Радар арена фото: Радар Арена — диапазон работы, лучшие антирадары против него

По словам И.Волошина, «Арена» выпускается в двух версия: мобильная и стационарная. Сейчас патрульные наряды ГАИ в тестовом режиме проверяют мобильную версию прибора.

При эксплуатации мобильная «Арена» может фиксироваться на треноге, либо находиться в руках у инспектора. Она оснащена специальным фотофиксатором и радаром. Зафиксировав нарушителя, превышающего порог скорости, прибор автоматически считывает госномер автомобиля и выводит на монитор фотографию, информацию с датой, временем, скоростью и госномером. И.Волошин подчеркнул, что программное обеспечение позволяет передавать данные по радиоканалу в диапазоне до 1,5 км.

Таким образом, патрулирующая машина может находится на расстоянии не более 1,5 км от установленного радара «Арена». Зафиксированные данные о нарушителях по беспроводной связи ( радиоканалу) поступают в компьютер патрульной машины.

«Если «Визир» работает в полуавтоматическом режиме, то есть находится в руках инспектора и фиксирует нарушение непосредственно при направлении на автомобиль нарушителя и нажатии кнопки, то «Арена» в свою очередь работает в полном автоматическом режиме», — отметил представитель производителя.

В компании уверяют, что взломать или изменить зафиксированную «Ареной» информацию практически невозможно. «Доступ к «Арене» защищен специальным криптографическим электронным ключом, без которого удалить фото с журнала или другим способом проникнуть в систему практически невозможно», — отметил И.Волошин.

Кроме того, в Украине может быть внедрен и стационарный вариант «Арены» который может крепиться на любом участке дороги. Стационарная «Арена» также работает в автоматическом режиме. Информацию с него может забираться как по радиоканалу, имея ключ защиты, так и с помощью флеш-накопителя.

В компании отметили, что подобный прибор уже применяется в России и некоторых странах Европы.

Точные сроки внедрения пока не называются — все будет зависеть от того, насколько быстро утвердят новшество в ГАИ. По словам И.Волошина, процедура тестирования может занять 2-3 месяца.

Стоимость радара пока также не раскрывается, она будет зависеть от технических характеристик и функциональности радара.

Система «Арена»: присоединиться к обсуждению в Форуме >>>

Напомним, ранее Окружной административный суд г.Киева своим постановлением признал неправомерными действия МВД Украины и Госдепартамента ГАИ МВД Украины по использованию радиолокационного видеозаписывающего измерителя скорости «Визир» с целью выявления и фиксации нарушений Правил дорожного движения (ПДД).

Вместе с тем, МВД легализовало «Визир», внеся его в перечень техсредств для выявления нарушений ПДД.

Устройство «Визир» производится в Санкт-Петербурге компанией «Ольвия». Стоимость одного аппарата в России составляет около $2,8 тыс. Визуально «Визир» напоминает обычный ручной радар, который определяет скорость движения автомобиля. Прибор обеспечивает фиксацию информации о дате, времени и скорости движения автомобиля (погрешность — 2 км/час). «Визир» также может быть использован как фотоаппарат или видеокамера для съемки места ДТП.

ГАИ и ситуация на дорогах: подборка новостей>>>

Если Вы заметили орфографическую ошибку, выделите её мышью и нажмите Ctrl+Enter.

Тормозить поздно? На каком расстоянии радары фиксируют скорость автомобиля

«Гаишники» с ручными радарами остались в прошлом. Мы привыкли к неприметным комплексам фиксации нарушений, скромно стоящим на обочинах или размещённым на мачтах над дорогой. А на каком расстоянии полицейские камеры «ловят» автомобиль, и стоит ли бить по тормозам, увидев впереди треногу или услышав писк радар-детектора?

Бить по тормозам, конечно, не нужно, чтобы не потерять контроль над машиной и не пугать едущих сзади водителей. У внимательного водителя будет достаточно времени, чтобы спокойно и без паники скинуть скорость перед камерой. Естественно, речь идёт о тех, кто лишь немного превысил лимит, а не «летит» на космической скорости, подвергая опасности себя и других.

Большая часть измерителей скорости на российских дорогах — это устройства радиолокационного типа. Они «бьют» в автомобиль зондирующим импульсом, принимают отражённый сигнал и на основании полученных данных вычисляют скорость движения. А дальнобойность радаров зависит от особенностей конструкции и мощности излучения.

Стационарные устройства «Крис-С»

Менее популярные устройства «Кордон» и «Кречет», встречающиеся только в нескольких регионах, отличаются чуть большей дальнобойностью — до 150 метров. Но это, опять же, предельное расстояние, обычно радары подпускают автомобиль ближе.

Радиолокационные комплексы неплохо определяются современными радар-детекторами — на расстоянии до полутора километров по прямой, задолго до места фиксации скорости. Но радар может стоять за поворотом или препятствием и бить в спину автомобильному потоку — в этом случае не каждый радар-детектор своевременно предупредит водителя.

Устройство «Стрелка-СТ»

На дорогах Москвы, Московской области и некоторых крупных городов встречаются комплексы «Стрелка», «невидимые» для многих радар-детекторов из-за сложной структуры сигнала радара. «Стрелка» размещается стационарно на мачтах или в стоящих на обочинах фургонах, а дальнобойность этого типа устройства — до 250 метров.

Ещё один «крепкий орешек» для радар-детекторов — измеритель скорости ЛИСД-2Ф, использующий не радиоволны, а лазерное излучение. Он фиксирует скорость на расстоянии до 250 метров. Устройства ЛИСД-2Ф сейчас используются только в Краснодарском крае и других южных регионах России.

Но это ещё цветочки. Уже началось внедрение новых комплексов «Автодория», измеряющих скорость автомобиля по времени прохождения между двумя камерами на контрольном участке дороги — тормозить перед камерой в этом случае бессмысленно. Появляются на дорогах комплексы, фиксирующие не только скорость, но нарушение рядности движения, выезд на обочину, остановку в запрещённом месте и так далее. Скоро начнётся установка камер, определяющих, есть ли у водителя полис ОСАГО… Скучать автомобилистам не придётся.

Подпишитесь на наши аккаунты

Arena RX-85 ST GPS — Радар-детектор

Модель радар-детектора с GPS адаптирована под современные полицейские радарные комплексы, используемые в Российской Федерации и странах СНГ. Arena RX-85 ST GPS уверенно детектирует сигналы таких радаров как: СТРЕЛКА СТ (все модификации), Кордон, Робот, Искра (все модификации), Бинар, Визир, Арена, Крис, Радис, Беркут, Сокол и др., (в том числе комплексы Автодория и Кречет — по координатам GPS) а также эта модель принимает лазерные сигналы комплексов ЛИСД и АМАТА.

Характеристики

• Угол обзора лазерного детектора :

  360°

• Поддержка режимов :

  Ultra-K, Ultra-X, POP, Instant-On

• Частоты в K диапазоне :

  24050 – 24250 МГц

• Частоты в X диапазоне :

  10500 – 10550 МГц

• Частоты в Ka диапазоне :

  34400 – 36600 МГц

• Детектор лазерного излучения :

  есть

• Отключение отдельных диапазонов :

  есть

• Режимы Город/Трасса/Авто  :

  есть

• Защита от обнаружения :

  VG-2, Spectre

• Обнаружение радаров типа “Стрелка” :

  есть

• Обнаружение радаров типа “Robot” :

  есть

• Определение координат GPS :

  база стац. радаров

• Память настроек :

  есть

• Регулировка яркости дисплея :

  есть

• Голосовое оповещение :

  есть

• Крепление :

  на присоске

• Размеры :

  63x91x28 мм

• Вес :

  65 г

• Потребляемый ток :

  80 мА

• Энергосбережение:

  есть

Комплектация

Видео

Описание

Отличительной особенностью данной модели является наличие современного GPS приёмника, который заранее предупредит о комплексах фото- и видеофиксации (готовая база данных GPS с возможностью обновления), а также позволит самостоятельно вносить координаты новых комплексов фиксации скорости.

Радар-детектор с GPS оснащен мощной высококачественной антенной, которая обеспечивает большую дальность приёма сигналов — около 1 км, что позволит водителю заблаговременно снизить скорость при приближении к системам фиксации скорости и поможет предотвратить попадание под излучения этих систем на высокой скорости. Радиус обнаружения — 360 градусов

Модель оснащена текстовым OLED дисплеем с градацией уровня сигнала и автоматическим приглушением звука.

