Первым делом для изготовления вам понадобится приобрести в любом магазине электроники или на радиорынке все детали, необходимые для конструирования электронного спидометра. Что бы изготовить электронный спидометр своими руками вам потребоваться различные детали. Например, транзисторы, фитодиоды, конденсаторы, дисплей, стабилизаторы напряжения, резонатор, реле и некоторые другие, в зависимости от сложности выбранной вами схемы. Необходимый список я привёл ниже:

    Чтобы сделать электронный спидометр своими руками вам необходимы будут следующие детали:

    1. Микроконтроллер ATMega8.
    2. 4-х символьный индикатор с общим анодом.
    3. n-p-n транзисторы (любые маломощные) — 4 шт..
    4. Стабилизатор 78L05 (можно и КРЕНка, на схеме этого нету).
    5. пара конденсаторов на 47 мкФ 16-25В (на схеме этого нету).
    6. Резисторы: 1 КОм-3 штуки, 10 КОм-1 штуки, 150 Ом-7 штуки.

    Вот на подобии этого должно у вас получится в итоге:

    Далее понадобится приобрести датчик скорости и прикрепить на колесо автомобиля данный контроллер. Для начала необходимо рассчитать количество импульсов на километр пробега. В этом поможет измерение длины окружности колеса. Т.е. один оборот будет равен одному импульсу на датчике. Рассчитать параметр устройства теперь можно будет на основе полученных данных. На крайний случай можно запитаться к стандартному датчику и вывести сигнал с него на наш новый электронный спидометр который мы собираем своими руками. Вот схема устройства для ВАЗ-2110.

    Прошивка микроконтроллера на следующем этапе должна осуществляться специальным компилятором. И тотчас же протестируйте работу вашего спидометра. И лишь убедившись, что нет никаких неполадок, можно подключать данное устройство к вашему автомобилю.

    В конце смонтируйте электронный спидометр в автомобиль и уже на практике проверяйте его исправность и работоспособност ь. Но если обнаружатся какие-либо проблемы в работе устройства, то необходимо будет перепрограммиров ать микроконтроллер или изменять саму схему.

    Классификация

    По способу измерения


    • Хронометрический — комбинация одометра и часового механизма.
    • Центробежный — плечо регулятора, удерживаемое пружиной, вращается вместе со шпинделем и отбрасывается в стороны центробежной силой так, что расстояние смещения пропорционально скорости.
    • Вибрационный — используется для быстровращающихся машин. Механический резонанс колебаний рамы или подшипников машины вызывает колебания градуированных язычков с частотой, соответствующей числу оборотов машины.
    • Индукционный — система постоянных магнитов, вращающихся вместе с приводным шпинделем, генерирует вихревые токи в диске из меди или алюминия, помещённом в магнитное поле. Диск, таким образом, втягивается в круговое движение, но его вращение замедляется ограничительной пружиной. Диск соединен со стрелкой, показывающей скорость.
    • Электромагнитный — скорость определяется по ЭДС, вырабатываемой тахогенератором, подключённым к шпинделю.
    • Электронные — оптический, магнитный или механический датчик вырабатывает импульс тока за каждый оборот шпинделя. Импульсы обрабатываются электронной схемой и скорость выводится на индикатор.
    • По системе спутникового позиционирования — скорость определяется по системе спутникового позиционирования GPS электронным путём как пройденное расстояние, делённое на время пути.

    Долгое время сигнал скорости движения снимался с элементов конструкции колеса или трансмиссии и механически, путём вращающегося троса в боуденовой оболочке, передавался на спидометр. С развитием электроники механическая передача уходит в прошлое.

    Аналоговые

    Стрелочный спидометр.

    Стрелочный — наиболее распространён; скорость указывает вращающаяся вокруг оси стрелка;

    Ленточный спидометр на «Волге».

    Ленточный — использовался на ГАЗ-24 до начала 1975 года, многих американских и некоторых европейских и японских моделях; скорость показывает лента, проходящая мимо делений на неподвижной шкале;

    Барабанный спидометр (по центру).

    Барабанный — использовался на многих довоенных автомобилях, некоторых американских автомобилях шестидесятых, а также — относительно современных моделях «Ситроена»; деления нанесены на вращающийся барабанчик и при его вращении появляются в окошке, отображая текущую скорость;

    Цифровые

    Индикатор цифрового спидометра представляет собой жидкокристаллический или аналогичный дисплей, отображающий скорость в виде цифр;

    Цифровой спидометр.

    В последнем случае основной проблемой является задержка показаний: в отсутствие задержки отображения значения скорости или слишком малой задержки водитель не способен корректно воспринимать постоянно «скачущие» перед глазами цифры; при введении существенной задержки же, индикатор начинает некорректно отображать данные о скорости в данный момент времени при разгоне и торможении из-за запаздывания.

    В силу этого, аналоговые индикаторы всё ещё очень широко используются, а цифровые получили распространение на относительно небольшом числе моделей; всплеск их популярности произошёл в США в конце семидесятых — восьмидесятых годах, откуда эта мода передалась японским производителям, но впоследствии на большинстве моделей их сменили традиционные стрелочные спидометры.

    Часто спидометр совмещают в одном корпусе со счётчиком пройденного расстояния — одометром.

    Погрешность показаний

    Все спидометры, как и любое другое техническое устройство, имеют погрешность показаний. Производителями автомобильной техники принято, чтобы погрешность спидометра на автомобилях конструктивно была в сторону увеличения показаний, против фактической скорости движения (это необходимо, в том числе, и для исключения конфликтных ситуаций с дорожной полицией). Погрешность измеряется в процентах, а не километрах или милях.

    Важная роль прибора в определении пробега

    Возникающая погрешность при замерах зачастую появляется по объективным причинам, ведь со временем детали и узлы изнашиваются, а машины могут эксплуатироваться в жестких условиях. Принято считать, что нормальной является погрешность, которая не превышает 5–10%. Хотя для механических измерительных приборов с большим сроком эксплуатации цифра поднимается еще на 3–5% от номинала.

    Водитель сможет самостоятельно оказывать влияние на понижение погрешности, если будет следить за эксплуатационными характеристиками авто. Автовладельцы стремятся различными легальными способами занизить показания счетчика, особенно в предпродажный период. Это связано с тем, что у машин, обладающих многотысячным пробегом, существенная степень износа большинства узлов, деталей и систем. Это отрицательно сказывается на ценнике для продавца.

    Недобросовестные собственники машин могут пойти на нелегальную «скрутку» километража. Для такого мероприятия используется специальное программное обеспечение, кабели и диагностические разъемы.

    Проще работать с механическими аппаратами. Достаточно аккуратно вскрыть пломбу, а дальше жулики соединяют валы с электродрелью для скрутки. В отличие от электронных образцов механика более уязвима.

    Стоит учесть, что в легковушках с магнитными датчиками мошенники могут скрутить основной одометр, но показания его обычно дублируются в нескольких местах. Это позволяет восстановить реальные значения пробега.

    Вышедший из строя прибор замера километража необходимо восстановить как можно скорей. В противном случае водитель не сможет ориентироваться в текущих значениях пробега. Также не удастся своевременно определить необходимость проведения техобслуживания для конкретной машины. Во время продажи легковушки покупатели не выкажут доверия машине со сломанным одометром.

    Поломка механического измерителя может быть спровоцирована несколькими причинами:

    • естественный износ деталей и механизмов;
    • ДТП, в результате которого повреждена система учета;
    • внешнее нелегальное вмешательство, которое обычно проводится для скрутки показаний.

    Электронно-механический аппарат рискует выйти из строя из-за отказа микросхем на приборной доске или по причине потери контактов с модулем, расположенным на колесе. Электронные аппараты в большей степени страдают от возможных скруток. Ремонт может оказаться довольно дорогостоящим, поэтому не рекомендуется вмешиваться в работу данной системы.

    Фото спидометра на большой скорости ночью

    Такое «нужное» устройство

    Одометр — это прибор для фиксации количества километров, пройденные транспортом за определенное время.

    Прежде всего, давайте обозначим, какая между приборами одометр и спидометр разница, поскольку многие путают их между собой. Связано это с тем, что спидометр и одометр расположены недалеко друг от друга на панели приборов. Кроме того, конструкцией любого автомобиля заложено, что эти два устройства имеют один привод. Так как же правильно спидометр или одометр? Спидометр – устройство, главная функция которого показывать скорость передвижения автомобильного средства. В отличии от него, одометр — это прибор для фиксации количества километров, пройденные транспортом за определенное время. Проще говоря, принцип работы одометра заключается в подсчете количества оборотов колеса машины.
    Следует отметить, что на приборной панели автомобиля высвечиваются два показателя данного устройства. Один – это общее число километров, проеденных данным транспортом, второе, так названный суточный одометр. Каждый из них имеет свое предназначение.

    Функциональные свойства прибора

    Современный электронный одометр

    У многих начинающих водителей возникает вопрос, а зачем вообще иметь представление, какой километраж у вашей машины, неужели эти цифры так важны? Чрезвычайно важны.
    Показатели одометра, показывающие общий километраж, снимают в таких случаях:

    Можно сбросить показания одометра исключительно для суточного варианта, показатели общего километража не сбрасываются.

    • покупка автомобиля. Числовые показатели пройденных километров служат идентификатором технического состояния ходовой части и автомобиля в целом;
    • расход топлива. Обнулив показания суточного прибора и заправив бак машины, вы можете определить расход топлива на 100 км пробега;
    • точное расстояние между двумя населенными пунктами.

    Что касается результатов суточного одометра, то его показатели будут полезны для водителей, заработная плата которых зависит от пробега транспорта.
    Обращаем внимание, что у вас есть возможность провести сброс одометра исключительно для суточного варианта, показатели общего километража не сбрасываются.

    Искажение реальных показателей

    Отмотка показаний одометра с помощью дрели

    Приборы для изменения результатов пробега в народе называют «крутилками»

    Как было сказано выше, показания одометра — показатель состояния автомобиля. Бывают жизненные ситуации, когда необходимо проводить корректировку результатов устройства, после замены крупных узлов автомобиля. К сожалению, часто скруткой прибора пользуются недобросовестные продавцы, проводя изменение показаний одометра для уменьшения реального пробега авто. Правда, существует и такое понятие, как «подмотка одометра», когда результаты накручивают в большую сторону.
    Легче всего изменять результаты у механического одометра, тут достаточно извлечь тросик прибора с коробки передач, подсоединить к нему электродрель или электрический моторчик, а потом «отмотать» показатели до нужного результата. Такой способ скрутить одометр подойдет также к гибридному варианту устройства.
    Электронный одометр так легко изменить не получиться, поскольку он является частью машинного бортового компьютера и показания передаются не только на дисплей, но и иные системы управления автомобиля.
    Так как обнулить одометр электронный? Для этого существуют как специальные программы, так и приборы для скрутки.

