Как найти координаты камеры

Мне, как и любому автолюбителю, периодически приходят штрафы с камер фиксации нарушений ГИБДД. Но, зачастую, у меня возникает вопрос, а где именно установлена эта камера, дабы в следующий раз уже не попасться в ее поле зрения, со своим нарушением.

Обычно штраф оплачивается после получения постановления. Постановление выглядит, по крайней мере на начало 2021 года, как листик о двух сторонах, с заполненной информацией об административном правонарушении, где именно оно было совершено, какая кара грозит за нарушение, какой тип камеры использовался, куда платить. Как правило, в постановлении указывается адрес места установки камеры. Выглядит, он, например, вот так вот «а/д М-1 Беларусь 44 км + 630 м в Москву». Ну или как-то похоже. По этому адресу можно примерно понять, где же притаилась та самая камера, сосущая денежные средства из водительского кошелька.

Но, а если хочется поточнее?

Вариант 1. Пользуемся сайтами с перечнями камер.

Первое, что приходит в голову, так это поискать в интернетах списки установленных камер, желательно с привязкой к карте. Самая актуальная информация, конечно же, должна быть на сайтах государственных органов, кто и заказывает установку камер. Так как основная задача — это предупредить нарушения, тем самым повысить безопасность на дорогах, а не собрать штраф, то известное место установки камеры будет заставлять водителей не нарушать правила в месте ее установки. Вот, к примеру, московское правительство поддерживает публичными места установки камер и размещает эту информацию на сайте Московского транспорта. Там все как мы любим, карта и камеры рассыпаны по ней, словно бисер.

Но не все регионы настолько сознательные, что выкладывают столь жизненно необходимую информацию в сеть для обозрения всех и каждого. Например, в Московской области подобной карты мне найти не удалось. Но на выручку приходят сторонние ресурсы, содержащие похожую на правду информацию о размещении камер. Таких сайтов множество, к примеру: Помощник водителя или HelpRadar. Но, за актуальность данных на таких ресурсах никто ответственности не несет. Поэтому камеры на местности может уже не быть, а на карте она еще есть. Или, что несоизмеримо хуже, на карте камеры нет, а в реальности она опустошает карманы водителей-нарушителей.

Можно пойти и другим путем, воспользоваться функцией демонстрации камер на картах от Яндекса или вообще специальным приложением. И попробовать найти искомую камеру там. Но приложения для смартфонов скорее нужны для недопущения получения штрафа и их стоит использовать во время движения, а вот для «разбора полетов» их применять не так удобно.

Вариант 2. Воспользоваться картой.

Современные электронные карты уже настолько прочно вошли в наш повседневный обиход, что некоторые люди без навигации уже вообще никак не могут перемещаться в пространстве на машине. Без подсказок Алисы или Оксаны никакого движения принципиально. Однако, если ввести адрес, который указывается в постановлении в электронную карту, то она, скорее всего покажет место установки, но очень приблизительно. А где же сама камера? В каком месте следует дотошно соблюдать ПДД?

Внимательный автолюбитель обнаружит не только адрес, но и цифири, однозначно указывающие на точное местоположение камеры. Это географические координаты, выраженные в градусах. В случае приведенном на первой иллюстрации, координаты следующие 55.60241 36.99756.

Далее вводим координаты в поисковую строку картографического сервиса, и система показывает точное местоположение камеры. Иногда, правда, качество привязки объектов карты может несколько отличаться от их точных координат, но понять, где именно и непосредственно установлена камера можно.

Кстати, координаты даются с точностью больше, чем одна секунда. А секундная точность на поверхности Земли составляет примерно 30 метров.

PS. Интересная статья с обзором всех камер применяемых на дорогах РФ.

Найти место по координатам, широта и долгота на карте

С помощью онлайн-карты GeoTree.ru вы можете найти место или адрес на карте по координатам.
Для этого укажите значение широты и долготы в соотетствующие поля и нажмите кнопку «переместить карту».
Вы можете ввести координаты в любом формате: в градусах с десятичной дробной частью или с указанием минут и секунд.