Прием сигналов следующих диапазонов: X, K, Ka (сверхширокий), Ku, VG-2, Spectre I. К тому же разработчики сделали специальные настройки для приема некоторых российских радаров в диапазонах K и X.

Особенности модели:

• Модуль GPS с сохранёнными координатами всех комплексов фиксации скорости!

• Приём АККДД «Стрелка» на расстоянии до 2 км!

• Оповещение об АККДД «Стрелка» вынесено в отдельный диапазон – «K-pulse»

• Функция автоматического приглушения звука

• Процессор BOOREE Chorus II

• Режимы «Город/Трасса», в том числе режим «Автовыбор»(в зависимости от скорости автомобиля, радар-детектор выбирает один из режимов «Город/Трасса»)

• Возможность установки порога максимальной скорости для отключения звукового оповещения(при превышении данного порога — звуковое оповещение будет активировано). При обнаружении сигнала по GPS координатам, происходит звуковое оповещение о превышении скорости, установленной на данном участке дороги.

• Функция оповещения о превышении максимально допустимой(установленной пользователем) скорости движения

• Текстовый дисплей на русском языке

• Увеличенная дальность действия

• Прием лазерного радара на 360° в т.ч. ЛИСД и АМАТА (включая последнюю модификацию).

Характеристики:

• Обнаружение сигналов радара в диапазонах X, K и Ka-широкополосном, включая режимы Ultra-X, Ultra-K

• Обнаружение радарных комплексов Стрелка СТ и их модификаций

• Обнаружения импульсных сигналов и сигналов POP™ / Instant-On

• Все диапазоны лазерного излучения

• Лазер

• Текстовый OLED дисплей с градацией уровня сигнала от 1 до 9

• Многоуровневое звуковое оповещение

• Регулировка яркости (яркий/средний/ночной)

• Авто сохранение настроек

• Функция отключения диапазонов

• Включение питания и настройка уровня громкости совмещены

• Режим Mute (отключение звуковых сигналов)

• Авто приглушение звука

• 4 режима чувствительности Трасса/Город-1/Город-2/Автовыбор для устранения ложных срабатываний

• Режим энергосбережения

• Автоматическое самотестирование при включении питания

Отзывы

Наталья Б.

3 апреля 2019, Нижний Новгород

Радары ГАИ Украины. Характеристики, описание Визир, Арена, TrueCam, Беркут, Радис, Сокол, Искра, ЛИСД

Расположения камер фотовидеофиксации — Сайт Пензенской области

г. Пенза, пр. Победы 26 А (съезд с моста в сторону магазина Буратино)

Кордон

г. Пенза, пр. Победы, 88

Кордон

г. Пенза, ул. Луначарского, 89

Кордон

г. Пенза, Дизель-Арена, ул. Окружная, 163

Кордон

г. Пенза, ул. Антонова, 9

Кордон

г. Пенза, ул. Пр. Строителей, 1В

Кордон

г. Пенза, ул. Пр. Строителей, 132-134

Кордон

г. Пенза, перекресток ул. Мира-Окружная (в сторону ул. Тимирязева)

Перекрёстки

г. Пенза, ул. Измайлова, 47

Кордон

г. Пенза, ул. Калинина, 152

Кордон

г. Пенза, ул. Калинина, 152

Кордон

г. Пенза, ул. Сухумская, напротив дома №182 по ул. Терновского

Кордон

г. Пенза, ул. Арбековская (направление с. Богословка)

Кордон

г. Пенза, ул. 40 лет Октября, 38

Кордон

г. Пенза, от ул. Рябова в сторону ул. Бийской

Кордон

г. Пенза, ул. Транспортная, 13

Кордон

г. Пенза, ул. Большая Арбековская, 127

Кордон

г. Пенза, ул. Аустрина, 150

Кордон

г. Пенза, ул. Нейтральная, 56

Кордон

г. Пенза, ул. Строителей, 5Ак1

Кордон

г. Пенза, дублер ул. Окружная (район Новозападного кладбища)

Кордон

г. Пенза, ул. Островная д.32

Кордон

г. Пенза, ул. Злобина д.52А

Кордон

г. Заречный, ул. Ленина №9

Кордон

г. Пенза, ул. Ульяновская, д.44, ФАД М 5 “Урал”

Кордон

г. Пенза, ФАД М 5 “Урал” 625 км.

Кордон

г. Пенза, ФАД М 5 “Урал” 632 км.

Кордон

г. Пенза, ФАД М 5 “Урал” 635 км.

Кордон

г. Пенза, ФАД М 5 “Урал” 635 км.

Кордон

г. Пенза, ФАД М 5 “Урал” 629 км.

Кордон

ФАД М5 “Урал” 642 км.

Кордон

ФАД М5 “Урал” 642 км.

Кордон

г. Заречный пр. Мира в районе Ахунского переезда

Кордон

ФАД М5 “Урал” 594 км.

Кордон

ФАД М 5 “Урал” 471 км., г. Спасск

Кордон

ФАД М 5 “Урал” 516-км., с. Серый ключ

Кордон

ФАД М 5 “Урал” 585 км., с. Михайловка

Кордон

ФАД М 5 “Урал” 577 км., с. Подгорное

Кордон

ФАД М 5 “Урал” 729 км., с. Махалино

Кордон

ФАД М 5 “Урал” 728 км., с. Махалино

Кордон

ФАД М 5 “Урал” 583 км., с. Плесс

Кордон

ФАД М 5 “Урал” 741 км., с. Благодатка

Кордон

ФАД М 5 “Урал” 711 км., с. Нижняя Елюзань

Кордон

ФАД М 5 “Урал” 485 км., с. Дубровки

Кордон

ФАД М 5 “Урал” 555 км., с. Вирга

Кордон

а/д Р-158 «Н.Новогород-Саратов» 412 км.

Кордон

а/д Р-158 «Н.Новогород-Саратов» 350 км., Иссинский район, с. Уварово

Кордон

а/д Р-158 «Н.Новогород-Саратов» 422 км., Пензенский район, поворот на с. Константиновку

Кордон

а/д Р-158 «Н.Новогород-Саратов» 512 км. (направление на Саратов)

Кордон

г. Пенза, а/д Р208 «Тамбов-Пенза» 278 км.

Кордон

г. Пенза, а/д Р208 «Тамбов-Пенза» 278 км.

Кордон

а/д Р208 «Тамбов-Пенза» 252 км., Пензенский район, с. Загоскино

Кордон

а/д Р208 «Тамбов-Пенза» 253 км., Пензенский район, с. Загоскино

Трафик — Сканер

а/д Р208 «Тамбов-Пенза» 175 км., с. Крюково

Кордон

а/д Р208 «Тамбов-Пенза» 173 км., с. Крюково

Кордон

а/д Р208 «Тамбов-Пенза» 265 км., с. Константиновка

Кордон

ФАД М 5 “Урал” 756 км.

Кордон

ФАД М 5 “Урал” 646 км.

Кордон

с. Серый ключ, 514-км, трасса М-5 «Урал»

Кордон

с. Вирга, 553 км, трасса М-5 «Урал»

Кордон

с. Подгорное, 575-км, трасса М-5 «Урал»

Кордон

с. Михайловка, 586-км, трасса М-5 «Урал»

Кордон

г. Пенза, 633-км, трасса М-5 «Урал»

Кордон

с. Чемодановка, 651-км, трасса М-5 «Урал»

Кордон

с. Кижеватово, 652-км, трасса М-5 «Урал»

Кордон

с. Кижеватово, 654-км, трасса М-5 «Урал

Кордон

с. Нижняя Елюзань, 713-км, трасса М-5 «Урал»

Кордон

с. Благодатка, 743-км, трасса М-5 «Урал»

Кордон

г. Пенза, ул. Терновского д.227

Кордон

г. Пенза, ул. Вадинская, 9А

Кордон

г. Пенза, Гагарина, 21

Кордон

г. Пенза, Карпинского, 142

Кордон

г. Пенза, ул. Чаадаева, 111

Перекрёстки

г. Пенза, ул. Мира, 41

Перекрёстки

г. Пенза, ул. Окружная, 29

Перекрёстки

г. Пенза, ул. Кирова/ул.Кураева

Перекрёстки

г. Пенза, ул.Кулакова/ул.Пушкина

Перекрёстки

г. Пенза, ул. Терновского, 115

Перекрёстки

г. Пенза, ул. Луначарского, 1в

Перекрёстки

г. Пенза, ул. Суворова, 144а

Перекрёстки

г. Пенза, ул. Суворова, 169

Перекрёстки

г.Пенза, ул. Бакунина/ул.Кирова/ул.Чехова

Перекрёстки

г. Пенза, ул. Бакунина/ул. Урицкого

Перекрёстки

М-5 «Урал» Н. Ломов 528км

Кордон

М-5 «Урал» 644км

Кордон

М-5 «Урал» с. Чемодановка, 650 км.