    Программируем устройство

    Корректор одометров Digimaster

    Кроме оборудования, существуют также ряд программ, позволяющих проводить коррекцию. Наиболее распространенным вариантом считается калькулятор одометров, который позволяет вычислять скорость, в зависимости от размера колеса, оборотов коленчатого вала и передачи КПП. Для автомобилей марок «Хундай», «Форд», ВАЗ, «Мазда», «Тойота», «Киа», используют программа Stool для коррекции одометров. Также возможна корректировка одометра с помощью автосканера Elm327 – это адаптер (универсальный), необходимый для работы с программами скрутки. Обратите также внимание на программатор одометров Amprog и корректор одометров Digimaster II.

    Существует множество способов изменения показаний электронного одометра от специальных программ до корректоров-программаторов.

    Для тех, кто предпочитает покупать комплексные варианты, оптимальный выход — покупка ПО 5 PRO программатор одометров. В его комплект входят:

    • программатор;
    • адаптеры USB-ПО5, BDM-ПО5, EEPROM-ПО5;
    • схема для восстановления комбинаций приборов МС-1.

    Выбор программы и адаптеров зависит от марки вашего автомобильного транспорта, вида прибора, финансовых возможностей.

    Поломка одометра

    Не работающий одометр, дело не приятное и очень хлопотное. Если вы купили автомобиль с уже не работающим устройством, проведите полную диагностику транспорта. Таким образом, вы убережете себя от непредвиденных ситуаций на дороге в будущем и, конечно же, сделайте ремонт одометра. Провести данное действие можно, как самостоятельно, так и воспользовавшись услугами профессионалов.
    Самостоятельный ремонт необходимо проводить очень тщательно, поскольку малейшая ошибка приведет к неправильному функционированию устройства. Даже ошибка в неправильном монтаже (если поменять шурупы крепления местами) может привести к искажению результатов. Правда, в большинстве случаев это относится к механическим вариантам данного устройства. Не уверенны в своих силах – обращайтесь в службу технического обслуживания.
    Что такое одометр автомобиля вы узнали, изучили понятие «показания одометра», что это и как их расшифровывать, ознакомились с программами, а также устройствами для корректировки результатов. Надеемся, что наша информация была вам полезна.

    Читайте также:

    • Тойота королла новая фото

      Toyota Corolla Touring Sports: красивый универсал В начале сентября две тысячи восемнадцатого японцы рассекретили универсал…

    • Ситроен с4 b7 фото

      Citroen C4 Ситрик › Бортжурнал › небольшой отзыв Citroen C4 2006г. Всем привет! Являюсь владельцем…

    • Новый хендай 2018 фото

      Хендай Кона О предстоящем выходе Кона 2018 заговорили весной этого года. Как сообщили представители компании,…

    • Фото малыш на драйве

      Драйв В этом городе сотни тысяч улиц. Назначаете мне место и время. Я обеспечу вам…

    границ | Извлечение пробега из изображений одометра для автоматизации процессов автострахования

    1. Введение

    В конкурентной среде автострахования, ориентированной на клиентов, компании постоянно меняют способы взаимодействия с клиентами, чтобы улучшить их привлечение и удержание. Улучшение клиентского опыта и более эффективное взаимодействие с клиентами приводят к удовлетворенности, которая является одним из главных отличий, влияющих на лояльность клиентов. Цифровизация и автоматизация процессов позволяют поставщикам услуг своевременно раскрывать возможности для эффективного и экономящего время взаимодействия, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов.

    С внедрением более сложных функций безопасности в современные автомобили увеличение стоимости претензий из-за замены современных устройств опережает снижение частоты претензий. Следовательно, на страховые компании оказывается давление, чтобы они создали более эффективный способ обработки автовозвратов. Подача претензии является примером одного из немногих случаев прямого взаимодействия клиентов со своим страховщиком, и это происходит в то время, когда они находятся в состоянии стресса и, скорее всего, оценят упрощенный процесс.

    Тем не менее, типичный опыт, предлагаемый сегодня большинством страховщиков, когда вы попали в аварию, включает процесс подачи заявления, который может быть медленным, дорогим (для страховщика) и может включать несколько страховых представителей. Та же идея применяется, когда потенциальный новый клиент спрашивает о новом страховом полисе.

    Запрашивая расценки на новый полис, потенциальные клиенты могут загружать фотографии, которые можно использовать для быстрого получения информации об автомобиле со своего телефона, в веб-приложение, которое можно проанализировать за считанные секунды.Это приводит к быстрой и точной цитате. Сокращая количество человеческих ошибок и ускоряя процесс сбора информации, мы можем сделать процессы, связанные с взаимодействием с клиентами, более плавными, тем самым упростив экосистему страховых требований для агента, клиента и страховой компании.

    Оптическое распознавание символов (OCR) — широко изучаемая проблема компьютерного зрения. Извлечение текста из отсканированных документов или изображений, сделанных при контролируемом освещении, значительно улучшилось с появлением архитектур глубокого обучения.Однако извлечение текста из изображений в дикой природе по-прежнему очень сложно. OCR общего назначения плохо работают с изображениями из неконтролируемых источников. В этой статье мы описываем новое решение для извлечения показаний пробега из изображений одометра. В области страхования, особенно для расчета котировок автострахования и обработки претензий, есть три ключевых элемента информации; номерной знак, показания одометра и идентификационный номер автомобиля (VIN). Распознавание номерных знаков и распознавание VIN по изображениям — очень популярные проблемы, и для обеих задач существуют коммерческие решения.Важно отметить, что распознавание VIN является значительно более легкой задачей, поскольку для современных автомобилей номера VIN стандартизированы. Насколько нам известно, для извлечения пробега одометра из изображений было сделано мало или совсем не было сделано, и для этого варианта использования нет надежных доступных коммерческих решений.

    На рынке доступно несколько коммерческих OCR с открытым исходным кодом, таких как Tesseract [1] и встроенный набор инструментов OCR в Matlab [2], и это лишь некоторые из них. Эти системы оптического распознавания символов предназначены для считывания символов с высококачественных изображений, сделанных сканерами или камерой при хорошем освещении.Они используют методы предварительной обработки изображений и сегментации символов, которые очень специфичны для изображений документов. Они обучены распознавать печатные символы, которые отличаются от символов на дисплее одометра, поскольку изображения одометра содержат огромные различия в цвете, интенсивности, шрифте и текстуре. По всем этим причинам эти системы OCR плохо работают с изображениями одометра. API облачного зрения Google [3] — еще один интересный коммерческий вариант, который лучше справляется с извлечением текста из изображений в дикой природе, но его производительность на изображениях одометра далеко не соответствует нашим ожиданиям по точности и не соответствует нашим требованиям к производительности.

    Мы разделим задачу извлечения пробега на две части; определение дисплея одометра и извлечение символов внутри дисплея. Мы использовали существующие архитектуры обнаружения объектов для решения каждой части и, наконец, разработали алгоритм постобработки для извлечения количества миль. Мы протестировали две разные архитектуры обнаружения объектов: Single Shot Detector (SSD)[4] и Faster RCNN [5]. Наша система отличается от OCR с открытым исходным кодом, такого как tesseract и других коммерческих OCR, как архитектурой системы, так и набором данных, используемым для обучения.Мы использовали помеченные вручную изображения одометра для обучения распознаванию символов, что делает нашу модель гораздо более адаптированной к символам одометра, чем любые другие OCR. Мы также разработали алгоритм постобработки, чтобы отличать показания пробега от других символов на дисплее одометра, таких как показания счетчика пройденного пути, температура и т. д.

    Остальная часть документа выглядит следующим образом: в разделе 2 мы представляем соответствующую связанную работу, в которой используются новейшие методы машинного обучения для извлечения текста из изображений, снятых в неограниченных средах, и фона с помощью детекторов объектов FasterRCNN и SSD.В разделе 3 мы описываем данные, используемые для обучения нашей системы, которая подробно описана в разделах 4 (рабочий процесс системы). После этого мы делимся результатами, полученными в результате нашей эмпирической оценки системы, в разделе 5, а затем описываем, как система развертывается в разделе 6. Мы заканчиваем документ выводами и извлеченными уроками и обсуждаем будущую работу в разделе 7.

    2. Предварительные занятия

    2.1. Связанная работа

    Как упоминалось ранее, автоматическое распознавание номерных знаков (ALPR) в основном решается на коммерческой основе.Помимо мониторинга дорожного движения, эта технология используется во многих приложениях, таких как сбор дорожных сборов, пограничные и таможенные контрольно-пропускные пункты, система контроля доступа на парковку и, в последнее время, внутренняя безопасность. Проблема ALPR в некоторых аспектах похожа на нашу проблему, предложенную здесь, поскольку большинство систем ALPR разбивает проблему на аналогичные подзадачи: обнаружение номерного знака, сегментация символов, распознавание символов. Глубокие сверточные сети недавно использовались для повышения точности в системах ALPR [6] и в Bulan et al.[7] они предлагают использовать синтетически сгенерированные изображения для улучшения производительности CNN при одновременном снижении необходимости маркировки человеком. Более полный обзор такой системы можно увидеть в Sanap and Narot [8], Sonavane et al. [9] и Du et al. [10].

    Более быстрые RCNN успешно использовались для извлечения текста из фотографий, сделанных в дикой природе, например, в Nagaoka et al. [11] авторы предлагают архитектуру, которая учитывает характеристики текстов, используя карты признаков с разным разрешением для одновременного обнаружения текстов разных размеров.Более быстрый подход RCNN также используется в Rosetta [12], недавно предложенной масштабируемой системе для извлечения текста из веб-изображений.

    Существует множество недавних реальных приложений для обнаружения текста на изображениях, в которых успешно использовались более быстрые архитектуры RCNN и Single Shot Detector (SSD). Хороший репрезентативный пример такой системы представлен в Yang et al. [13], где целью является извлечение (обнаружение и распознавание) текста из рисунков биомедицинской литературы.

    Однако, насколько нам известно, работ, связанных с извлечением показаний пробега из изображений одометра, немного или совсем нет.