При помощи данного интрумента Вы можете:

Проецирование положения объектов с камеры видеонаблюдения на карту, используя лишь школьную геометрию

Введение

Возможно ли превратить координаты на изображении в конкретные географические координаты? Несмотря на то, что это звучит несколько необычно, такая конвертация вполне возможна.

Сегодня я расскажу о том, как можно спроецировать координаты с плоского изображения на карту. Эта короткая статья будет своеобразным продолжением первой статьи, в которой я рассказывал о базовых возможностях Mask R-CNN.

Проблема

Необходимо по изображению с камеры понять, где находится объект на карте территории. Схематично это выглядит так.

На изображении каждый объект у меня вписан в прямоугольник, это не случайно, в дальнейшем мы будем с помощью этого прямоугольника получать нужный пиксель для объекта.

Также условимся, что мы рассматриваем простой случай, когда камера не пересекает стены, и мы можем представить ее область видимости при виде сверху, как трапецию.

Требования к камере:

• Не должно быть рыбьего глаза.

Требование к изображению:

• На изображении с камеры должна быть видна плоскость земли.

Способ 1

Можно задать для каждого пикселя изображения соответствующую координату местности. При необходимости узнать геокоординату, мы просто ее получим по связанному пикселю.

Достоинства:

• Алгоритм будет работать быстро, мы ограничены скоростью доступа к Map структуре данных, файлу или базе данных;

• Сложных вычислений в рантайме нет.

Недостатки:

• Если камера сдвигается даже на миллиметр, все наши данные устаревают, и будут давать уже не точный результат;

• Требуется хранить информацию о каждом пикселе для каждой камеры на территории, что нецелесообразно;

• Задавать для каждого пикселя координаты слишком долго и сложно.

Исходя из этих проблем, был отброшен первый способ и продолжен поиск других.

Способ 2

Имея координаты углов области видимости камеры, можно вычислять координаты для подаваемого пикселя. Их можно получить двумя способами:

1. Посмотреть на карту территории и изображения с камеры и постараться указать наиболее точные координаты углов;

2. Зная параметры камеры высотанадземлей,координатыкамеры,уголнаклонакамерыиуглыобзора, получить координаты углов видимости трапеции, либо сразу вычислить координаты объекта.

Расчет положения объекта по координатам углов видимости

Для начала стоит разобраться, как выглядит область видимости камеры на виде сверху. 

Для работы с этой областью, нужно отбросить часть плоского конуса рядом с камерой, которую я обозначил красным на рисунке выше. Эта область выбирается, исходя из того, что в красную зону не могут илинедолжны попасть объекты.

Для простоты расчетов можно считать его трапецией.

Для расчета местоположения объекта используем следующие формулы.

Где

•  l2 , l1 – промежуточные переменные для вершины;

• imageHeight, imageWidth – высота и ширина изображения с камеры в пикселях соответственно;

• A, B, C, D – географические координаты вершин трапеции поля зрения камеры в формате {lat: float, lng: float};

• X, Y – координаты пикселей на изображении в декартовой системе координат, являются целыми числами;

• M — результирующие координаты.

В случае Full HD картинки ширина и высота будут следующими: imageHeight=1080; imageWidth=1920.

После распознавания объекта на изображении, нейросеть отдаст координаты углов прямоугольника. Из него необходимо выбрать точку на изображении, для которой будут определяться координаты. Для этого есть несколько способов:

1. Брать центроид прямоугольника;

2. Брать середину нижней стороны прямоугольника. Этот способ даст более точный результат, если объект перемещается по земле, а не летает;

Всё это можно объединить:

Взять 1/N высоты и центр по горизонтали, где N может изменяться в зависимости от различных факторов, например, типа объекта или способа перемещения.

Например, для N=8 мы получим такую результирующую точку на прямоугольнике объекта.