Кордон

1-й км дороги г.Пенза-с.Лопатино

Кордон

с. Бессоновка 5-й км дороги г.Пенза-р.п. Лунино

Кордон

р.п. Колышлей 55-й км дороги г.Тамбов-г.Пенза-р.п.Колышлей-г.Сердобск-р.п.Беково

Кордон

г. Пенза, ул. Баумана, 40В

Кордон

г. Пенза, ул. Баумана, 65

Кордон

г. Пенза, ул. Баумана, 65

Кордон

г. Пенза. ул. Коннозаводская, 33А

Кордон

г. Пенза, ул. Павлушкина, 7

Кордон

г. Пенза, ул. Измайлова, 26а

Кордон

г. Пенза, проспект Победы, 138

Кордон

г. Пенза, проспект Победы, 122В

Кордон

а/д г. Пенза-р.п. Лунино-гр.области км 7+800 с. Бессоновка

Кордон

а/д г.Тамбов-г. Пенза-г. Белинский-р.п. Тамала км 3 +300 г. Белинский

Кордон

а/д г. Тамбов-г. Пенза»-г. Белинский-р.п. Тамала км 7+500 г. Белинский

Кордон

г. Пенеза, подъезд с . Богословка» км 0+600 с. Богословка

Кордон

а/д г. Н.Ломов — р.п. Пачелма — р.п. Башмаково» км 33+100 р.п. Пачелма

Кордон

г. Пенза — р.п. Лунино — граница области км 40+000 Лунинского района Пензенской области

Кордон

г. Тамбов- г.Пенза-р.п. Колышлей — г. Сердобск — р.п. Беково км 17+900 Пензенского района

Кордон

г. Тамбов- г.Пенза-р.п. Колышлей — г. Сердобск — р.п. Беково км 2+900 Пензенского района Пензенской области

Кордон

г. Городище– г. Никольск–д. Ночка-гр.области км 60+200 Никольского района Пензенской области

Кордон

г. Городище-г. Никольск-д. Ночка-гр. области км 1+800 Городищенского района Пензенской области

Кордон

г. Нижний Ломов -с. Наровчат — граница области км 36+600 Наровчатского района Пензенской области

Кордон

г.Пенза — р.п. Шемышейка — с. Лопатино км 14+500 Пензенского района Пензенской области

Кордон

г. Пенза-р.п. Лунино-граница области км 16+800 Бессоновского района Пензенской области

Кордон

г.Пенза-р.п.Шемышейка-с.Лопатино км 40+900 Шемышейского района Пензенской области

Кордон

г. Пенза – с. Кондоль км 15+400 Пензенского района Пензенской области

Кордон

г. Тамбов — г. Пенза-р.п. Колышлей — г. Седобск — р.п. Беково км 57+400 Колышлейского района Пензенской области

Кордон

М5 «Урал» — г. Городище — с. Архангельское км 4+500 Городищенского района Пензенской области

Кордон

р.п. Колышлей-с. Малая Сердоба — с. Саполга — г. Нижний Новгород -г. Саратов км 54+300 Малосердобинского района Пензенской области

Кордон

с.Кувак-Никольское-с.Вадинск–р.п.Земетчино км 31+000 Вадинского района Пензенской области

Кордон

с.Нижняя Елюзань- с. Русский Камешкир- с. Лопатино-граница области км 62+160 Лопатинского района Пензенской области

Кордон

с. Нижняя Елюзань- с. Русский Камешкир- с.Лопатино- граница области км 7+280 Городищенского района Пензенской области

Кордон

с.Поим- р.п. Башмаково-р.п.Земетчино км 2+740 Белинского района Пензенской области

Кордон

с.Поим- р.п.Башмаково-р.п.Земетчино км 8+870 Белинского района Пензенской области

Кордон

с.Поим-р.п.Башмаково-р.п.Земетчино км 27+900 Башмаковского района Пензенской области

Кордон

г. Заречный, ул.Ленина, 50

Передвижные

г. Заречный, ул.Строителей,18

Передвижные

а/д г. Пенза — р.п. Лунино, 26км+350м

Передвижные

а/д г.Тамбов — г.Пенза — р.п.Колышлей — г.Сердобск — п.г.т.Беково, 54км

Передвижные

а/д г.Тамбов — г.Пенза — р.п.Колышлей — г.Сердобск — п.г.т.Беково, 82км

Передвижные

а/д с.Н.Елюзань — с.В.Елюзань — г.Сурск, 5км.

Передвижные

а/д г.Пенза — р.п.Шемышейка — с.Лопатино, 4км + 150м — 4км + 352м.

Передвижные

а/д г.Пенза — р.п.Шемышейка — с.Лопатино, 7км.

Передвижные

а/д г.Пенза — р.п.Шемышейка — с.Лопатино, 82км.

Передвижные

а/д г.Городище — г.Никольск — д.Ночка — граница области, 17км + 144м.

Передвижные

а/д с.Чемодановка — д.Васильевка, 1км + 900м.

Передвижные

ФАД «Нижний Новгород — Саратов», 416 км.

Передвижные

ФАД «Нижний Новгород — Саратов», 426 км.

Передвижные

ФАД М-5«УРАЛ», 646км + 200м — 646км + 700м.

Передвижные

ФАД М-5«УРАЛ», 647км + 200м — 647км + 600м.

Передвижные

ФАД М-5«УРАЛ», 596км + 780м.

Передвижные

ФАД М-5«УРАЛ», 674км + 790м — 674км+810м.

Передвижные

ФАД М-5«УРАЛ», 677км + 880м — 678км+190м.

Передвижные

ФАД М-5«УРАЛ», 714км+320м — 714км + 400м.

Передвижные

ФАД М-5«УРАЛ», 756км+900 — 756 км + 900м.

Передвижные

г. Пенза, ул. Урицкого 6

Передвижные

г.Пенза, пересечение ул.Свердлова-ул.Богданова

Передвижные

г.Пенза, пересечение ул.Свердлова-ул.Гоголя

Арена/Крис

г. Пенза, пересечение ул. Свердлова-ул. Бауманова

Арена/Крис

г. Пенза, ул.Калинина 80

Передвижные

г. Пенза, ул. Кижеватова, 20 до ул. Кижеватова, 27Б

Передвижные

г. Пенза, ул.Кирова, 4А

Арена/Крис

г. Пенза, ул. Карпинского, 48

Передвижные

г. Пенза, пересечение ул.Тернопольская-ул.Рахманинова

Арена/Крис

г. Пенза, Пр-кт Строителей,37Д до пр-кт Победы, 45А

Арена/Крис

г. Пенза, ул. Стасова,14

Передвижные

Arena RX-85 ST GPS — Радар-детектор

Модель радар-детектора с GPS адаптирована под современные полицейские радарные комплексы, используемые в Российской Федерации и странах СНГ. Arena RX-85 ST GPS уверенно детектирует сигналы таких радаров как: СТРЕЛКА СТ (все модификации), Кордон, Робот, Искра (все модификации), Бинар, Визир, Арена, Крис, Радис, Беркут, Сокол и др., (в том числе комплексы Автодория и Кречет — по координатам GPS) а также эта модель принимает лазерные сигналы комплексов ЛИСД и АМАТА.