    2.2. Быстрее RCNN

    Ранние детекторы объектов использовали пирамидальные скользящие окна над входным изображением, за которыми следовал классификатор изображений для обнаружения объектов в различных местах и ​​масштабах. Архитектура Fast RCNN, представленная Гиршиком [5], значительно улучшила эти архитектуры за счет использования в качестве входных данных выборочного поиска предложений по регионам и сверточных карт признаков. Несмотря на то, что Fast RCNN была значительно быстрее, чем предыдущие архитектуры, метод предложения области все еще был слишком медленным для большинства приложений реального времени.Более быстрая RCNN, представленная в Ren et al. [14] решает эту проблему, используя другую сеть предложений регионов.

    Faster RCNN можно грубо рассматривать как комбинацию двух сетей: сети региональных предложений (RPN) и классификатора, как показано на рисунке 1. RPN принимает входные данные сверточной карты объектов и выводит набор предложений прямоугольных объектов и оценку объектности для каждое предложение. Но перед этим первым шагом является преобразование изображения в сверточные карты объектов путем пропускания изображения через серию слоев свертки.В более быстрой RCNN RPN моделируется полностью сверточной сетью [15]. Предложения регионов генерируются путем скольжения небольшой подсети по выходным данным сверточной карты объектов. Подсеть просматривает n × n пространственных окон входных карт признаков и проецирует их в вектор признаков меньшего размера. В конце архитектуры подсети есть два родственных уровня, полностью связанных между собой: уровень регрессии блоков и уровень классификации блоков. Слой регрессии выводит дельта-координаты для настройки опорных координат привязки для каждого пространственного окна.Слой классификации блоков предсказывает возможность того, что блок привязки может быть либо фоном, либо объектом. Для следующего этапа обработки сохраняются только анкоры с высокими баллами. Вторая часть более быстрой архитектуры RCNN — это классификатор, который предсказывает метку класса для регионов, предложенных RPN. Классификатор также содержит слой регрессии, который выводит координаты смещения для дальнейшего сужения предложенного прямоугольника. Выходная область из RPN проходит через слой объединения ROI, чтобы сопоставить их с фиксированной формой, прежде чем подавать их в классификатор.Классификатор состоит из полностью подключенного слоя, который выводит баллы softmax по всем меткам класса.

    Рисунок 1 . Более быстрый детектор RCNN.

    2.3. SSD

    Однократный детектор multiBox (SSD) был представлен Liu et al. [4]. Алгоритм Faster RCNN дает точные результаты, но сеть по-прежнему требует больших вычислительных ресурсов для использования в некоторых приложениях реального времени [4]. Алгоритм SSD предлагает ряд улучшений по сравнению с существующими архитектурами обнаружения объектов для ускорения времени выполнения.Основная идея SSD заключается в прогнозировании оценок категорий и смещений блоков для фиксированного набора ограничивающих прямоугольников по умолчанию с использованием небольших сверточных фильтров, применяемых к картам объектов. Затем SSD генерирует прогнозы на основе карт признаков разного масштаба, тем самым создавая прогнозы для всех из них. Как и в случае с более быстрым алгоритмом RCNN, входными данными для SSD является сверточная карта признаков. В исходной статье сверточная карта признаков создается путем передачи изображения через слой Conv5_3 сети VGG-16.Карта объектов уменьшена с помощью сверточных фильтров, чтобы получить карты объектов в нескольких масштабах. На рис. 2 показаны исходные карты объектов вместе с 6 уменьшенными. Каждая карта объектов обрабатывается независимо с использованием разных сверточных моделей для обнаружения объектов в определенных масштабах. Существует набор полей по умолчанию, связанных с каждой ячейкой карт объектов. Сверточная модель предсказывает координаты смещения относительно блоков по умолчанию и оценки класса для этого блока. Координаты смещения перемещаются и сужаются в полях по умолчанию для лучшей локализации объектов.Архитектура обучается от начала до конца путем минимизации взвешенной суммы потерь локализации и потерь классификации.

    Рисунок 2 . Single Shot Detector извлекает обнаружения из карты объектов в нескольких масштабах.

    2.4. Передача обучения

    Успеху глубокого обучения в основном способствуют большие наборы данных, доступные для обучения модели. Однако сбор данных и аннотирование требуют больших затрат времени и средств. Детекторы SSD и Faster RCNN содержат глубокую архитектуру с большим количеством параметров.Следовательно, обучение их с нуля с небольшим набором данных может привести к переобучению.

    Трансферное обучение позволяет обучать глубокие сети в одном домене и повторно использовать их в другом домене. Первые несколько слоев свертки CNN, обученной на изображениях, изучают универсальное представление функций изображения. Эти слои можно повторно использовать для создания классификатора изображений с другим набором данных. Повторно используемый слой можно либо точно настроить в новой сети, либо оставить замороженным, позволяя обновлять только вновь добавленные слои.Существует несколько различных способов внедрения трансферного обучения при обнаружении объектов. На рисунках 1 и 2 показано, что первым шагом как для SSD, так и для более быстрого детектора RCNN является преобразование изображений в сверточные карты признаков с использованием экстрактора признаков. Этот экстрактор признаков может быть построен из первых нескольких уровней предварительно обученных архитектур классификации изображений, таких как VGG [16], Inception [17], Resnet [18] и т. д., обученных на большом наборе данных классификации изображений, таком как imagenet [19]. . При обучении модели обнаружения объектов слои в средстве извлечения признаков могут либо оставаться замороженными, либо обновляться с очень небольшой скоростью обучения в зависимости от размера набора данных.Другой способ внедрения трансферного обучения в области обнаружения — сквозное обучение модели обнаружения с использованием набора данных для обнаружения больших объектов, такого как Pascal VOC [20], MS COCO [21], и его точная настройка с помощью нового набора данных. .

    3. Данные

    Архитектуры обнаружения обучающих объектов, такие как SSD и Faster RCNN, требуют большого набора аннотированных обучающих образцов. Наш первоначальный набор данных содержал всего около шести тысяч (6000) изображений одометра. Эти изображения были загружены клиентами при подаче заявки на автострахование.Перед любой дальнейшей обработкой мы вручную фильтруем набор данных, чтобы удалить изображения с потенциальной личной информацией (PII). Мы также удалили изображения, не содержащие одометров. Наконец, собранный набор данных содержит 6 209 изображений одометра. Изображения поступили из неконтролируемых источников, поэтому в целом качество изображений в наборе данных низкое. Большинство изображений страдают от неравномерного освещения, недостаточного освещения, неправильной ориентации и низкого разрешения изображения.

    3.1. Маркировка

    Процесс маркировки набора данных можно разделить на два этапа. На первом этапе мы стремились вручную сегментировать дисплей одометра, нарисовав ограничивающую рамку, охватывающую дисплей. Здесь термин «дисплей одометра» относится к ЖК-экранам цифровых одометров или к механическому измерителю аналоговых одометров. На втором этапе наша цель состояла в том, чтобы сгенерировать блоки, заключающие в себе каждый отдельный символ внутри дисплея одометра, и пометить символы соответствующей цифрой.

    Оба этапа аннотирования включали трудоемкие и повторяющиеся задачи.Поэтому мы прибегли к краудсорсингу как к действенному решению этих задач. Существует несколько коммерчески доступных платформ, которые облегчают задачи краудсорсинговой маркировки. Мы использовали две популярные краудсорсинговые платформы: Amazon Mechanical Turk (AMT) [22] и Figure Eight (ранее известная как Crowdflower) [23].

    Amazon Mechanical Turk — одна из крупнейших действующих сегодня краудсорсинговых платформ. В любой момент у него есть сотни активных работников, готовых работать над поставленной задачей. Он обеспечивает гибкость для создания настраиваемых пользовательских интерфейсов с использованием HTML, CSS и javascript.Он также предоставляет некоторые основные настраиваемые шаблоны для задач аннотаций, таких как анализ настроений, классификация изображений, NER и т. д.

    Для нашего первого этапа процесса аннотации, т. е. ручного сегментирования дисплея одометра, мы использовали AMT. Для этой задачи мы модифицировали пользовательский интерфейс, исходный код которого был открыт Russell et al. [24]. Измененный пользовательский интерфейс позволяет работникам рисовать прямоугольник поверх изображения, перетаскивать его и изменять его размер. Мы собрали по 3 коробки от разных лейблеров для каждого изображения, чтобы зафиксировать возможные ошибки аннотаций.

    Figure Eight — еще одна краудсорсинговая платформа, работающая аналогично AMT. Помимо поддержки HTML, CSS и Javascript для дизайна пользовательского интерфейса, он имеет богатые шаблоны пользовательского интерфейса для маркировки различных объектов на изображениях. Он имеет встроенные функции, такие как увеличение, уменьшение масштаба, прокрутка и т. Д., Которые очень важны для нас при рисовании ограничивающих рамок на уровне символов. Функциональность увеличения облегчает возможность рисовать более узкие поля. Эта платформа также контролирует качество работы, выполняемой ее работниками.Все рабочие должны пройти тесты, прежде чем они смогут работать над любым заданием по аннотации. По всем этим причинам мы обнаружили, что качество аннотаций на рисунке 8 лучше, чем при использовании AMT, но за это приходится платить дополнительно. Следовательно, мы решили использовать обе платформы для каждого нашего первого и второго этапа аннотации, в зависимости от компромисса между стоимостью маркировки и качеством аннотаций.

    Для любой задачи по аннотации, выполненной с помощью краудсорсинга, важно, чтобы работники понимали ожидаемый результат запрошенных аннотаций.Очень важно предоставить четкие и подробные инструкции по маркировке, охватывающие все угловые случаи и в то же время максимально точные. Мы выполнили задачи по аннотации несколькими партиями, оценили качество аннотаций для каждой партии и выявили основные источники путаницы среди рабочих. Затем мы соответствующим образом изменили инструкции перед отправкой следующей партии. На рисунках 3, 4 показаны некоторые образцы изображений одометра и подписи к ним.

    Рисунок 3 .Примеры изображений одометра.

    Рисунок 4 . Образцы аннотаций. (A) Маркировка дисплея одометра. (B) Символы маркировки.

    Таблица 1 и рисунок 5 показывают распределение символов в наборе данных. 73% всех помеченных символов — цифры, и только 27% — буквы. С 52 возможными буквами алфавита (26 строчными и 26 прописными) количество выборок для каждого класса алфавита слишком мало и сильно несбалансировано. Позже это вдохновило нас сгруппировать все символы алфавита в один класс при обучении модели распознавания символов.

    Таблица 1 . Набор данных и распространение.

    Рисунок 5 . Распределение персонажей; X представляет нецифровые символы.

