Как по камерам найти машину гос номеру

Распознавание автомобильных номеров используется в нашей стране относительно недавно. Этим пользуются в первую представители правоохранительных органов на скоростных трассах и в черте города. Водители, которые нарушают скоростной режим, [link_webnavoz]правила[/link_webnavoz] парковки и другие нормы ПДД, получают штраф на основе данных видеозаписи камеры слежения и определения номера автомобиля.

Нередко функция расшифровки нужна и обычным водителем (например, при столкновении с машиной, побеге с места ДТП). Имея запись авторегистратора, водитель может сам расшифровать номер или передать видео на экспертизу.

[contents]

Что можно увидеть на камере видеонаблюдения, и как это сделать?

В последнее время программа распознавания номеров стала пользоваться все большей популярностью не только у специализированных органов, но и у обычных граждан. В зависимости от качества видео и запечатленных на кадрах обстоятельств могут возникнуть трудности с [link_webnavoz]установлением номера авто[/link_webnavoz].

Для расшифровки используются видео:

• с авторегистратора автомобиля;
• с уличной камеры частного дома или организации;
• с уличной камеры магазину или другого учреждения.

Отечественные разработчики создали множество программ, которые [link_webnavoz]улучшают качество[/link_webnavoz] изображения, делают его более четким и понятным.

Распознание номера машины: помощь следствию

Просмотр записей камер видеонаблюдения онлайн можно совершать через интернет или же через специализированные программы, которые нужно устанавливать непосредственно на персональный компьютер. Все это может оказать помощь следствию в тех ситуациях, когда правоохранители ведут [link_webnavoz]поиски конкретного авто[/link_webnavoz], на котором скрылся злоумышленник.

Львиная доля таких устройств имеет следующие преимущества:

• Фиксируется точное время, дата и кадр, на который попал автомобиль с конкретным номерным знаком;
• Можно отследить местоположение транспортного средства по камерам в реальном времени, произвести перехват;
• Опираясь на дату, время и местоположение (где была замечена машина) можно найти конкретный номер в картотеке;
• Доступна функция работы с имеющейся базой данных, получение более подробной информации о машинах, их обновление, произведение перехвата в сжатые сроки.

Сегодня работники правоохранительных органов, таможенной службы являются основными потребителями таких программ, однако их популярность растет и среди обычных водителей, которые нуждаются в поиске машины с конкретным номером или пытаются помочь следствию.

Программы распознавания номеров: обзор популярных моделей

Программы для распознания номерных знаков, которые действительно хорошо зарекомендовали себя, можно получить только платно, связавшись с производителем или их реализатором.

Мы провели мониторинг среди самых популярных программ слежения и выделили наиболее интересные из них:

1. Автомаршал

Благодаря простоте устройства программа показывает отличные результаты, достигая почти 98% точности распознавания номерных знаков. В зависимости от количества [link_webnavoz]доступных функций и других факторов[/link_webnavoz] стоимость программного обеспечения может варьироваться от двадцати до ста пятидесяти тысяч рублей.

Сфера применения: Чаще всего устанавливается на проходных, КПП, других [link_webnavoz]пунктах требующих контроля[/link_webnavoz] проезда. При работе используется всего два алгоритма распознавания. При этом система может устанавливаться на скоростных трассах, где авто движутся со скоростью до 150 километров в час. Качество изображения и четкость распознавания от этого не пострадают.

2. НомерОК

Данная программа специализируется на распознании данных полученных с IP камер. По утверждениям разработчиков, распознание можно производить непосредственно через авторегистратор благодаря компьютерной плате видеозахвата. Скорость движимых автомобилей может превышать двести километров в час, при этом программа гарантирует 95% качества распознавания, четкости изображения. Розничная цена программы достигает почти 27 000 рублей.

Сфера применения: Может быть установлена на автомойках, парковках и других местах, где фиксируется большой поток автомобилей.

3. Приложение Recognitor

Для устройств, работающих на операционной системе Android. Особенностью программы является то, что пользователи обмениваются данными о полученных номерах, тем самым общими усилиями пополняя базу данных. В данный момент она находится в свободном доступе, но не дает таких отличных показателей, как предыдущие программы. Здесь четкость распознания достигает в районе 85%. При этом качество итогового изображения не достаточно высокое, снимки часто получаются смазанными и не четкими.