Характеристики

• Угол обзора лазерного детектора :

  360°

• Поддержка режимов :

  Ultra-K, Ultra-X, POP, Instant-On

• Частоты в K диапазоне :

  24050 – 24250 МГц

• Частоты в X диапазоне :

  10500 – 10550 МГц

• Частоты в Ka диапазоне :

  34400 – 36600 МГц

• Детектор лазерного излучения :

  есть

• Отключение отдельных диапазонов :

  есть

• Режимы Город/Трасса/Авто  :

  есть

• Защита от обнаружения :

  VG-2, Spectre

• Обнаружение радаров типа “Стрелка” :

  есть

• Обнаружение радаров типа “Robot” :

  есть

• Определение координат GPS :

  база стац. радаров

• Память настроек :

  есть

• Регулировка яркости дисплея :

  есть

• Голосовое оповещение :

  есть

• Крепление :

  на присоске

• Размеры :

  63x91x28 мм

• Вес :

  65 г

• Потребляемый ток :

  80 мА

• Энергосбережение:

  есть

Комплектация

Видео

Описание

Отличительной особенностью данной модели является наличие современного GPS приёмника, который заранее предупредит о комплексах фото- и видеофиксации (готовая база данных GPS с возможностью обновления), а также позволит самостоятельно вносить координаты новых комплексов фиксации скорости.

Радар-детектор с GPS оснащен мощной высококачественной антенной, которая обеспечивает большую дальность приёма сигналов — около 1 км, что позволит водителю заблаговременно снизить скорость при приближении к системам фиксации скорости и поможет предотвратить попадание под излучения этих систем на высокой скорости. Радиус обнаружения — 360 градусов

Модель оснащена текстовым OLED дисплеем с градацией уровня сигнала и автоматическим приглушением звука.

Прием сигналов следующих диапазонов: X, K, Ka (сверхширокий), Ku, VG-2, Spectre I. К тому же разработчики сделали специальные настройки для приема некоторых российских радаров в диапазонах K и X.

Особенности модели:

• Модуль GPS с сохранёнными координатами всех комплексов фиксации скорости!

• Приём АККДД «Стрелка» на расстоянии до 2 км!

• Оповещение об АККДД «Стрелка» вынесено в отдельный диапазон – «K-pulse»

• Функция автоматического приглушения звука

• Процессор BOOREE Chorus II

• Режимы «Город/Трасса», в том числе режим «Автовыбор»(в зависимости от скорости автомобиля, радар-детектор выбирает один из режимов «Город/Трасса»)

• Возможность установки порога максимальной скорости для отключения звукового оповещения(при превышении данного порога — звуковое оповещение будет активировано). При обнаружении сигнала по GPS координатам, происходит звуковое оповещение о превышении скорости, установленной на данном участке дороги.

• Функция оповещения о превышении максимально допустимой(установленной пользователем) скорости движения

• Текстовый дисплей на русском языке

• Увеличенная дальность действия

• Прием лазерного радара на 360° в т.ч. ЛИСД и АМАТА (включая последнюю модификацию).

Характеристики:

• Обнаружение сигналов радара в диапазонах X, K и Ka-широкополосном, включая режимы Ultra-X, Ultra-K

• Обнаружение радарных комплексов Стрелка СТ и их модификаций

• Обнаружения импульсных сигналов и сигналов POP™ / Instant-On

• Все диапазоны лазерного излучения

• Лазер

• Текстовый OLED дисплей с градацией уровня сигнала от 1 до 9

• Многоуровневое звуковое оповещение

• Регулировка яркости (яркий/средний/ночной)

• Авто сохранение настроек

• Функция отключения диапазонов

• Включение питания и настройка уровня громкости совмещены

• Режим Mute (отключение звуковых сигналов)

• Авто приглушение звука

• 4 режима чувствительности Трасса/Город-1/Город-2/Автовыбор для устранения ложных срабатываний

• Режим энергосбережения

• Автоматическое самотестирование при включении питания

Отзывы

Наталья Б.

3 апреля 2019, Нижний Новгород

Обучающий радар для понимания дома

Использование самоконтролируемого обучения для создания наборов данных для обнаружения людей, домашних животных и объектов с помощью радара

Компьютерное зрение с использованием обычных камер, вычислений и алгоритмов машинного обучения имеет произвела революцию в области видеонаблюдения, обнаружения объектов и распознавания лиц. Это создало огромную ценность для предприятий и их клиентов, а также вызвало некоторые опасения по поводу конфиденциальности и контроля над личной информацией.

Распознавание и определение местоположения людей и предметов в домашних условиях на основе радара имеет определенные преимущества по сравнению с компьютерным зрением, включая повышенную конфиденциальность пользователей, низкое энергопотребление, работу с нулевым освещением и более гибкое размещение датчиков. У него есть некоторые недостатки по сравнению с системами технического зрения. Например, радар обычно не имеет разрешения большинства систем, основанных на камерах, и поэтому может быть затруднено различать объекты, которые имеют очень похожие характеристики.Кроме того, хотя стоимость радара быстро снижается по мере роста количества применений в автомобилестроении и промышленности, он по-прежнему, как правило, дороже, чем камеры, которые уже давно используются в мобильных телефонах. Эти факторы замедлили его внедрение в потребительские приложения. Но что еще более важно, очень мало наборов радиолокационных данных, которые можно использовать для обучения или точной настройки моделей машинного обучения. Это резко контрастирует с повсеместным распространением наборов данных и моделей компьютерного зрения.

В этой статье вы узнаете, как точно обнаруживать людей, домашних животных и объекты с помощью маломощного радара миллиметрового диапазона, и узнаете, как самостоятельное обучение, используя обычное обнаружение объектов с помощью камеры, можно использовать для создания радаров. основанные на моделях обнаружения.Самостоятельное обучение — это автономное обучение с учителем. Это подход к репрезентативному обучению, который избавляет людей от необходимости маркировать данные [1].

Шаги по сбору данных с использованием самостоятельного обучения, обучения и использования модели обнаружения объектов на основе радара заключаются в следующем.

1. Расположите камеру и радарный датчик, чтобы они имели общий вид на окружающую среду.
2. Запустите радар и систему обнаружения объектов на основе камеры для сбора информации о целях в окружающей среде.
3. Создавайте наземные наблюдения с помощью радара, когда он обнаруживает цели в той же точке пространства, что и детектор объектов.
4. Обучите модель машинного обучения, такую ​​как машина опорных векторов (SVM), на основе этих наблюдений и убедитесь, что она имеет приемлемую точность для вашего приложения.
5. Используйте обученную модель машинного обучения, чтобы предсказать личность новой радиолокационной цели.

Радиолокационный чип Vayyar в эталонном дизайне Walabot — отличный выбор для разработки этих решений, учитывая его гибкость и широкую доступность.Модель обнаружения объектов, работающая на Tensor Processing Unit (TPU) Google Coral Edge, — еще один отличный выбор, поскольку она может выполнять выводы во много раз быстрее, чем радар может сканировать цели.

Дополнительную информацию о программном и аппаратном обеспечении, используемом в этом проекте, можно найти на сайте radar-ml.

Фотография тренировочной установки, созданной для этого проекта, показана ниже. Радар Walabot установлен спереди и горизонтально с камерой, расположенной в его центре вверху. Белый ящик содержит TPU Google Coral Edge с камерой, подключенной к нему через USB, а черный ящик содержит Raspberry Pi 4 с радаром, подключенным к нему через другой USB.

TPU запускает сервер обнаружения объектов в реальном времени через grpc, с которым общается клиент на Raspberry Pi. Код сервера обнаружения объектов можно найти здесь. Raspberry Pi выполняет обработку, необходимую для определения того, совпадает ли обнаруженная радиолокационная цель с объектом, обнаруженным TPU, для установления достоверности на земле. Pi и TPU обмениваются данными по выделенному каналу Ethernet, чтобы минимизировать задержку, которая имеет решающее значение для точного определения того, совпадает ли цель радара с обнаруженным объектом.Pi также выполняет прогнозирование новых радиолокационных целей с использованием обученной модели и используется для подгонки модели на основе данных радиолокационной цели с наземной достоверностью.

На рисунке ниже показаны системы координат радара (XR, YR, YZ), камеры (XC, YC, ZC), изображения (x, y) и пикселя (u, v). Радар используется в качестве системы отсчета. Камера должна быть размещена в верхней средней части радара, который вы можете установить горизонтально или вертикально (разъем USB используется в качестве справки, см. Документацию Walabot).Это гарантирует, что оптическая ось z камеры совмещена с осью z радара, и могут быть определены фиксированные смещения между осью камеры и осью радара (они известны как внешние параметры камеры). Кроме того, вы должны убедиться, что угол обзора камеры точно соответствует радару Arena, который определен в модуле Python common.py.