    Мы также получили дополнительную информацию от маркировщиков о качестве изображений в нашем наборе данных. Во время первоначальной ручной проверки мы заметили, что значительная часть изображений в наборе данных не имеет хорошего качества. Чтобы подтвердить это, во время аннотации мы попросили аннотаторов оценить качество изображения персонажей по разным категориям.В таблице 2 показано распределение изображений по пяти категориям. Обратите внимание, что значительная часть изображений (21%) отмечена как плохое или крайне плохое качество.

    Таблица 2 . Распределение качества изображения.

    4. Общий рабочий процесс системы

    Предлагаемое решение состоит из двух каскадных классификаторов обнаружения объектов, за которыми следует алгоритм постобработки (см. рис. 6). За последние несколько лет алгоритмы обнаружения объектов значительно улучшились.Чтобы использовать эффективность этих моделей, мы разделяем нашу проблему на две подзадачи, которые можно непосредственно рассматривать как проблемы в области обнаружения объектов:

    • Первый — это локализация одометра, цель которой — найти дисплей одометра по входному изображению.

    • Второй — распознавание символов, целью которого является поиск и распознавание символов на дисплее одометра.

    Рисунок 6 . Конвейер предлагаемой архитектуры.

    Далее мы приступим к подробному объяснению каждой из этих подзадач.

    4.1. Локализация одометра

    Первый этап конвейера — изолировать и извлечь дисплей одометра из остальной части изображения. Обычно есть два типа одометров: аналоговые и цифровые. Цифровые одометры имеют ЖК-дисплеи, отображающие показания пробега, и могут сопровождаться другой информацией, такой как температура, время, состояние топлива и т. Д. Аналоговый одометр состоит из механического счетчика пробега.Несмотря на то, что внешний вид аналоговых и цифровых одометров сильно различается, мы не различаем эти два типа на данном этапе. Чтобы обучить модель локализации одометра, мы обучили модель обнаружения объектов с изображениями одометра, где поле отображения одометра является интересующим объектом. Положение дисплея одометра предоставляется в виде координат (центр x, центр y, высота, ширина) поля отображения одометра. Алгоритмы обнаружения объектов обычно обучаются локализации и классификации объектов на изображении.Однако для локализации одометра существует единственный класс, т. е. отображение одометра, поэтому единственным выходом, который мы хотим получить от модели, являются координаты локализации. Во время вывода модель локализации берет изображение и выводит обратно координаты (центр x, центр y, ширина, высота) дисплея одометра.

    4.2. Распознавание символов

    Второй этап конвейера состоит из модели распознавания символов. Это модель распознавания объектов, обученная на изображениях и метках, созданных на втором этапе аннотации.Учебные изображения для этого этапа поступают с дисплея одометра, помеченного на первом этапе. Мы обрезаем отображение одометра для каждого изображения в наборе данных и передаем его в модель вместе с аннотациями со второго этапа. На втором этапе создаются аннотации положения (центр x, центр y, высота, ширина) каждого отдельного символа и соответствующей метки класса. Мы вносим некоторые изменения в метки классов перед обучением классификатора. Поскольку нас интересует только получение числа пробега на изображениях, достаточно распознавать только цифры на изображениях, а не остальные символы алфавита.Кроме того, если мы посмотрим на распределение символов в таблице 1, у нас будет очень мало выборок для каждого класса букв алфавита. Обучение модели распознаванию отдельных символов алфавита означает, что у нас будет очень мало примеров для большинства меток классов, и мы рискуем переобучиться. Вместо этого мы классифицируем символы по 11 различным меткам классов, 10 для цифр от 0 до 9 и 1 «нецифровой» класс для всех алфавитов.

    4.3. Постобработка

    Этап распознавания символов идентифицирует отдельные символы на дисплее одометра вместе с их координатами.В последней части конвейера мы хотим изолировать цифры, которые являются частью показаний пробега. На этапе постобработки соседние символы объединяются в слова/цифры и выбираются наиболее вероятные числа в качестве показаний пробега. В некоторых цифровых одометрах мы можем найти дополнительную информацию, отображаемую вместе с показаниями пробега. Некоторые из наиболее часто отображаемых дополнительных элементов информации включают температуру, время, предупреждающие сообщения, показания счетчика пройденного пути, состояние топлива и т. д. Важно отличать фактические показания пробега от других чисел, отображаемых на экране.Точно так же для аналогового одометра мы наблюдаем два варианта: большинство моделей имеют шесть цифр, а некоторые старые модели имеют 7 цифр. Обычно 7-я цифра меняется каждые 1/10 мили и не считается значительной частью показаний пробега.

    Чтобы иметь дело с подобными особыми случаями, мы разработали алгоритм постобработки, который заботится обо всех этих крайних случаях. Алгоритм обработки подробно описан ниже в Алгоритме 1.

    Алгоритм 1: Алгоритм постобработки

    5.Оценка и эмпирические результаты

    5.1. Экспериментальные настройки

    Мы случайным образом выбрали небольшую часть обучающего набора и использовали его в качестве проверочного набора для всех экспериментов. Выбор гиперпараметров для всех архитектур основан на производительности в наборе проверки. Мы использовали API обнаружения объектов, включенный в модели тензорного потока [25], для обучения и оценки моделей. Хуанг и др. [26] обеспечивает подробное сравнение скорости и точности различных метаархитектур, поддерживаемых API.Мы использовали экземпляр Amazon Web Services (AWS) Elastic Cloud Compute, содержащий 8 графических процессоров с 12 ГБ памяти каждый для обучения и тестирования моделей. Как для задачи локализации одометра, так и для задачи распознавания символов мы обучаем SSD и более быстрые архитектуры RCNN с несколькими вариантами модели CNN для извлечения функций, такими как начальная версия v2 [27], resnet101 [18], начальная resnet [28], мобильная сеть [29], и т. д. Мы экспериментировали с обоими подходами к трансфертному обучению, описанными в предыдущем разделе: (а) мы точно настроили модель обнаружения, обученную на наборе данных MS COCO, и (б) мы использовали модель классификации, обученную на наборе данных imagenet для извлечения признаков. и обучил остальные слои с нуля.Мы обнаружили, что использование модели обнаружения, обученной на наборе данных MS COCO, дало наилучшие результаты. Кроме того, SSD добился наилучшей производительности с начальным v2 в качестве средства извлечения признаков, а Faster RCNN показал наилучшие результаты с начальным Resnet в качестве средства извлечения признаков. Мы сообщаем среднюю среднюю точность для наиболее производительного SSD и более быстрого RCNN для двух этапов; Локализация одометра и распознавание символов. Мы сообщаем об окончательном анализе точности и ошибок для более быстрой архитектуры RCNN, которая является победителем между двумя архитектурами на обоих этапах.

    Наиболее эффективная более быстрая модель RCNN — это доработанная версия более быстрого детектора RCNN, первоначально обученного на наборе данных MS COCO. Детектор MS COCO был обучен начальной архитектуре resnet [подробно описанной в Szegedy et al. [28]] в качестве экстрактора признаков и 90 различных категорий в наборе данных MS COCO в качестве выходных объектов. Мы доработали эту модель, изменив последний слой, чтобы определить один класс (отображение одометра) для локализации одометра. Точно так же для распознавания символов мы изменили последний слой, чтобы вывести 11 классов (0,1,.,9,Х). Мы использовали генератор якорей сетки с масштабами 0,25, 0,5, 1,0, и 2,0, соотношением сторон 0,5, 1,0, и 2,0 и шагом 8 для высоты и ширины. Это означает, что в общей сложности 12 блоков предложений для каждой позиции привязки в сетке. На этапе постобработки настроено отклонение всех обнаружений с оценкой <0,3. Порог IOU установлен на 0,6 для не максимального подавления. Минимизируемая потеря представляет собой сумму потерь локализации и потерь классификации, обе из которых имеют одинаковый вес.Мы использовали скорость обучения 0,0003 и обучили модель на 50 000 шагов с размером партии 8.

    5.2. Результаты

    Обычный метод оценки для моделей обнаружения объектов заключается в измерении средней средней точности (карты) [20] для определенного порога отношения Intersection Over Union (IOU). Прогноз является истинно положительным, если отношение IOU между прогнозируемой ограничивающей рамкой и фактической рамкой больше, чем пороговое значение IOU. В таблице 3 показаны значения карты (при IOU = 0,5) моделей SSD и более быстрых моделей RCNN как для локализации одометра, так и для задачи распознавания символов.Результаты ясно показывают, что более быстрый алгоритм RCNN является победителем для обеих задач.

    Таблица 3 . Средняя средняя точность более быстрых архитектур RCNN и SSD для локализации одометра и этапа распознавания символов.

    Наша модель извлечения пробега содержит два детектора объектов, работающих совместно. Цель состоит не в обнаружении объекта/персонажа, а в извлечении фактических показаний пробега. Для этого модель должна правильно предсказать каждую цифру.Для нашей системы правильное получение этих цифр важнее, чем идеальная локализация дисплея одометра или отдельных символов.

    Чтобы измерить производительность системы, мы определили бинарную меру сквозной точности системы следующим образом: модель получает оценку, равную 1, если извлеченный пробег равен аннотированному пробегу, и 0 в противном случае. Кроме того, в большинстве случаев использования в бизнесе достаточно получить пробег в заданном диапазоне ошибок. Например; если модель предсказывает, что пробег составит 45 607, тогда как фактический пробег равен 45 687, то возникает ошибка в 80 миль.Для таких случаев использования, как составление страховых предложений или обработка требований, допустимая погрешность составляет около тысячи (1000) миль. Принимая это во внимание, мы вводим еще одну дополнительную сквозную метрику оценки системы следующим образом: модель получает оценку = 1, если абсолютный (извлеченный пробег — аннотированный пробег) < порога, и 0 в противном случае (где порог = 1000 миль) .

    Поскольку общее качество изображений в нашем наборе данных изображений одометра не очень хорошее, мы провели дальнейший анализ влияния качества изображения на производительность модели.Мы создали подмножество тестового набора, состоящего только из изображений хорошего качества. Эти изображения выбираются из тестового набора на основе их соответствующего рейтинга аннотатора. Это подмножество «изображений хорошего качества» в конечном итоге содержало 362 изображения. На рис. 7 показана сквозная точность системы для более быстрой модели RCNN как для исходного набора тестов, так и для подмножества «изображений хорошего качества». Для исходного набора тестов мы получили сквозную точность 85,4%, используя более быструю RCNN для обоих этапов. Аналогично добиваемся точности 88.8% в пределах погрешности границы 1000 миль. Для подмножества «изображения хорошего качества» мы получаем общую точность 90% и точность 91,4% в пределах погрешности в 1000 миль. Важно отметить повышение точности набора тестов на 5%, связанное с улучшением качества изображения. Этот результат дает возможность повысить производительность за счет проверки качества загружаемых изображений в режиме реального времени и немедленной обратной связи и рекомендаций для клиента по созданию изображений более высокого качества.Примеры результатов локализации одометра и распознавания символов показаны на рисунках 8, 9.