Но разработчики утверждают, что они планируют дорабатывать имеющееся программное обеспечение и предоставить пользователям более высокое качество снимков. [link_webnavoz]Будет ли она платной[/link_webnavoz] после модификаций, пока не известно.

Программы по распознаванию номеров все чаще используются пользователями и специализированными службами. Представленные выше программы являются самыми популярными, но не единственными на рынке.

В последнее время технологии в сфере систем видеонаблюдения активно развиваются. Стало возможным обнаружение движения в кадре, трекинг в реальном времени, распознавание лиц и номеров автомобилей. Сегодня речь пойдет именно о ANPR камере, которая умеет определять автомобильные госномера в любых погодных условиях — это Dahua DHI-ITC237-PU1B-L.

Данная камера была предоставлена нашей компании на тест от партнера и мирового лидера по системам безопасности, от Dahua Technology Co., Ltd.

Способы определения автомобильных номеров

Для начала хотелось бы пояснить, что фиксация номеров машин возможна программным и аппаратным способом. Программное распознавание номеров авто ведется при помощи программного обеспечения, установленного в сервере системы наблюдения. Процесс определения номера в случае использования ПО достаточно сложен, поэтому требования к самому серверу высокие и такое решение будет дорогостоящим. Аппаратное распознавание номеров машин выполняется в самой видеокамере. В этом случае стоимость решения равна стоимости камеры, что значительно дешевле первого варианта. Добиться корректной работы системы определения номеров аппаратным способом производителям не удавалось долгое время, были проблемы с засвечиванием номеров от ИК подсветки и размазывание номерных знаков, в случае движения автомобиля на скорости 30-40 км/час.

Точная фиксация госномеров автомобилей

IP видеокамера Dahua DHI-ITC237-PU1B-L тестировалась нами 3 месяца, за это время процент корректно определенных госномеров составил более 99%. Может только пару раз видеокамера с погрешностями определила знаки.

Камера Dahua DHI-ITC237-PU1B-L относится к проектной линейка Access ANPR и способна распознавать номера машин практически в любых погодных условиях и в условиях различной освещенности. Добиться точного распознавания номеров машин удалось благодаря алгоритмам ANPR и True WDR.

ANPR (автоматическое распознавание номерных знаков) — это технология, использующая оптическое распознавание символов на изображениях для считывания регистрационных номеров автомобилей.

Технология True WDR, позволяющая создать изображение с широким динамическим диапазоном. Матрица камеры с WDR захватывает несколько изображений с короткой и длинной экспозицией, потом объединяет изображения в одном кадре. При этом на конечном изображении сохраняются как самые яркие участки, так и самые темные. В результате, изображение выходит очень качественным с высокой четкостью и резкостью.

Решения ANPR Dahua Technlogy

К ANPR решениям относятся камеры и программное обеспечение, которое работает на камере или на сервере. ANPR автоматически захватывает номерные знаки автомобилей в режиме реального времени. Опираясь на большой объем данных изображений и используя алгоритмы глубинного обучения, механизм ANPR выполняет следующие функции:

Технология ANPR – это ценное решение для нескольких типовых задач, в том числе:

• Обеспечение безопасности дорожного движения. Алгоритм автоматически распознает превышение скорости и проезд на красный свет.
• Для работы правоохранительных органов. Проверка лицензии и регистрации автомобиля, а также автоматическое оповещение, о проезде автомобилей из черного списка мимо.
• Фиксация номеров для сбора платы за проезд обеспечивает свободный проход на закрытую территорию.
• Навигация на парковке. Автоматическое определение свободных парковочных мест и направление транспортных средств по кратчайшему маршруту к ним.  
• Контроль въезда и выезда на территорию. Открытие шлагбаума, ворот для проезда транспорта.

Как это работает в камере Dahua DHI-ITC237-PU1B-L?

Если проще, то ANPR камера затемняет фары, делает множество снимков автомобиля и выстраивает их в одно изображение. Помимо считывания номеров машин камера может определить страну и марку автомобиля, об этом функционале в технических характеристиках модели не заявлено, да и работает он пока не в 100% случаев, но сама задумка уже достойна внимания.