Для вас важно понимать эти взаимосвязи, чтобы преобразовать двумерную точку из пиксельной системы (то, что фактически считывается с камеры) в систему отсчета радара.Точка в системе камеры отображается синим цветом как P (X, Y, Z), а соответствующая точка в радиолокационной системе отображается зеленым цветом как PR (XR, YR, Z). Обратите внимание, что Z одинаково в обеих системах, поскольку ось z радара выровнена с оптической осью z камеры, а плоскость изображения расположена как можно ближе к радару с z = 0. См. Следующий раздел, чтобы узнать, как выполняется преобразование координат. сделано.

Камеру можно разместить в любом месте, откуда она имеет общий вид на точку с радаром, если известны внешние параметры камеры, чтобы ее вид можно было повернуть и преобразовать в систему координат радара.Размещение камеры в центре верхней части радара, как это сделано здесь, значительно упрощает преобразование систем координат, но возможность использовать произвольно размещенные камеры для самостоятельного обучения датчиков может быть очень эффективным при генерации данных.

Сначала необходимо откалибровать камеру, чтобы определить ее внутренние параметры (фокусные и основные точки x и y) и скорректировать искажение. Внутренние параметры используются для преобразования координат изображения в координаты радара.Вы можете легко использовать OpenCV для калибровки камеры, которая использовалась в этом проекте.

См. Ссылки [5], [6] и [7], чтобы узнать больше о камерах и мировых системах координат, а также о внутренних и внешних параметрах камеры.

В этом разделе описывается, как собираются образцы целей с радара и как устанавливается достоверность данных (т. Е. Идентификация цели). За одно сканирование радаром может быть обнаружено несколько целей, поэтому локализация является частью этого процесса.Ключевой проблемой здесь является точное преобразование трехмерного радиолокационного изображения в двумерное изображение камеры в реальном времени, поскольку люди и домашние животные могут быстро перемещаться по сцене. Поскольку радиолокационное изображение является трехмерным, для создания набора данных можно использовать три ортогональных вида цели. Выбор представления (представлений) для включения в набор данных и разрешения каждого из них — это компромисс между сложностью модели, размером и точностью.

Вы используете модуль Python ground_truth_samples.py для получения образцов наземных радаров с данными наблюдений с камеры, собранных с сервера обнаружения объектов.Эти наблюдения возвращаются с сервера в виде координат центроида ограничивающего прямоугольника обнаруженного объекта и его метки. Сервер имеет задержку логического вывода около 20 миллисекунд. Это мало по сравнению со скоростью сканирования радара 200 миллисекунд (которая зависит от размера и разрешения Arena). Это соотношение 1:10 предназначено для минимизации ошибки отслеживания между тем, что обнаруживает радар, и тем, что видит камера.

Координаты центроида преобразуются в систему отсчета радара с помощью функции, показанной ниже, а затем вычисляется метрика расстояния между каждой целью радара и преобразованными координатами центроида.

Если расстояние меньше порогового значения, то совпадение объявляется, а ответный сигнал радиолокационной цели и метка сохраняются как наблюдение.

Приведенный ниже фрагмент кода показывает упрощенную версию основного цикла, который выполняет эти действия для одного сканирования радара.

. Вы можете настроить Ground_truth_samples.py для визуализации процесса наземной проверки в реальном времени, чтобы гарантировать его правильную работу.Пример визуализации показан на скриншоте ниже. В левом окне вы можете видеть, что центроид обнаруженного объекта (зеленая точка) в каждой из трех двумерных проекций радара по мощности отраженного сигнала трехмерной цели близок к центру цели (красная точка). В правом окне показан вид с детектора объектов на основе камеры.

Вы используете модуль Python train.py для обучения модели SVM или логистической регрессии на образцах радара с наземной достоверностью. Выборки масштабируются до диапазона [0, 1], классы сбалансированы, а затем модель подбирается с использованием стратифицированного 5-кратного кросс-валидатора.Подобранная модель калибруется, оценивается на точность, сериализуется и сохраняется на диск.

Три ортогональных вида отраженного сигнала цели могут быть получены с помощью радара. Вы можете думать об этом как о двумерных проекциях трехмерного сигнала цели на плоскости X-Y радара, плоскости X-Z и плоскости Y-Z. Любой из них или любая их комбинация может использоваться в качестве наблюдения. Использование всех трех из них приведет к наилучшей точности, но набор данных (~ 10k float32 на выборку) и результирующая модель SVM (~ 10 МБ для 1.5k обучающих выборок) может быть большим, особенно если разрешение сканирования радара высокое. Выбор оптимальной комбинации — это гиперпараметр обучения, который настраивается в train.py.

Результаты тренировки для пробежки с использованием всех прогнозов показаны ниже.

Результаты обучения с использованием только проекции X-Y очень похожи. Относительно небольшая деградация по сравнению со всем проекционным случаем. Однако время обучения модели и размер модели (около 10 МБ против 1.6 МБ) намного хуже. Кажется, не стоит использовать все представления для обучения, по крайней мере, для этого конкретного набора данных.

Самую недавно обученную модель (которая использует все прогнозы) и набор данных можно найти здесь. На этой модели есть ярлыки «человек», «собака» и «кошка». Вы можете легко сопоставить эти имена со своей семьей. Модель имеет входной вектор из 10 011 элементов, состоящих из 5 457 элементов из плоскости проекции Y-Z, 3 872 элементов из плоскости X-Z и 682 элементов из плоскости X-Y.Количество функций в каждой плоскости зависит от размера и разрешения радара Арены, а тренировочная арена по умолчанию дает эти числа.

Модуль Python predic.py используется для иллюстрации того, как прогнозы делаются на новых образцах радаров с использованием обученной модели. Вы можете использовать арену прогнозирования радара, отличную от той, что использовалась для обучения, поскольку модуль прогнозирования автоматически масштабирует наблюдения по мере необходимости. Однако вы должны убедиться, что пороговое значение, тип фильтра и профиль радара аналогичны тем, которые использовались для обучения.Кроме того, наблюдения необходимо строить из тех же ортогональных плоскостей, которые использовались во время обучения.

Пример прогноза показан ниже.

Вы можете использовать этот модуль и обученную модель для выполнения прогнозов на вашем собственном радарном устройстве Walabot.

Восприятие на основе радара имеет некоторые преимущества по сравнению с методами на основе зрения, включая повышенную конфиденциальность пользователей и работу в режиме нулевого освещения, но в открытом доступе имеется мало подходящих наборов данных для обучения моделей машинного обучения. Самостоятельное обучение можно эффективно использовать для создания этих наборов данных, используя обычное компьютерное зрение.Высокая точность обнаружения объектов на основе радара может быть достигнута с использованием небольших наборов данных и неглубоких моделей машинного обучения, таких как SVM, которые позволяют делать выводы на недорогих компьютерах. Эти высокоточные модели позволяют использовать множество приложений в домах клиентов, включая обнаружение присутствия и вторжения, и могут быть расширены для обнаружения несчастных случаев, таких как падение.

Шаги по сбору данных с использованием самостоятельного обучения, обучения и использования модели обнаружения объектов на основе радара заключаются в следующем.

1. Расположите камеру и радарный датчик, чтобы они имели общий вид на окружающую среду.
2. Запустите радар и систему обнаружения объектов на основе камеры для сбора информации о целях в окружающей среде.
3. Создавайте наземные наблюдения с помощью радара, когда он обнаруживает цели в той же точке пространства, что и детектор объектов.
4. Обучите модель машинного обучения, такую ​​как SVM, на основе этих наблюдений и убедитесь, что она имеет приемлемую точность для вашего приложения.
5. Используйте обученную модель машинного обучения, чтобы предсказать личность новой радиолокационной цели.

Эта работа вдохновлена ​​ссылками [2], [3] и [4].

1. Самостоятельное обучение приближает нас к автономному обучению

2. Распознавание человеческой деятельности в реальном времени на основе радара

3. Сквозная визуализация поз в реальном времени с помощью кодировщика / декодера «многие ко многим» Paradigm

4. Ненавязчивое распознавание активности и оценка положения рабочих поверхностей с использованием RF-Radar Sensing

5. Калибровка камеры и 3D-реконструкция

6.Калибровка камеры

7. Геометрические параметры камеры

Посещение Point Arena AFS

Startup Radar: фотохакеры исследуют жуткую зону

На Photo Hack Day разработчики собрали вместе новые приложения, объединяющие изображения и потоки данных.