    Рисунок 7 . Сравнение результатов точности.

    Рисунок 8 . Избранные примеры локализации одометра. В случае нескольких обнаружений отображается только наиболее надежный блок.

    Рисунок 9 . Избранные примеры распознавания символов. Модель распознавания символов сканирует символы внутри области (зеленый прямоугольник), предложенной моделью локализации.Символы красного цвета — это предсказания модели распознавания символов. X представляет нецифровой символ.

    5.3. Анализ ошибок

    Чтобы определить ключевые недостатки модели и возможности для улучшения, мы провели более подробный анализ ошибок. Для всех неверных прогнозов мы вручную отнесли ошибку к одному из трех этапов конвейера. На рис. 10 показано распределение ошибок тестового набора между локализацией одометра, распознаванием символов и этапом постобработки.Ошибки локализации возникают, когда модель локализации не может правильно определить отображение одометра либо потому, что она не нашла отображение, либо потому, что предлагаемая ограничивающая рамка недостаточно точна, чтобы включить все символы на дисплее. Из рисунка 10 видно, что большая часть ошибок возникает на этапе распознавания символов. Ошибки на этом этапе включают не обнаружение или распознавание символов на дисплее одометра. Эту ошибку можно минимизировать, улучшив модель распознавания символов.Как мы упоминали ранее, качество изображения является важным фактором повышения точности, и нам необходимо приложить больше усилий для обеспечения того, чтобы загружаемые изображения соответствовали минимальным стандартам качества.

    Рисунок 10 . Подробный анализ ошибок по стадиям.

    Алгоритм постобработки составляет 15% от общей ошибки. Эта ошибка включает в себя такие случаи, как невозможность группировки цифр, невозможность отличить пробег от других чисел на дисплее, идентификация цифры после запятой как части пробега и т. д.

    6. Архитектура развертывания

    Развертывание детектора пробега одометра находится в стадии разработки. Однако мы повторно используем структуру развертывания, использовавшуюся в прошлом для аналогичных моделей распознавания изображений в нашей компании. В этом разделе мы опишем такой фреймворк.

    Контейнерное развертывание

    в настоящее время очень популярно. Контейнеры независимы, легко настраиваются и легко масштабируются для нескольких компьютеров. Микросервисы, работающие внутри контейнеров, обеспечивают изоляцию от реальной системы, принимающей сервис, и обеспечивают гибкость для независимой и быстрой работы.Мы разворачиваем модель как микросервис, работающий в док-контейнере. Docker позволяет упаковывать коды и зависимости в образ Docker, который запускается внутри контейнера Docker. Контейнеры Docker совместимы с любой операционной системой.

    На рис. 11 показана общая архитектура, используемая для развертывания. Мы используем инструменты, предоставляемые экосистемой Amazon Web Service (AWS), для запуска, масштабирования, организации и запуска контейнера Docker. Подробное описание каждого из этих инструментов можно найти на официальном сайте [30].Центральным компонентом является док-контейнер, в котором размещается модель извлечения пробега с помощью одометра. Мы используем реестр эластичных контейнеров Amazon (ECR) для размещения образов докеров и сервисы эластичных контейнеров Amazon (ECS) для запуска контейнеров. Мы используем хранилище параметров системного менеджера Amazon (SMPS) для хранения параметров среды выполнения и Amazon CodeBuild для создания образа докера. Кроме того, Amazon ElasticBeanStalk (EBS) используется для организации развертывания в ECS, а также для предоставления и настройки других ресурсов, таких как LoadBalancer, группы AutoScaling и т. д.EBS упрощает регистрацию, мониторинг и отправку уведомлений разработчикам о неожиданных перерывах в обслуживании. Мы считаем, что принцип непрерывной интеграции/непрерывной доставки (CI/CD) [31] является важной частью любого проекта по науке о данных. Мы хотим иметь возможность обучать новые модели или обновлять кодовую базу и автоматически развертывать их в рабочей среде с минимальными усилиями. Это позволяет специалисту по данным больше сосредоточиться на улучшении моделей, а не тратить время на развертывание. Для CI/CD мы используем Jenkins.Как только мы вносим изменения в репозиторий git, Дженкинс создает образ, запускает тесты и развертывает модель в рабочей среде. Вот пошаговое описание процесса развертывания:

    • Отправить изменения в репозиторий git, размещенный в битбакете.

    • Jenkins отслеживает изменения в репозитории git и инициирует процесс сборки.

    • Jenkins создает код, запускает тест и создает образ.

    • Jenkins отправляет образ в ECR и вызывает проблемы с развертыванием в ECS.

    • ECS извлекает новый образ из ECR и запускает его в контейнере Docker.

    • EBS получает HTTP-запрос с изображением одометра.

    • ELB распределяет нагрузку между несколькими контейнерами, и EBS при необходимости запускает дополнительные экземпляры контейнеров.

    • Контейнер обрабатывает изображение и отправляет пробег обратно в пользовательское приложение.

    Рисунок 11 . Архитектура развертывания.

    Клиентское мобильное приложение отправляет HTTP-запрос на сервер одометра и получает в ответ номер пробега. Он автоматически заполняет показания одометра в форме.У пользователя будет возможность проверить и при необходимости исправить показания пробега перед отправкой формы. Изображение одометра загружается на локальный сервер вместе с формой во время отправки.

    7. Выводы и будущая работа

    В этой работе мы разработали новое решение связанной со страхованием проблемы извлечения показаний пробега из изображений одометра. Мы использовали существующую технологию распознавания объектов и разработали алгоритм постобработки для определения и извлечения показаний пробега.Разработанная система смогла добиться высокой точности определения пробега, несмотря на низкое качество изображений. Мы также предоставили полный проект реализации, включая инструменты и технологии, которые мы используем для развертывания, масштабирования и управления моделью в производственной среде.

    Наш подробный анализ ошибок дает представление о недостатках системы и открывает возможности для ее улучшения. Мы можем еще больше повысить производительность модели, используя наведение по изображениям и применяя минимальные требования к качеству изображения.Например, когда пользователь делает снимок одометра, дисплей приложения может содержать ограничивающую рамку, и пользователю будет предложено выровнять отображение одометра в пределах этой ограничивающей рамки. Этот метод обычно используется в нескольких приложениях, которые считывают данные с кредитных карт, личных чеков и т. д. Наведение изображения может помочь уменьшить потребность в точной модели локализации, и, следовательно, ошибки, связанные с этой моделью, могут быть значительно сведены к минимуму. Это также гарантирует, что изображения будут сделаны прямо перед дисплеем одометра и с правильной ориентацией.

    Мы также изучаем методы оценки достоверности прогноза для предсказанных цифр пробега. Если мы можем оценить достоверность прогноза, мы можем автоматически принимать изображения, когда мы уверены, что предсказываем правильное показание пробега, и просить пользователя повторить процесс или ввести пробег вручную, если нам не удастся произвести достаточно надежный прогноз.

    Заявление о доступности данных

    Наборы данных, созданные для этого исследования, не могут быть опубликованы из-за соображений конфиденциальности клиентов.Запросы на доступ к этим наборам данных следует направлять соответствующему автору.

    Вклад авторов

    SA реализовал проект, провел эксперименты и работал над рукописью. Г.Ф. инициировал проект, руководил им и работал над рукописью.

    Конфликт интересов

    SA и GF работали в компании American Family Insurance.

    Ссылки

    1. Смит Р. Обзор механизма распознавания текста tesseract. В: Proc. Девятый междунар.Конференция по анализу и распознаванию документов (ICDAR) Парана (2007 г.). п. 629–33. doi: 10.1109/ICDAR.2007.4378659

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    3. Hosseini H, Xiao B, Poovendran R. API облачного зрения Google неустойчив к шуму. СоRR . (2017) абс/1704.05051.

    Академия Google

    4. Liu W, Anguelov D, Erhan D, Szegedy C, Reed S, Fu CY, et al. SSD: однократный многоблочный детектор. В: Европейская конференция по компьютерному зрению .Амстердам: Спрингер (2016). п. 21–37.

    Академия Google

    5. Гиршик Р. Фаст R-CNN. In: Международная конференция IEEE по компьютерному зрению (ICCV) . Пекин (2015).

    Академия Google

    6. Масуд С.З., Шу Г., Дехган А., Ортис Э.Г. Обнаружение и распознавание номерных знаков с использованием глубоко изученных сверточных нейронных сетей. СоRR . (2017) абс/1703.07330.

    Академия Google

    7. Булан О., Козицкий В., Рамеш П., Шрив М.Распознавание номерных знаков без сегментации и аннотаций с глубокой локализацией и идентификацией отказов. IEEE Trans Intel Trans Syst . (2017) 18:2351–63. doi: 10.1109/TITS.2016.2639020

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    8. Санап П.Р., Наротэ С.П. Система распознавания номерных знаков-опрос. AIP Conf Proc . (2010) 1324: 255–60. дои: 10.1063/1.3526208

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    9. Сонаване К., Сони Б., Маджи У.Обзор по автоматическому распознаванию номерных знаков (ANR). Приложение Int J Comput . (2015) 125:1–4. doi: 10.5120/ijca2015

    0

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    10. Ду С., Ибрагим М., Шехата М.С., Бадави В.М. Автоматическое распознавание номерных знаков (ALPR): современный обзор. IEEE Trans Circ Syst Video Technol . (2013) 23:311–25. doi: 10.1109/TCSVT.2012.2203741

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    11. Нагаока Ю., Миядзаки Т., Сугая Ю., Омачи С.Обнаружение текста с помощью более быстрого R-CNN с несколькими сетями предложений регионов. In: 2017 14-я Международная конференция IAPR по анализу и распознаванию документов (ICDAR) . Том. 6. Киото: IEEE (2017). п. 15–20.

    Академия Google

    12. Борисюк Ф., Гордо А., Сивакумар В. Розетта: Крупномасштабная система для обнаружения и распознавания текста на изображениях. В: Материалы 24-й Международной конференции ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных . Лондон: ACM (2018).п. 71–9.