Все эти способы имеют существенную погрешность при малой высоте камеры или/и при большом наклоне камеры. 

Расчет углов видимости камеры, используя ее характеристики 

Для нахождения точек A, B, C, D автоматизированным образом, нам необходимо найти центр будущей трапеции C.

Зная высоту h и угол наклона камеры α, мы можем найти противоположный катет len.

Зная координаты камеры точкаО и её направление в какую сторону она смотрит, угол β можно найти центр её наблюдения точка С. Найти ее можно по формуле:

Измерить угол α и β на практике может быть затруднительным. Чтобы избежать сложных замеров, можно оценить примерную координату точки C центризображения, и вычислить углы.

Для того, чтобы найти координаты углов изображения, необходимо знать углы обзора камеры по горизонтали и вертикали. Посмотрев углы обзора в характеристиках камеры, мы можем найти координаты. Расчеты выполняются аналогично расчету центральной точки. При этом необходимо делать смещение.

Для основного угла α +/- половина угла обзора по вертикали.

Для вторичного угла β +/- половина угла обзора по горизонтали.

Примем горизонтальный угол обзора за viewAngleHorizontal, а вертикальный за viewAngleVertical.

Для точек, которые находятся ближе к камере, мы отнимем половину угла обзора, а для дальних — добавим.

Далее повторно рассмотрим точки трапеции. (Не стоит путать следующую точку C с центральной).

Скомбинировав смещения по углам обзора, мы получаем координаты углов изображения — точки A, B, C, D.

Зная точки A, B, C, D можно получить географические координаты объекта. Но можно обойтись и без них. Следующий расчет потребует imageHeight, imageWidth, X, Y.

Если добавить вспомогательные оси, где координаты X, Y будут центром, то наш пиксель поделит изображение на 4 части. Определив отношения частей по горизонтали и по вертикали, мы можем определить углы, на которые должны делать смещение. Итоговая формула выглядит так:

Реализация на Python

imageWidth = 1920 # в данном примере зададим их константами
imageHeight = 1080

import numpy as np

def geoToList(latlon):
  return np.array((latlon['lat'], latlon['lng']))
  
def listToGeo(latlon):
  return {'lat': latlon[0], 'lng': latlon[1] }
  
def getGeoCoordinates(A, B, C, D, X, Y):    
  A, B, C, D = list(map(geoToList, [A, B, C, D]))    
  vBC = (C - B) / imageHeight    
  vAD = (D - A) / imageHeight    
  latlonPixel1 = vBC * (imageHeight - Y) + B    
  latlonPixel2 = vAD * (imageHeight - Y) + A    
  vM = (latlonPixel2 - latlonPixel1) / imageWidth    
  M = vM * X + latlonPixel1    
  return listToGeo(M)

Результаты

Из этого изображения были получены координаты объекты левого верхнего и правого нижнего угла по X, Y соответственно — 613;233 1601;708.

Исходный код всегда доступен на Github.

Если найдете ошибки в алгоритме или в формулах, пожалуйста, сообщите об этом в комментариях.

Литература

• Using Calibration to Translate Video Data to the Real World

• Using panoramic videos for multi-person localization and tracking in a 3D panoramic coordinate

Виды и типы камер ГИБДД

Центр организации дорожного движения (ЦОДД) обеспечивает водителям условия для соблюдения ПДД. Определяет места крепления камер фото- или видеофиксации на улицах населенных пунктов или загородных трассах. А Центр автоматической фиксации административных правонарушений (ЦАФАП) ГИБДД штрафует водителей, нарушающих Правила дорожного движения. Информация в ЦАФАП поступает с камер по связи GPS/ГЛОНАСС.

В настоящее время устройства автоматической фиксации нарушений делятся на 3 вида:

1. Лазерные.
2. Радарные.
3. Видеофиксирующие.

А по способу установки:

1. Мобильные.
2. Стационарные.