Фиксация номерных знаков на парковке

Видеокамера предназначена для фиксации номеров автомобилей, движущихся с небольшой скоростью, в технической документации к устройству указана скорость 40 км/час. Это означает, что устанавливать камеру DHI-ITC237-PU1B-L в целях фиксации номерных знаков авто можно на парковках, автомобильных стоянках, подземных паркингах и в других условиях, где нужно хранить данные о въезде автотранспорта на территорию.

Камера, определяющая номер автомобиля, выводит отдельно детальное изображение знаков, фиксируя при этом в списке событий. По списку событий можно искать все въезды выезды определенного автомобиля, посмотреть события в течение определенного периода, проанализировать тревожные события. Устройство может записывать видео на флешку объемом до 64Gb, отправлять уведомления с фотографиями или короткими видеозаписями на e-mail. При наступлении тревожного события, можно настроить сработку сигнализации и отправку уведомлений.

Как происходит организация пропускного режима на закрытой территории при помощи камеры Dahua? Видеокамера DHI-ITC237-PU1B-L оснащена выходным реле для управления автоматическими шлагбаумами. Функционал устройства позволяет создать «белый» и «черный» список, разграничивая таким образом автомобили, которым разрешен въезд и те, которым он запрещен. Принцип работы у такой пропускной системы, следующий: автомобиль подъезжает на пропускной пункт, камера фиксирует номер и проверяет наличие в «базе белых номеров», в случае наличия дает сигнал на открытие шлагбаума. «Черный» и «белый» список номеров могут содержать до 10 000 записей, в каждом из списков.

Видеокамера может работать с двумя полосами движения, фиксируя таким образом въезжающие и выезжающие автомобили. ИК-подсветка позволяет даже в ночное время получить четкую картинку, дальность работы ИК-подсветки – 40 метров.

Сфера применения

Как было сказано выше, IP камера DHI-ITC237-PU1B-L разработана по большей части для эксплуатации на парковках. Однако, условия и задачи могут быть разными. Ниже предлагаем несколько вариантов, где может пригодиться установка камер, фиксирующих номера машин.

Выезд на парковку

Организация системы видеонаблюдения с распознаванием номеров и соблюдением пропускного режима на платной парковке, где необходимо вести учет количества оплаченных парковочных мест, суммарное число часов нахождения авто на парковке. С помощью видеокамеры DHI-ITC237-PU1B-L можно не только автоматизировать допуск на парковку, но и разгрузить нагрузку на охрану. Более того, автоматизируя процесс въезда на парковку, можно исключить возможность въезда «левых» машин.

Использование на складах, предприятиях, жилых комплексах и поселках

Камера, распознающая номера машин, может использоваться для контроля пропускного режима на закрытой территории по постоянным пропускам. В таком случае, исключается (как в случае оплаты «не в кассу») человеческий фактор и выдача пропусков посторонним лицам. То есть, безопасность на объекте становится выше уровнем, так как здесь всегда можно провести аналитику по номерам автомобилей, в случае необходимости узнать время пребывания на территории, получить качественные снимки с достоверно определенными госномерами.

Сбор данных для проведения последующей аналитики

Существуют объекты, на которых нет необходимости ограничения въезда на территории, но необходимо знать кто въезжал на территорию и сколько времени он провел здесь. Например, на парковке торгового центра. 

Рекомендации по установке камер для распознавания номеров автомобилей

Для того, чтобы обеспечить максимальную скорость распознания номерной таблички, угол наклона камеры должен составлять не менее 5 °. 

При установке с лицевой стороны горизонтальный угол должен составлять не менее 30 °. К примеру, если высота равна 6 м, то минимальное расстояние снимка составляет 10,2 м. Рекомендуется стандартное горизонтальное расстояние 25м. 

При установке сбоку, угол между камерой и линией дороги должен быть менее 30 °, что означает, что если высота составляет 2 м, минимальное расстояние захвата изображения должно быть не менее 7 м.

Для оптимального распознавания пластина должна иметь 70-250 пикселей. Разные страны имеют разные требования. К примеру, в ЕС: 130 пикселей-250 пикселей, а в СНГ: 150 пикселей-250 пикселей и т. Д.