    Академия Google

    13. Yang C, Yin X-C, Yu H, Karatzas D, Cao Y. Задача надежного чтения ICDAR2017 при извлечении текста из биомедицинских литературных рисунков (DeTEXT). In: 2017 14-я Международная конференция IAPR по анализу и распознаванию документов (ICDAR) . Том. 1. Киото: IEEE (2017). п. 1444–147 гг.

    Академия Google

    14. Ren S, He K, Girshick R, Sun J. Faster R-CNN: На пути к обнаружению объектов в реальном времени с сетями предложений регионов.В: Достижения в области нейронных систем обработки информации . Монреаль, Квебек: Curran Associates, Inc. (2015). п. 91–9.

    Реферат PubMed | Академия Google

    15. Лонг Дж., Шелхамер Э., Даррелл Т. Полностью сверточные сети для семантической сегментации. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. (Бостон, Массачусетс) (2015 г.). п. 3431–40.

    Реферат PubMed | Академия Google

    16. Симонян К., Зиссерман А.Очень глубокие сверточные сети для крупномасштабного распознавания изображений. СоRR . (2014) абс/1409.1556.

    Академия Google

    17. Szegedy C, Liu W, Jia Y, Sermanet P, Reed S, Anguelov D, et al. Углубление с извилинами. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. (Бостон, Массачусетс) (2015 г.). п. 1–9.

    Академия Google

    18. He K, Zhang X, Ren S, Sun J. Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений.В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. (Сиэтл, Вашингтон) (2016 г.). п. 770–8.

    Академия Google

    19. Russakovsky O, Deng J, Su H, Krause J, Satheesh S, Ma S, et al. Крупномасштабная задача визуального распознавания Imagenet. Int J Comput Vision . (2015) 115:211–52.

    Академия Google

    20. Everingham M, Eslami SMA, Van Gool L, Williams CKI, Winn J, Zisserman A. Задача классов визуальных объектов Pascal: ретроспектива. Int J Comput Vision . (2015) 111:98–136. doi: 10.1007/s11263-014-0733-5

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    21. Лин Т.И., Мэйр М., Белонги С., Хейс Дж., Перона П., Раманан Д. и соавт. Microsoft coco: общие объекты в контексте. В: Европейская конференция по компьютерному зрению . Цюрих: Спрингер (2014). п. 740–55.

    Академия Google

    24. Рассел Б.С., Торральба А., Мерфи К.П., Фримен В.Т. LabelMe: база данных и веб-инструмент для аннотирования изображений. Int J Comput Vision . (2008) 77:157–73. doi: 10.1007/s11263-007-0090-8

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    26. Huang J, Rathod V, Sun C, Zhu M, Korattikara A, Fathi A, et al. Компромиссы между скоростью и точностью для современных сверточных детекторов объектов. В: IEEE CVPR . Том. 4. (Гонолулу, Гавайи) (2017).

    Академия Google

    27. Szegedy C, Vanhoucke V, Ioffe S, Shlens J, Wojna Z. Переосмысление исходной архитектуры компьютерного зрения.В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. Сиэтл, Вашингтон (2016 г.). п. 2818–26.

    Академия Google

    28. Сегеди С., Иоффе С., Ванхуке В., Алеми А.А. Inception-v4, inception-resnet и влияние остаточных соединений на обучение. В: AAAI (Сан-Франциско, Калифорния). (2017). п. 12.

    Академия Google

    29. Howard AG, Zhu M, Chen B, Kalenichenko D, Wang W, Weyand T, et al. Мобильные сети: эффективные сверточные нейронные сети для приложений мобильного зрения. препринт arXiv. (2017) архив: 170404861.

    Академия Google

    Памятка

    — Владельцам бизнеса! Не забудьте сфотографировать свои одометры в Новый год

    Хотите, чтобы мои подкасты и сообщения в блогах доставлялись вам в почтовый ящик? Нажмите здесь, чтобы подписаться

    Первый… С НОВЫМ ГОДОМ! Это был год, полный делового сотрудничества и рекомендаций. Многие из вас продолжают расширять сферу и широту услуг, на которые я могу дать рекомендации. Я надеюсь, что я делаю то же самое.

    Сделайте одолжение своим друзьям-владельцам бизнеса, отправив им эту важную записку.

    Если вы являетесь владельцем бизнеса и берете на себя расходы на автомобиль, то вам необходимо вести соответствующие записи о пробеге.

    Независимо от того, берете ли вы фактические расходы или вычитаете за деловые мили, ОДИНАКОВЫЕ записи о пробеге должны храниться и предоставляться в налоговую службу для проверки.

    Позвольте мне сообщить вам, какая именно информация потребуется IRS для подтверждения ваших деловых миль.

    Итак, каковы основные правила IRS?

    НЕТ ОЦЕНОК, Только точный пробег.
    Детализация каждой поездки с перечислением бизнес-причин
    Суммарный пробег за год

    Пожалуйста, внимательно прочтите эти пункты. ТОЧНЫЙ пробег. КАЖДАЯ поездка детализирована. ОБЩИЙ годовой пробег.

    Вы не можете использовать оценки, IRS отклонит это. (Это означает вас, мои клиенты агента по недвижимости!)

    Многие люди не понимают, что проверка вычета миль начинается с общего количества миль, пройденных за год, а не только с деловых поездок.Откуда мы можем это знать?

    Нет, ответ не в квитанциях о замене масла Jiffy Lube.

    Лучший способ проверить свой общий годовой пробег — сфотографировать свой одометр 1 января каждого года. Таким образом, у нас есть два изображения одного и того же одометра с отметкой даты, что даст нам общее количество миль, пройденных за год.

    Если вы покупаете новую машину в течение года, сфотографируйте ее в тот день, когда вы сгоняете машину со стоянки.

    Обязательно сохраните эти изображения в трех местах.1) На локальном резервном диске в вашем доме в офисе, 2) в папке онлайн-хранилища, предназначенной только для бизнес-элементов, 3) и отправьте их мне по электронной почте, чтобы я мог заархивировать их для вас на моем сервере.

    Помните, что в тот момент, когда у вас возникнет вопрос о бизнесе или налогах, вам следует позвонить мне.

    Пожалуйста, свяжитесь со мной без промедления с любым налогом, бизнесом или

     бухгалтерский вопрос и назначить консультацию.

    Налоговые законы сложны.

    Очень легко совершить ошибку, которая может повлечь за собой наказание.

    У вас есть вопросы по налогам, бухгалтерскому учету или бизнесу?

    Немедленно позвоните мне. (732) 673-0510.

    Ваш дипломированный бухгалтер или адвокат

    игнорируете ваши телефонные звонки и электронные письма?

    Немедленно позвоните мне. (732) 673-0510.

    Помните,

    «Если мы не работаем на вас, значит, вы работаете не в полную силу»

    Chris Whalen, CPA
    (732) 673-0510
    81 Oak Hill Road
    Red Bank, NJ 07701
    www.chriswhalencpa.com

    Ред-Бэнк • Рамсон • Кольтс-Нек • Холмдел • Миддлтаун • Линкрофт • Брик • Томс-Ривер • Си-Брайт • Дил • Литл-Сильвер • Лонг-Бранч • Асбери-Парк • Брэдли-Бич • Белмар • Бриэль • Итонтаун • Фэйр-Хейвен • Фармингдейл • Хайлендс • Атлантическое нагорье • Хауэлл • Саранча • Пляж Монмут • Шрусбери • Спринг-Лейк • Водопады Тинтон • Округ Монмут

    #IncomeTax #IRS #cpa #TaxReform #amnesty #taxrelief #potus

    «Принц одометров» демонстрирует идеальную последовательность чисел в семейном минивэне

    Житель Северной Каролины создал образец совершенства одометра.

    «По какой-то причине пару месяцев назад мне пришла в голову идея объединить основной одометр с счетчиком пройденного пути и посмотреть, смогу ли я получить полный набор цифр от 1 до 0», — объяснил Джон Прайс As It. Бывает хозяин Кэрол Офф.

    Прайс, который называет себя одновременно «математиком» и «немного одержимым», заручился поддержкой своей семьи, чтобы составить план по доведению их Honda Odyssey до идеального состояния.

    «Думаю, люди запрограммированы на то, чтобы видеть закономерности, и если вы разбираетесь в математике, вы замечаете такие вещи», — сказал Джон Прайс.(Предоставлено Джоном Прайсом)

    Сначала его 11-летний сын, сам «парень с числами», сделал несколько быстрых вычислений.

    «Мой сын добросовестно сделал вычитание и понял, что на 122 667 милях вам нужно будет нажать кнопку сброса [на счетчике пройденного пути], и, возможно, через несколько недель или месяц вам нужно будет сделать снимок, — сказал Прайс.

    Этот роковой момент наступил на прошлой неделе, когда семья возвращалась домой с похорон.

    Как они и планировали, жена Прайса, Эми, съехала с дороги, когда им не хватило нескольких миль. Она медленно ехала вверх и вниз по тихой служебной дороге, а затем остановилась на стоянке, когда дело дошло до «последних десятых». миль.

    Семья Джона Прайса, слева направо: Зейн, Эми и Серена. (Предоставлено Джоном Прайсом)

    «Мы немного волновались, что кто-то заметит нас и подумает, что мы пытаемся сделать что-то вроде [близлежащего] склада или что-то в этом роде», — пошутил он.

    В одно мгновение цифры встали на свои места.

    Фотография была сделана, «было много празднования, тогда это было об этом», сказал Прайс.

    Самое сложное, по его словам, это не забыть сделать это.

    «Я немного помешан на числах, но я точно не езжу весь день, каждый день думая о своем одометре.»

    Только опубликовав фотографию в Facebook, он понял, что люди интересуются искусством фотографирования одометра.

    «Я думал, что это я просто такой странный», — засмеялся он.

    Прайс не планировал никаких дальнейших действий, но благоговейно отзывался о человеке в Интернете, которому удалось выровнять не только свой одометр и счетчик пройденного пути, но и его цифровые показания скорости.

    «Если я король одометров, то этот парень — император одометров», — сказал Прайс.

    Ваша страховая компания может основывать ставки 2021 года на пробеге до COVID-19

    Можно сказать, что Артур Кригер, бывший детектив полицейского управления Лос-Анджелеса, из тех парней, которые ожидают разумных ответов на разумные вопросы.

    Итак, 88-летний Кригер был более чем сбит с толку, когда недавно связался со своей страховой компанией Hartford, чтобы спросить о пробеге, используемом для продления страхового покрытия.