НЬЮ-ЙОРК (CNNMoney). В недавнюю летнюю субботу более 200 разработчиков собрались, чтобы провести 24 часа подряд, погрузившись в самую шумную арену мира стартапов: взлом фотографий.

Их задача: использовать API-интерфейсы — программные строительные блоки, которые позволяют разработчикам объединять различные сервисы — для создания нового приложения, сочетающего фотографии с другими потоками данных. Победитель получит приз в размере 5000 долларов наличными, а спонсор мероприятия, Nasdaq (NDAQ), планировал устроить топ-хакеру блестящую демонстрацию, разместив его на рекламном щите Nasdaq на Таймс-сквер.

Я был одним из пяти судей, проверявших хаки. Две дюжины компаний пришли к участию в конкурсе, что свидетельствует о тенденции, которую я наблюдал в этом году: взлом фотографий и обмен ими — это горячая область в настоящее время.

Exhibit A — Color, широко разрекламированное и печально известное приложение для обмена фотографиями, которое еще до своего запуска заработало 41 миллион долларов инвестиций. Но лучшим индикатором массового роста является стремительный рост Instagram. Команда Instagram предоставила нам приложение с некоторыми базовыми фотофильтрами и возможностью простого обмена, и в течение нескольких месяцев люди со всего мира загружали свои фотоработы. У этого мелко укомплектованного стартапа сейчас более 7 миллионов пользователей.

После недолгого романа с Instagram я недавно заинтересовался Eyeem, берлинским стартапом по обмену фотографиями, который использует «живые» фильтры — вы можете увидеть, как будет выглядеть ваша фотография, с помощью «винтажного» фильтра еще до того, как вы возьми это.Приложение, которое только что было запущено, имеет красивый дизайн и направлено на то, чтобы сделать обмен фотографиями более интеллектуальным, позволяя определять местонахождение пользователей и угадывать их действия.

Так почему же разработчики стекаются к фотохакингу? Создатели, с которыми я разговаривал, постоянно возвращались к одной ключевой причине: теперь ваш телефон — это ваша камера. Каждый может быть фотографом, и все вокруг можно задокументировать.

Это открывает совершенно новое поле для инноваций, но это также минное поле.

Более трети разработчиков на Photo Hack Day (организованном Aviary, компанией, которая делает онлайн-инструменты для редактирования фотографий и аудио) решили создать поверх API от Face.com, израильский стартап, создающий программное обеспечение для распознавания лиц. (Facebook использует технологию Face.com для добавления тегов к фотографиям.) Возможности, которые он предлагает, столь же крутые, сколь и жуткие.

Одна группа разработала сервис «Facialytics», который использует распознавание лиц для отслеживания эмоций толпы с течением времени. Эта информация может быть ценной: хотите знать, как зрители на тестовом просмотре фильма чувствуют себя на протяжении всего фильма? Используйте камеру и просматривайте их чувства.

Фаворитом публики на хакатоне была служба безопасности HoneyBadger.Приложение использует распознавание лиц, чтобы определить, использует ли кто-то ваш ноутбук — и если это не зарегистрированный владелец ноутбука, оно отправит уведомление в виде текстового сообщения. Он также попадет в Facebook, чтобы попытаться определить преступника.

HoneyBadger ищет ваших друзей на Facebook только на предмет совпадений фотографий, но нет никаких технических причин, по которым он не мог бы пойти дальше с идентификаторами «сопоставить имя с лицом». Это подходит к размытой грани, стоящей перед разработчиками: как далеко они могут зайти, не испугав людей?

Вспомните шумиху Google по распознаванию лиц: компания экспериментировала с программным обеспечением, которое связывало фотографии с личными профилями людей в них.«Мы создали эту технологию и отказались от нее», — сказал в июне на технологической конференции председатель Google (GOOG, Fortune 500) Эрик Шмидт. «Насколько мне известно, это единственная технология, созданная Google, и, посмотрев на нее, мы решили остановиться».

Разработчики стартапов исследуют темную зону.

«Когда появляется эта новая технология, люди хотят ее использовать — особенно разработчики, которые любят пробовать новейшие вещи», — сказал Радж Мурджани, менеджер по маркетингу приложения для обмена фотографиями Tracks, на Photo Hack Day.«Люди пытаются поэкспериментировать с этим и посмотреть, как люди отреагируют».

На данный момент компания Tracks из Нью-Йорка избегает использования средств распознавания лиц, но не исключает этого. «Мы определенно рассмотрим его, если сможем реализовать его таким образом, чтобы защитить пользователей», — сказал Муджани.

Люди из Eyeem находятся в одной лодке, сказал Мейснер. Приложение, которое пытается угадать, что люди на фотографиях делают и где они находятся, можно дополнить инструментами распознавания лиц.

«Нам это определенно интересно, — сказал Мейснер. Он говорит, что компания не пойдет туда, пока не выяснит свои варианты конфиденциальности, включая очень четкий механизм согласия.

Но всегда есть серые зоны. Если один из моих друзей на Facebook «соглашается» и позволяет Face.com узнавать его или ее друзей, Face.com теперь имеет некоторую мою информацию в своей системе, даже если я этого не делал.

Я обнаружил Я попал в ту же путаницу, что и разработчики. С точки зрения оценки, самые убедительные хаки были созданы с использованием Face.com данные распознавания лиц.

«Face.com давал всю эту информацию, например, процент того, насколько счастлив кто-то на фотографии», — сказал веб-дизайнер Энди Мангольд о потоке данных, который был разблокирован Face.com. Одно приложение, Emotional Breakdown, сканировало фотографии новостей и составляло график эмоций, которые изображали их испытуемые.

Серая зона — это место, где процветает творчество. Будем надеяться, что все будут действовать осторожно.

Первая публикация: 7 сентября 2011 г .: 5:40 по восточноевропейскому времени

8 незаметных для вас направлений в Калифорнии, о которых вы никогда не слышали

Думаете, вы видели всю Калифорнию? Подумай еще раз.Мы побывали в восьми разных удаленных местах, чтобы продемонстрировать некоторые из менее известных достопримечательностей Калифорнии в нашей серии видеороликов «Скрытые жемчужины». От живописных переулков до винодельческих мест и исторических хонки-тонков — эти места отлично подходят для тех, кто любит немного исследовать проторенные дороги. Откройте для себя эти удивительные места Калифорнии, перечисленные с севера на юг.

1. Тихое озеро и действующий вулкан

Озеро Альманор и национальный вулканический парк Лассен

Где это : в 160 милях к северу от Сакраменто, в Калифорнийском каскаде Шаста

На северо-востоке Калифорнии в районе Каскад Шаста спрятано множество секретных находок, особенно для любителей активного отдыха.Озеро Альманор предлагает классическое озерное блаженство: водные виды спорта, развлечения для всей семьи и спокойную атмосферу. Он также соседствует с одним из самых крутых (и самых удивительных) мест Калифорнии: вулканическим национальным парком Лассен с его пузырящимися грязевыми котлами и дымящимися отверстиями. В то время как этот район наиболее популярен летом, осень приносит невероятные осенние листья, а зима предлагает свою собственную версию безмятежности с катанием на лыжах и ходьбой на снегоступах. Исследуйте его поближе во время нашего живописного автопутешествия «Вулканы к морю».

Посмотреть видео можно здесь.

2. Изрезанное северное побережье, идеально подходящее для наблюдения за китами

Point Arena-Stornetta Public Lands

Где это: Примерно в 140 милях к северу от Сан-Франциско

Направляйтесь на север, чтобы открыть для себя нетронутую красоту Пойнт-Арены-Сторнетта Публичных земель, включающих 1700 акров, заполненных впечатляющими морскими пейзажами. Охраняемые земли в округе Мендосино настолько особенные, что президент Обама объявил их частью прибрежного национального памятника Калифорнии в марте 2014 года.Посмотрите на изрезанное побережье с вершины 115-футового исторического маяка Пойнт-Арены — самого высокого в своем роде маяка на Тихоокеанском побережье. В зависимости от времени года вы сможете мельком увидеть горбатых, синих или серых китов, поднимающихся за воздухом во время миграции между Аляской и Мексикой.