Лазерные комплексы захватывают и ведут цель на отдельном отрезке дороги, стреляя коротковолновыми импульсами с определенным временным интервалом. Расчет скорости ведется исходя из временной задержки каждой отраженной волны импульса.

Радарные устройства работают по принципу эффекта Доплера. Датчики пускают электромагнитный сигнал и ловят его отражение. Если автомобиль находится в движении, частота отраженного сигнала меняется, и по ее колебаниям аппарат определяет скорость.

Видеофиксирующие устройства предназначены для распознавания регистрационных знаков. Устанавливаются как на дорогах общего пользования, так и на парковочных зонах. Фиксируют различные нарушения, кроме превышения скорости.

Таблица 1.  Дорожные камеры. Классификация и модели

Список камер и радаров с подробным описанием:

Карта камер видеофиксации включает в себя и другие виды устройств ЦОДД и ЦАФАП. Есть даже муляжи, но об этом автоинспекция не распространяется, иначе водители будут игнорировать угрозу наказания.

Перечень нарушений, фиксируемых в автоматическом режиме

Цифровые технологии прочно заняли нишу в сфере безопасности жизнедеятельности человека. В частности, роботизированные системы следят за исполнением водителями закона о ПДД. Сейчас даже трудно найти улицы и шоссе в городах, на которых бы не стояли камеры фиксации нарушений. Вместе с этим, перечень деяний, за которые полагается штраф, для программного обеспечения постоянно расширяется. Реестр нарушений ПДД автоматической фиксации с камер ГИБДД выглядит так:

• выезд на тротуар;
• превышение скорости;
• осуществление поворота из 2-го ряда;
• проезд под запрещающий сигнал светофора;
• не включены ходовые огни или ближний свет фар;
• проезд под знак 3.1 («Въезд запрещен», «Кирпич»);
• пересечение стоп-линии (на перекрестках и светофорах);
• пересечение дорожной разметки в нарушение требований;
• проезд под знак «Движение грузовых автомобилей запрещено»;
• нарушение условий оплаты проезда для грузовых ТС (транспондер);
• выезд на полосу для маршрутного транспорта (проезд по выделенной полосе);
• выезд на встречную полосу движения (через 1 или 2 сплошные линии разметки);
• движение грузовых ТС далее 2-й полосы на автомагистралях и дорогах общего пользования;
• проезд пешеходного перехода с нарушением (непредоставление преимущества пешеходам для перехода на обозначенных участках).

Как ошибаются камеры ГИБДД

За ужесточение надзора на дорогах можно только порадоваться. Однако многие автомобилисты отнюдь не рады, так как получили штрафы за абсолютно правильные маневры, вынужденные остановки для ремонта и даже за тени от мотоциклов. Причина такой несправедливости кроется в несовершенстве программного обеспечения дорожных камер.

Штраф за объезд ДТП

Как уже говорилось выше, сейчас трудно найти улицу без устройства наблюдения ГИБДД. Поэтому, объезжая аварию по встречке, вы совершаете нарушение ПДД, за которое предусмотрено денежное наказание.

Штраф мотоциклисту за силуэт на полосе

Тень мотоциклиста при движении может падать на встречную полосу. Камера распознает в этом нарушение. Если оператор ЦАФАП (ГИБДД) не заметит ошибку, то водителю выпишут протокол.

Штраф за замену колеса

Если вы съехали на обочину для замены пробитого колеса в зоне действия знака 3.27, то камера с большой вероятностью зафиксирует нарушение. Если оператор не увидит вас с колесом, то будет оформлен протокол.

Даже абсурдные штрафы возможно отменить только путем подачи жалобы. На эту процедуру законом предусмотрено 10 дней.

Расположение камер ГИБДД на онлайн карте, поможет вам составить маршрут и пройти его по правилам дорожного движения. Ведь современные устройства фиксации регистрируют не только превышение скорости, но и ряд других нарушений ПДД.