    Как и многие, если не большинство из нас, житель Западного Лос-Анджелеса водит машину намного меньше из-за пандемии. Примерно в это же время в прошлом году он заметил, что, по оценкам Хартфорда, он проезжает на своей Toyota Prius 2001 года 9000 миль в год.

    «Я позвонил им и объяснил, что сейчас машина проехала менее 1000 миль», — сказал мне Кригер. «Они попросили меня сфотографировать одометр дважды с интервалом в три месяца».

    Он так и сделал и сказал, что страховая компания сразу же снизила его оценку годового пробега до 1000.

    Тем не менее, когда его последнее уведомление о продлении пришло по почте на днях, оно включало оценку пробега в 4000 миль и соответствующее повышение ставки.

    «Я снова позвонил им и пожаловался, что это невозможно, потому что мы все еще находимся в ситуации с COVID-19, а машину почти не водят», — вспоминал Кригер.

    «Мне ответили, что в Калифорнии, и только в Калифорнии, есть агентство, которое сообщает страховым компаниям о пробеге автомобилей.

    Кригер сказал, что спросил у представителя Хартфорда название этого агентства. «Он сказал мне, что они не обнародуют эту информацию».

    Кригер не нашел этот ответ особенно удовлетворительным. Поэтому он спросил меня, что я могу ему сказать.

    Здесь происходит несколько вещей, не в последнюю очередь страховщик играет скромно с тем, где он получает информацию, связанную со ставкой, и, по-видимому, игнорирует фотографические доказательства, представленные страхователем.

    Во-первых, страховщики используют пробег как фактор при установлении ставок.Это разрешено законодательством Калифорнии.

    Закон разрешает страховщикам запрашивать у держателей полисов свои собственные оценки пробега в милях за любой конкретный 12-месячный период. Страховщикам также разрешено запрашивать у страхователей подробную информацию о том, где они обычно ездят и как часто.

    Ваша страховая компания может запросить фотографии вашего одометра для подтверждения любых оценок пробега. Все идет нормально.

    Закон гласит, что страховщик «может потребовать, но не должен требовать», чтобы вы подкрепляли любые претензии записями о техническом обслуживании или чтобы вы установили на свой автомобиль датчик, который автоматически отслеживает все пройденные мили.

    Prius Кригер 2001 года не имеет такого датчика.

    «Страховщик может получить и использовать показания одометра для проверки смога от Калифорнийского бюро ремонта автомобилей, Калифорнийского департамента транспортных средств или любого другого государственного учреждения, которое поддерживает показания одометра для оценки годового пробега», — говорится в законе.

    Итак, у нас есть соответствующие агентства. Почему страховая компания не раскрыла бы это или просто не признала, что у нее не было информации, мне непонятно.

    Говорить страхователю, что эта информация является частной собственностью, как это было в случае, когда Кригер спросил, просто странно. И неправильно.

    Безусловно, пандемия стала проблемой для страховщиков транспортных средств. Им пришлось выбросить оценки пробега за годы, потому что машины многих людей остаются на подъездной дорожке на фоне перехода к работе и учебе из дома.

    После того, как я написал об этой проблеме в апреле прошлого года, комиссар по страхованию штата Калифорния Рикардо Лара приказал всем страховым компаниям предлагать скидки.По оценкам его офиса, калифорнийским водителям было возвращено более 1 миллиарда долларов.

    Однако несколько месяцев спустя я заметил, что некоторые страховщики, по-видимому, компенсируют эти скидки за счет повышения премий. Я привел пример работника Sherman Oaks, который получил скидку в размере 77 долларов, потому что перестал водить машину, а затем ему повысили ежемесячную ставку на 11%.

    Если судить по опыту Кригер, некоторые страховщики теперь могут игнорировать оценки пандемического пробега, представленные страхователями, и использовать свои собственные цифры для оправдания более высоких ставок.

    Дело Кригера тем более тревожно, что он прыгнул через все обручи, представленные его страховщиком, и все равно получил прибавку.

    Кригер, уволившийся из полиции Лос-Анджелеса в 2012 году после 20 лет службы в запасе, заплатил около 1700 долларов, чтобы застраховать свой Prius в 2019 году, когда он все еще проезжал около 9000 миль в год.

    После того, как он сказал Хартфорду, что из-за пандемии едет ближе к 1000 миль, и подкрепил это фотографическим доказательством, его премия за 2020 год была сокращена вдвое до 825 долларов.

    Он сказал, что на 2021 год страховая компания хотела поднять эту ставку примерно на треть, почти до 1100 долларов, исходя из оценки в 4000 миль, которые Хартфорд получил, ну, откуда-то.

    Последняя проверка Кригера на смог проведена в августе прошлого года. Независимо от того, что он показал с точки зрения пробега с момента его предыдущего теста двумя годами ранее, показания одометра, которые он представил в прошлом году, предоставили более актуальные данные.

    Более того, он сказал, что сделал еще одну фотографию своего одометра и отправил ее страховой компании несколько дней назад.Оказалось, что с марта прошлого года он проехал менее 700 миль.

    Я рад сообщить, что на следующий день после того, как я связался с Хартфордом, Кригер сказал мне, что ему позвонили из компании.

    «Они очень извинялись, — сказал он. — Они сказали, что это все ошибка.

    Кригер сказал, что его предполагаемый пробег на 2021 год был снова снижен до 1000 миль, а его премия снижена до менее 1000 долларов.

    Мэтью Стурдевант, представитель Hartford, заявил в своем заявлении, что «использование общедоступной информации, предоставленной третьей стороной, является обычной отраслевой практикой.

    «Если клиент сомневается в оценке годового пробега, мы работаем с нашим клиентом, чтобы получить дополнительную информацию для рассмотрения», — сказал он.

    Стурдевант отказался назвать третью сторону, которая, по-видимому, собирает показания одометра от государственных органов.

    Как бы то ни было, опыт Кригер служит предостережением для всех владельцев транспортных средств, чтобы они внимательно проверяли свои уведомления о продлении в этом году.

    Мало что изменилось с точки зрения требований оставаться дома, и многие из нас по-прежнему используют свои автомобили только изредка.

    Убедитесь, что оценка пробега вашей страховой компании продолжает отражать это. И не стесняйтесь оспаривать любую оценку или повышение ставок, которые кажутся сомнительными.

    «Интересно, скольких других людей задевает завышенный пробег», — сказал Кригер. «На протяжении многих лет я никогда не обращал внимания на такие вещи».

    А теперь?

    «Теперь я буду внимателен. Тебе лучше поверить в это».

    Фотографии одометра, необходимые в течение 14 дней для уплаты налога на электромобили в штате Виктория, или налог на электромобиль отменяется

    Снимок

    • Новый налог с пользователей дорог на электромобили и гибриды PHEV действует с 1 июля
    • Правительство утверждает, что необходимо вернуть деньги за субсидии на электромобили VicRoads защитила уже вынесенные предупреждения владельцам электромобилей за то, что они не предоставили фотографии одометра о том, как далеко они проехали, всего через месяц после того, как была запущена спорная схема дорожного налога.

      В рамках дистанционной оплаты, введенной 1 июля этого года, новые и существующие владельцы электромобилей должны указать, сколько километров они проехали.

      Согласно The Driven , некоторые автомобилисты уже нарушили правила, которым грозит потеря регистрации – всего через месяц после вступления новой системы в силу.

      Представитель Министерства транспорта штата Виктория, однако, сказал, что процесс всегда был четко намечен.

      «У операторов транспортных средств с нулевым и низким уровнем выбросов (ZLEV), которые зарегистрировали свое транспортное средство с 1 июля 2021 года, есть 14 дней, чтобы сделать первоначальную декларацию одометра», — сказали они.

      Они добавили, что если показания не будут предоставлены в первую дату регистрации автомобиля, владельцам может быть предъявлено более высокое обвинение, поскольку власти рассчитывают среднее дневное расстояние, пройденное на основе следующего раза, когда подается декларация. и выставит счет на основании этого.

      6

      У новых владельцев электромобилей в Виктории есть 14 дней, чтобы отправить показания одометра в VicRoads

      Историю сюда

      18 ИЮНЯ: Со следующего месяца владельцы электромобилей в Виктории должны будут присылать в управление шоссейных дорог штата фотографии одометра своего автомобиля, чтобы зафиксировать, как далеко они проехали, иначе им грозит аннулирование их Rego.

      1 июля вступает в силу противоречивый налог правительства штата Виктория на электромобили. На этой неделе компания VicRoads раскрыла, как она планирует взимать плату с владельцев, требуя показания одометра и подтверждающую фотографию в качестве доказательства каждый раз при продлении регистрации транспортного средства.

      Более того, любой, кто будет уличен в попытке провернуть быстро, предоставив ложные показания, может получить 60 штрафных единиц и штраф почти в 10 000 долларов. Для бизнеса наказание увеличивается до 300 штрафных единиц или штрафа в размере 50 000 долларов.

      Департамент транспорта заявил, что «несоблюдение схемы может привести к штрафам, включая приостановку и аннулирование регистрации транспортного средства».

      6

      Владельцы электромобилей будут платить 2,5 цента/км с 1 июля

      В рамках новой дистанционной оплаты водители электромобилей (EV) и подключаемых гибридов (PHEV) будут платить за каждый пройденный ими километр.

      Владельцы электромобилей будут платить 2,5 цента/км, а владельцы PHEV — 0.Скидка 5 центов/км, учитывая, что они уже платят акциз на топливо при заправке на заправке, но им будет предложено 100 долларов от стоимости их ежегодной регистрации (по сути, первые 4000 км электромобиля и первые 5000 км PHEV будут бесплатными).

      В то время как мягкие гибриды не будут платить налог, они также больше не будут иметь право на скидку в размере 100 долларов США с 1 июля.

      Политика

      , принятая 25 мая 2021 года, направлена ​​на автомобили с нулевым и низким уровнем выбросов, по сути, взимая плату с владельцев за то, что им не нужно платить 42.Федеральный акциз на топливо в размере 7 центов за литр вместо введения налога, основанного на километрах, пройденных за год.

      6

      Владельцы PHEV не будут иметь право на государственную скидку в размере 3000 долларов США и должны будут платить налог в размере 2 центов/км наряду с топливным акцизом

      Схема подверглась резкой критике – не только за ее расходы, но и за то, как она записывает расстояние, пройденное за год.

      Вместо использования системы, аналогичной розовым листам в Новом Южном Уэльсе, где автомобили проходят независимую проверку каждые 12 месяцев и записываются показания одометра, VicRoads отправит владельцам запрос на фотографию показаний одометра автомобиля, когда они обновят свой Регистрация.