Посмотреть видео можно здесь.

3. Дегустация вин под открытым небом

Мерфис

Где это: В Золотой стране Калифорнии, примерно в 85 милях к юго-востоку от Сакраменто

В Калифорнии нет недостатка в удивительных винных уголках страны.Но если вы ищете менее известное место для потягивания, отправляйтесь в причудливый город Мерфис, где круглый год открыто более двух десятков бутик-виноделен для дегустации вин. Кроме того, Золотая страна имеет как глубокую историю (благодаря старателям), так и впечатляющие природные особенности, такие как Государственный парк Калаверас Большие деревья и пещера Стенаний, самая большая пещера в Золотом штате. Если вам нужно уникальное место для проживания, загляните в Querencia, секретную таверну в стиле укрытия с видом на виноградники и предгорья Сьерры.

Посмотреть видео можно здесь.

4. Эпическая альпийская дорога, достойная поездки

Sierra Vista Scenic Byway

Где это: Начинается в North Fork, в 45 милях от Фресно и в географическом центре Калифорнии

Если вам нравятся гранитные купола, ледяные вершины и извилистые живописные дороги, где почти нет людей, пройдите по 100-мильному участку дороги между национальным парком Йосемити и национальными парками Секвойя и Кингз-Каньон.Вы сразу почувствуете, как Калифорния выглядела столетие назад, и вы можете охватить тему машины времени с остановками в Хижине Джесси Росс 1860-х годов и магазине Джонса, в котором до сих пор нет электричества (но есть есть отличный пирог). Отправляйтесь в путешествие, когда собираетесь полюбоваться летними полевыми цветами Сьерры или отправиться в классическое калифорнийское приключение по рафтингу.

Посмотреть видео можно здесь.

5. Самые безумные деревья, которые вы когда-либо видели

Гилрой Гарденс

Где это: Гилрой, в 40 милях от Санта-Крус

Искусно привитые деревья в тематическом парке Гилрой Гарденс извиваются причудливыми способами, которые вы должны увидеть сами.Парк на центральном побережье Калифорнии сочетает в себе уникальные приключения на природе с аттракционами. В семейном тематическом парке есть более 40 аттракционов, многие из которых посвящены темам, навеянным продуктами, такими как «Грибные качели», «Соус с артишоками» и (что несложно в мировой столице чеснока) «Чесночный вихрь».

Посмотреть видео можно здесь.

6. Место в стиле хонки-тонк, где все еще можно потанцевать под живую музыку кантри

Хрустальный дворец Бак Оуэна

Где это: Бейкерсфилд, примерно в 110 милях к северу от Лос-Анджелеса

Поклонники кантри: надевайте ботинки и отправляйтесь в это заведение в Бейкерсфилде, где можно послушать живую музыку и потанцевать, прославляя музыкальный стиль рок и кантри, известный как звук Бейкерсфилда.Кантри-звезда Бак Оуэнс открыл свой одноименный Кристал Пэлас в 1996 году, и сегодня он по-прежнему может похвастаться полным календарем музыки и событий. Здесь также находится музей, наполненный музыкальными реликвиями, большая часть которых относится к 1960-м годам, когда Оуэнс оставил свой след на музыкальной сцене. Crystal Palace — одно из многих исторических музыкальных заведений Калифорнии, в том числе хонки-тонк-клуб Trout’s. Находясь в Бейкерсфилде, познакомьтесь с другими интересными достопримечательностями Центральной долины, такими как баскская кухня и река Керн.

Посмотреть видео можно здесь.

7. Горный отдых, позволяющий заниматься серфингом и кататься на лыжах в один день

Биг Бэар Лейк

Где это: В горах Сан-Бернардино, примерно в 100 милях к востоку от Лос-Анджелеса

Возможно, вы слышали утверждение, что в Калифорнии можно заниматься серфингом и кататься на лыжах в один день. Биг-Беар-Лейк — место, где это возможно. Всего в паре часов от Сан-Диего и Лос-Анджелеса во Внутренней Империи, Биг-Беар-Лейк находится на высоте 6700 футов / 2000 метров в горах Сан-Бернардино.Зимой можно покататься на сноуборде и лыжах на Биг Бэар Маунтин и Сноу Саммит; летом это все о пеших и велосипедных прогулках и приключениях на джипах по бездорожью на более чем 60 милях беговых трасс. И, конечно же, катание на байдарках, каяках, катание на лодках или рыбалка на мерцающем озере.

Посмотреть видео можно здесь.

8. Одно из лучших мест для наблюдения за звездами

Государственный парк пустыни Анза-Боррего

Где это: Боррего-Спрингс, 90 миль к северо-востоку от Сан-Диего

Вы не видели ночного неба, пока не видели его в отдаленном государственном парке Пустыня Анза-Боррего.Окруженный горами и сосредоточенный на устранении светового загрязнения, это первое Международное сообщество темного неба в Золотом штате, что делает его лучшим местом для наблюдения за звездами. В дневное время исследуйте город Боррего-Спрингс и обратите внимание на крутые статуи потусторонних существ, созданные скульптором по металлу Рикардо Бреседа. В конце зимы и в начале весны вы увидите великолепный ковер из полевых цветов, покрывающий пустыню.

Посмотреть видео можно здесь.

: четыре предстоящих концерта, которые нужно держать в поле зрения

Большинство билетов на концерты в наши дни, кажется, поступают в продажу задолго до фактической даты концерта.Уже пора начинать планировать шоу, которые вы, возможно, захотите увидеть, когда закончится зима.

Вот четыре предстоящих шоу в Мичигане, которые стоит посетить:

Первая — R&B певица Алисия Киз. Она приедет 18 августа в Мичиганский лотерейный амфитеатр на Фридом-Хилл в Стерлинг-Хайтс. Ее текущий сингл — «Underdogs», и это невероятная песня. Только что после потрясающей работы ведущей на церемонии вручения премии «Грэмми», это идеальное время, чтобы купить билеты на живое выступление Киз.Билеты уже в продаже. Последний альбом Киса ALICIA должен выйти 20 марта.

Второй концерт, на который стоит обратить внимание, — это Lady Antebellum. Они прибудут 22 августа в Театр Детройт Энерджи в Кларкстон. На разогреве выступят Мэдди и Тэ и Джейк Оуэн. В январе этого года песня леди Антебеллум «What If I Never Get Over You» заняла первое место в чарте Billboard Country Airplay.

Мэдди и Тэ открылись для Кэрри Андервуд в прошлом году, и когда я их увидел, они были замечательными. У них отличная энергия и хороший вокал. У этого динамичного дуэта есть три песни на Spotify, которые прослушали более 31 миллиона раз. Они действительно создают себе имя в музыке кантри.

Я не часто слушаю Джейка Оуэна, но когда он исполнил версию песни Шер «Believe» в поддержку гей-сообщества, я стал уделять больше внимания его работе.Его песня «I Was Jack (You Were Diane)» — это песня, которая заставляет вас чувствовать себя хорошо, и было бы весело увидеть ее исполнение вживую. Билеты на этот концерт еще не поступили в продажу.

Третий концерт представляет Кенни «Babyface» Эдмондс. Он прибудет 10 мая в Sound Board в отеле Motor City Casino в Детройте. С его навыками игры на фортепиано и мягким вокалом его нельзя не скучать. Билеты в настоящее время продаются, и это место — отличное место, чтобы посмотреть представление. Некоторое время назад я видел там Патти Лабелль, и мне показалось, что это фантастическое место для концерта.Это мероприятие предназначено только для детей от 21 года.

Четвертый концерт — Дэн + Шэй. Они прибудут 19 сентября на Little Caesars Arena в Детройте. Это забавно, потому что я редко играю их музыку, но мне кажется, что они будут великолепны на концерте. Когда я вижу, как они выступают на церемонии награждения, они всегда показывают высочайший уровень. Билеты уже в продаже.

Little Caesars Arena — одно из моих любимых мест для концертов. Поскольку это большая площадка, у нее отличное качество звука, и зритель всегда может услышать, что поет певец.

В этом году в Мичигане и даже в Виндзоре, Канада, будет много концертов, но вот несколько, которые помогут вам начать свой путь к прослушиванию прекрасной музыки. Концерты — одно из моих любимых занятий в мире. Любите ли вы поп, кантри или R&B, заведения Мичигана понравятся всем.