      Бехьяд Джафари, генеральный директор Совета по электромобилям, сказал: «Вся идея и процесс были просто запущены без каких-либо консультаций с промышленностью. И это видно. система, фактически созданная для 21-го века, а не 20-го века, принесет пользу всем». Подключаемые гибридные драйверы не только оплачиваются дважды, но и освобождаются от основной государственной субсидии. Правительство определенно усложняет жизнь подключаемым гибридным драйверам.Любое увеличение стоимости подключаемых гибридных драйверов должно быть компенсировано, по крайней мере, для того, чтобы Виктория не откатилась назад, когда дело доходит до внедрения электромобилей. «Любые дополнительные сборы для владельцев электромобилей действуют как сдерживающий фактор, особенно на данном этапе рынка. Правительства должны делать все возможное, чтобы стимулировать потребление электромобилей, а не добавлять дополнительные сборы, которые усложняют жизнь потребителям. Правительство штата Виктория, похоже, стреляет в себя. в ногу с этим преждевременным налогом на электромобили».

      6

      Hyundai Australia считает, что налог несправедливо направлен на электромобили

      В беседе с WhichCar представитель Hyundai Australia раскритиковал немедленное введение налога на электромобили, заявив, что в будущем он необходим, но сейчас неподходящее время.

      «Поскольку автомобили становятся более эффективными и потребляют меньше топлива — или вообще не потребляют топлива в случае электромобилей — доходы правительства от топливного акциза сократятся», — сказал представитель Hyundai.

      «Поэтому на каком-то этапе в будущем нам нужно будет рассматривать взимание платы с пользователей дорог более широко — на национальной основе, для всех транспортных средств, использующих дороги.

      «Пока не будет разработана такая национальная стратегия, подходящее время для введения налога на автомобили с нулевым уровнем выбросов.

      «Взимать плату с пользователей дорог будет лучше по времени после того, как будут созданы стимулы для поощрения общественного принятия электромобилей.Мы видим, что государственные стимулы хорошо работают в большинстве развитых стран мира как ключевой компонент политики в области изменения климата.

      «Мы воодушевлены пакетом стимулов правительства штата Виктория для электромобилей и сопутствующими инвестициями в инфраструктуру зарядки электромобилей. зарядка в более широком смысле.

      «До тех пор мы не выступаем за то, чтобы облагать налогом самые передовые и эффективные транспортные средства на дорогах.»

      Новая схема субсидий для новых покупателей электромобилей также недавно была введена правительством штата Виктория, в соответствии с которой цена на полностью электрический или водородный автомобиль у дилера снижается на 3000 долларов, хотя это также подверглось критике за то, что оно «запутывает». некоторые дилеры применяют скидку, а другие нет.

      Департамент транспорта защищает плату за пользование дорогами, утверждая, что необходимо вернуть деньги из схемы субсидирования.

      «Мы предпринимаем смелые шаги для достижения нулевых выбросов в Виктории к 2050 году», — сказал представитель.

      «Мы знаем, что транспорт является одним из крупнейших источников выбросов в штате, и с помощью нашей дорожной карты по созданию автомобилей с нулевым уровнем выбросов мы гарантируем, что Виктория станет лидером в использовании автомобилей с нулевым уровнем выбросов, сделав их доступными для большего числа жителей Виктории.

      «Наш Пакет поддержки в размере 100 миллионов долларов США для автомобилей с нулевым уровнем выбросов включает в себя новую субсидию на транспортное средство, чтобы больше людей могли получить доступ к новому, более чистому автомобилю, расширенную зарядную инфраструктуру и инициативы по увеличению покупок корпоративного автопарка.

      «Эти инвестиции стали возможными благодаря нулевому сбору с пользователей дорог с низким уровнем выбросов, который гарантирует, что все участники дорожного движения внесут свою справедливую долю в стоимость дорожной сети Виктории, поскольку мы работаем над тем, чтобы сделать наши дороги чище.

      6

      Исполнительный директор Совета по электромобилям Бехьяд Джафари

      владельцев электромобилей попросили прислать показания одометра для уплаты дорожного налога, и они недовольны с новым дорожным налогом на электромобили, который вступает в силу с начала нового финансового года.И они не счастливы.

      Владельцы

      электромобилей в Виктории будут облагаться налогом в размере 2,5 цента за километр с 1 июля, что означает ежегодный счет в размере 375 долларов США для автомобилей, которые проезжают около 15 000 км в год, и около 750 долларов США в год для электромобилей, которые проезжают вдвое больше.

      Любой владелец электромобиля, не выполнивший требование, рискует аннулированием или приостановлением регистрации автомобиля или чем-то еще. «Невыполнение этого требования может привести к приостановке или аннулированию регистрации вашего автомобиля или другим санкциям», — говорится в письме от VicRoads.

      Любой водитель, который не предоставит фотографию показаний одомотера до 1 июля, не сможет уклониться от оплаты, потому что ему будет выставлен счет в соответствии со «средним дневным использованием автомобиля», как только это будет установлено.

      Налог не понравился владельцам электромобилей или компаниям, участвующим в переходе на электромобили, которые описывают его как ретроградное препятствие для внедрения электромобилей в Австралии, которая уже значительно отстает от остального развитого мира.

      Один из пользователей Твиттера, Роб, опубликовал это изображение (вверху), используя функции рисования на экране Model 3, чтобы показать, что именно он думает о дорожном налоге.

      «Я только что получил письмо от VicRoads, в котором меня обвиняют в том, что я поступил правильно, пытаясь сократить выбросы CO2», — сообщил владелец Model 3 Роджер Ричардс The Driven по электронной почте.

      «Виктория за этот короткий период прославилась во всем мире своим налогом ViVe (викторианская вендетта» налогом на электромобили). Он будет продолжать страдать во многих отношениях, упуская многие ценовые, социальные и рекламные преимущества, полученные такими странами, как Норвегия, Калифорния, Нидерланды и Новая Зеландия», — написал он.

      «Некоторые из этих преимуществ включают более дешевые автомобили и гораздо более широкий спектр транспортных средств, доступных для их граждан, потому что эти места известны как дружественные к электромобилям, а не как антагонистические».

      Виктория попыталась компенсировать политические последствия нового налога на электромобили, предложив скидку в размере 3000 долларов США за приобретенные новые электромобили, по крайней мере, для первых 4000 новых электромобилей, после чего размер скидки будет пересмотрен.

      NSW, с другой стороны, объявил о скидке в размере 3000 долларов на 25 000 автомобилей, отменил гербовый сбор для всех электромобилей и отсрочил любой дорожный налог на электромобили как минимум до 2027 года.

      Новое предложение скидок в Виктории не распространяется на существующих владельцев электромобилей, которые не получат скидки, но будут платить налог за вождение автомобилей без выбросов, даже если они выезжают за пределы Виктории.

      «Это большой отстой. Я так разочарован в нашем правительстве, когда оно делает такие вещи», — написал один из владельцев электромобилей в группе энтузиастов электромобилей в Facebook.

      «Я не понимаю, что дает им право облагать налогом ваше использование в других штатах», — сказал другой.

      «А что, если люди с электромобилями из других штатов отправятся в отпуск на своих автомобилях в Викторию., Не начнут ли тогда и приезжих облагать налогом?» — спросил другой.

      Владельцы гибридных автомобилей с подключаемым модулем также облагаются налогом в размере 2 центов за километр, даже если большую часть времени они ездят на бензиновом двигателе. «Теперь меня сильно бьют», — сказал владелец одного подключаемого модуля Audi, у которого запас хода на аккумуляторе составляет всего 30 км, а на бензине — 700 км.

       

      Джайлз Паркинсон является основателем и редактором The Driven, а также редактирует и основал веб-сайты Renew Economy и One Step Off The Grid.Он работает журналистом почти 40 лет, в прошлом работал заместителем главного редактора Australian Financial Review и владеет Tesla Model 3.

      Колебания показаний одометра

      Вы когда-нибудь замечали, что показания одометра вашего автомобиля отличаются от расстояния, рассчитанного поставщиком онлайн-карт? Ответ прост: хотя показания одометра автомобиля близки к фактическому пробегу, они неточны.

      Удивительно, но нет федерального закона, регулирующего точность одометра.Общество автомобильных инженеров установило правила, допускающие погрешность плюс-минус четыре процента. Но это все. В отчете FOX19 о показаниях одометра было обнаружено, что четыре автомобиля разных марок показали неточные показания. Некоторые показания превышают пробег, в то время как другие занижают пробег. Даже отклонение в двадцать футов на милю пробега может привести к расхождению более чем на пятьсот миль за весь срок службы автомобиля.

      Как предотвратить это?

      Всегда держите шины накачанными, проверяйте состояние протектора шин и выполняйте регулярное техническое обслуживание автомобиля.Модификации вторичного рынка, такие как нестандартные колеса, также могут повлиять на расчетное расстояние.

      Однако нет способа гарантировать, что показания одометра вашего автомобиля будут на сто процентов точными, не тратя много денег на установку модуля в свой автомобиль. Мы рекомендуем вам следить за показаниями одометра и использовать его для внимательного, но не точного просмотра истории вождения.

      Как это повлияет на мое возмещение?

      Для тех, кто использует сигналы GPS для точного определения своего местоположения в течение дня, пройденное расстояние рассчитывается с помощью нашего поставщика карт.Это расстояние отображается в вашем журнале пробега Motus и является основой для ежемесячного возмещения.

      В конце концов, может быть небольшая разница между пробегом, записанным на показаниях одометра вашего автомобиля, и расстоянием маршрута, рассчитанным с помощью картографического программного обеспечения. Хотя оба метода не точны на сто процентов, они должны быть относительно похожи. Если у вас есть опасения, сопоставьте показания вашего автомобиля с показаниями вашего приложения, а также с внешним источником, таким как MapQuest или Google Maps.Если вы считаете, что предприняли все эти шаги, но по-прежнему видите несоответствие, свяжитесь с нами!

      В качестве директора по правовым вопросам Даниэль отвечает за все юридические вопросы Motus и работает со стратегическими бизнес-подразделениями, чтобы продвигать инициативы, которые поддерживают IRS и соблюдение правовых норм для клиентов Motus. До прихода в Motus Даниэль была соучредителем и генеральным директором Cadence Counsel, компании, которая помогает юридическим фирмам и компаниям процветать в среде, где работа, как мы ее знаем, быстро меняется.До основания Cadence Counsel Даниэлла работала юристом в Latham & Watkins, представляя интересы крупных корпораций и руководителей высшего звена в сложных гражданских и уголовных делах.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.