[PICS] Свидетельство любителя концертов — Взрыв на Манчестерской арене

Клейтон (на фото справа) была со своей двоюродной сестрой, Полли Асквит-Браун и ее лучшим другом, который пожелал остаться неизвестным, когда они смотрели концерт Grande в VIP-часть сцены.«Мы копили месяцы на эти билеты», — сказал Клейтон.

Продолжение статьи под рекламой

Мир в панике наблюдал, как террорист-смертник взорвал себя на концерте Арианы Гранде в Манчестере в понедельник вечером, в результате чего 22 человека погибли и еще несколько получили ранения.

Элли Клейтон , 18 лет, была среди выживших посетителей концертов и рассказала RadarOnline.com эксклюзивный и захватывающий отчет о кошмаре, свидетелем которого она стала.

«Я написал родителям, как только смог, потому что я не знал, видели ли они это, и я не хотел, чтобы они видели это в новостях, а не от меня», — сказал Клейтон.«Поэтому я написал им:« Если вы видите что-нибудь в новостях, я в безопасности, я в порядке ». Прошлой ночью я вообще не могла уснуть. Но в 6 утра мне позвонили мама и папа, мама сказала: «Я очень рада, что с тобой все в порядке», они были в слезах — я слышал, как плачет мой папа . »

Продолжение статьи под рекламой

«Когда она закончилась, свет включился, и я написал своему парню, Джеймсу, , что« мы уходим через минуту ». Вот когда это случилось: взорвалась бомба, и я тут же снова написал ему: «Что-то случилось».Я подумал, что это бомба, когда впервые услышал взрыв, но потом я начал сомневаться в этом — «нет, этого не произойдет, этого не может произойти», — вспоминал Клейтон.

«Все кричали. . Все просто стояли в панике. Мы не знали, что делать. Мы замерзли. Но потом люди пришли с вокзала, чтобы сказать нам: «Вам нужно выйти!», — сказала она. «Это была лучшая ночь в жизни каждого, и как только взорвалась бомба, все было как будто закончилось, все полностью измененный.Поклонники, которые были снаружи и, вероятно, видели, что произошло, вернулись и предупредили нас, вероятно, потому, что то, что они видели, было абсолютно ужасным. «

» Я видел потом, потому что мы не знали, что именно произошло и где . Поэтому, когда мы вышли с арены, мы увидели множество тел на полу — куски людей были разбросаны, а тела все на полу — люди кричали и плакали. Мы мельком увидели его внутри на вокзале, и это был наш путь домой, — продолжил Клейтон. — Это было тогда, когда я увидел тела за пределами вокзала — их вытащили.«

Продолжение статьи под рекламой

« Я видел фанатов — люди плакали, множество маленьких детей 12, 11, 10 лет цеплялись за родителей и кричали «помоги мне!» Люди, которых они даже не знали — эти маленькие дети просили о помощи. Я видел, как многие дети были в крови », — сообщил Клейтон Радару.

« Многие люди в Holiday Inn принимали их — у них было около 60 детей, которые все еще числятся пропавшими без вести; такси предлагали бесплатные поездки, но мы были слишком далеко, нам нужно было найти следующий поезд », — сказал Клейтон.

«Мы понятия не имели, куда мы идем, так как поезд был остановлен. Мы пошли на другой конец Манчестера, что было от получаса до 40 минут ходьбы. Мы сели на более ранний поезд как раз вовремя, прежде чем они полностью выключили его; так мы смогли вернуться домой ».

Продолжение статьи под рекламным объявлением

«Когда мы вышли на вокзал, я оставил свою двоюродную сестру с ее тетей, а мою лучшую подругу подобрала ее мать. Я ехала в машине, возвращаясь со своим парнем (на фото справа), который подобрал меня.«И внезапно я просто заплакал», — сказал Клейтон.

«Мой парень мало что говорил в машине — он молчал, позволяя мне плакать. Это было то, что мне было нужно »

Клейтон, которая говорит, что она страстная поклонница Арианы, написала сообщение для убитой горем поп-звезды.« Она должна знать, что это не ее вина. Она может в некотором роде винить себя, но ей нужно немного отдохнуть. Я бы не хотел, чтобы она пришла на шоу, которое она считала обязательным, но на самом деле не хотела.Она не должна заставлять себя делать то, что ей не нравится. Ее поклонники этого не захотят ». Клейтон сказал.« Это намного важнее и важнее, чем потеря денег ». Гранде еще официально не отменила оставшуюся часть своего тура Dangerous Woman.

Продолжение статьи под рекламой

«Хотя я только что был там, я получил травму. Это то, с чем мы все должны жить, и мы не должны жить в страхе. Но мир должен знать, что мы действительно сильны, и мы действительно держимся вместе, и в некотором смысле лучше выходим из этих вещей.Люди предоставляли свои квартиры, помогали всем, чем могли, вот кто мы », — сказал Клейтон Радар.

« Мои сердца и молитвы со всеми, кто пострадал ».

Клейтон сказала Радар, что ее всегда преследуют трагические события. той ночи.

«Когда я пришла домой, я не могла перестать плакать, — сказала она. — В тот момент никто не мог сделать или сказать ничего, что могло бы помочь мне. Я все думал про себя: «Если бы я был там чуть раньше, где взорвалась бомба, то меня бы тоже не было».'»

Мы платим за интересную информацию! У вас есть история для RadarOnline.com? Напишите нам по адресу [email protected] или позвоните нам по телефону (866) ON-RADAR (667-2327) в любое время и в день или ночью.

Live Photos + Review: The 1975 — Spark Arena, Auckland

Кончина Рика Окасека на этой неделе помогла мне кое-что, о чем я думал какое-то время — Модель 1975 года, вероятно, настолько близка, насколько мы сейчас доберемся к современным The Cars, с барабанщиком и мастером производства Джорджем Дэниелом. От Рика Окасека до Бена Орра из Мэтти Хили: изящные поп-ходы, сделанные людьми, чей дебютный альбом в одночасье стал успешным в течение многих лет, создаваемых под другими обличьями, с песнями, которые всегда находят что-то интересное в том, что другие группы оставят мертвым пространством.Затем есть их сильная, смелая, простая визуальная эстетика: пустой прямоугольник, который они используют на своих EP и обложках альбомов, проявляется как гигантский неоновый монолит на сцене, давая Мэтти возможность расхаживать по комнате и (справедливо) обрамляя Джорджа в кадре. центр.

Их шоу на Spark Arena было отличным мероприятием, в котором беспристрастно раздавали фурор и баллады — из троп-поп-бопа TOOTIMETOOTIME (недавно был восхитительно транслирован Charli XCX, Кристиной и Квинс для BBC) с Мэтти, безумно танцующим вместе, гигантская толпа поет песню «Robbers», синеволосый новичок No Rome возвращается на сцену для своей очень известной коллаборации 1975 года «Нарцисс» под тихую бурю размером со стадион из «If I». Believe You »(в комплекте с эпическим соло на саксофоне).Когда Мэтти объявил, что на третьем этапе сета они играют глубокую версию одного из своих ранних EP, я осмелился на секунду надеяться, прежде чем он отменил его словами «Нет, это не« Антихрист »» (известно, что никогда не играл вживую. ) — «Undo» был приятным утешительным призом.

Лирика Мэтти, многоголосый бриколаж из разговорных фрагментов, отрывки из подслушанной речи, твиты, заголовки и тому подобное, потеряли нюанс в живом исполнении, когда толпа подпевала каждому слову — во время ‘ Love It If We Made It »,« We Didn’t Start The Fire », казалось бы, сшитый из заголовков сообщений Reddit, было немного жутко слышать, как подростки повторяют козыри вроде« Я двинулся на нее, как сука »и« Да пошел ты чувства».

Любые смешанные послания были смягчены группой с помощью их нового вступления к альбому Греты Тунберг, включающего в себя инструментальную речь-чрезвычайную ситуацию с климатом, чтобы выскочить со сцены, чтобы подготовить выход на бис, понравившиеся публике гимны ‘Sex’ и ‘Chocolate’ перед закрытием ночь с «The Sound», в которой повторно использовалась тщеславие музыкального видео — пренебрежительные комментарии о группе, спроецированные гигантскими мигающими буквами позади них, — когда толпа кричала как сумасшедшая.