Выводы

Видеокамера DHI-ITC237-PU1B-L из линейки Access ANPR хорошо показала себя за время эксплуатации. В более чем 99% камера четко определила номер, более того, камера фиксирует страну автомобиля и марку производителя. В этой камере наконец-то решены типичные проблемы для аппаратных средств определения автономеров, а именно исключена засветка номерных знаков от ИК-подсветки, проработан вопрос относительно смазывания знаков при скорости движения более 30 км/час. Безусловно, видеокамера DHI-ITC237-PU1B-L – это одна из лучших камер для распознавания номеров автомобилей, с которым удалось познакомиться. 

Пример работы видеокамеры Dahua DHI-ITC237-PU1B-L и сравнение с другой моделью 

Всем привет!
INTRO
Статья о том, когда It-шнику становится любопытно. Как я решил при помощи простой ip-камеры создать сервис регистрации проезжающих автомобилей с блек-джеком и шлю… распознаванием номера.

Часть первая. Зарождение идеи.
Начну рассказ с текущей ситуации. Примерно год назад, очередной раз бродя по интернету я попал в цепкие лапы акций магазинов бытовой техники и зачем-то купил себе камеру «Xiaomi Mi Home Security Camera 1080p Magnetic». С учетом всех скидок, акций и бонусов камера обошлась примерно в 1тыс. рублей.

Задача для камеры была поставлена быстро — «наблюдать за происходящим во дворе». Меня интересовала парковка.
Интересный факт, камера лично мне не пригодилась ни разу, но несколько раз меня с утра будили незнакомые люди звонком в дверь и интересовались «моя ли это камера» и «пишет ли она» т.к у них что-то случалось во дворе.

Не так давно мне подарили еще одну точно такую-же камеру. После некоторого времени раздумий я решил что было бы неплохо снимать именно проезжающие машины, с возможностью видеть номера. Т.к основная (первая) камера снимала общий план и детали( номера машин, лица) невозможно было определить.
Я решил поставить и настроить вторую камеру так — что бы она снимала конкретный небольшой участок дороги с проезжающими машинами.
Если у меня будут номера, можно создавать базу номеров машин. Зачем? Потому что могу!
Только на этом моя фантазия не остановилась. Номер у меня есть, почему бы не получить по нему информацию?(Марка, модель и.т.д). И как это обычно бывает — на ровном месте я придумал себе хобби-проект.

Часть вторая. Формируем ТЗ.
Идея понятна. Хочу фиксировать все проезжающие машины параллельно распознавая их номера и по возможности получать дополнительную информацию по автомобилю.

Что дальше? Дальше агрегируем требования и формируем задачу.
— Доступ к данным должен быть простым. Писать приложения под каждую платформу(вин, андроид, ios и.т.д.) мне очень не хотелось. Решено, это будет web-приложение с адаптивным под мобильные устройства дизайном.
— Доступ из интернета.
— Авторизация — система должна иметь функционал авторизации по логину и паролю.
— Регистрация.
— Данные должны хранится в БД для возможности быстрого доступа к информации и построения различных отчетов ( сколько раз за день а/м с номером появлялся в поле камеры, самая частая машина за неделю, количество машин в день/неделю/месяц )
— Простота разработки — я бы не хотел писать полностью весь код, т.к я не супер крутой программист. Честно говоря я вообще не считаю себя программистом. Соответственно приоритет будет отдан готовым библиотекам, сервисам — которым можно отдать часть работы на аутсорс.
— Простая масштабируемость — возможно, то, что я сделаю будет полезно кому-то еще. В таком случае, не стоит создавать систему из непонятных инструментов и костылей. Использовать популярные фреймворки.
— Писать код и разрабатывать функционал с учетом использования несколькими пользователями.
— Стоимость — аренда сервера, покупка домена и подключение к сторонним api могут вылиться в копеечку. Мне постоянно стоит напоминать себе что это домашний хобби-проект. Стоит тщательно контролировать расходы.
— Данные по госномеру — очень хотелось бы помимо номера так-же получать подробные данные по госномеру.

И так, основные требования сформулированы. Можно начинать делать? Нет!
Не хочется городить велосипед ( совсем немного конечно хочется, все-таки будет свой родной, из костылей ). Следующим делом стоит изучить рынок, понять что вообще предлагается в сфере видеонаблюдения конечному потребителю.

Часть третья. Анализ рынка. Поиск готовых решений.
Конечно, я сразу побежал гуглить. Сначала я был приятно удивлен, статей и информации на эту было достаточно.

Полностью готовые решения.
После радости сразу пришло разочарование. Я начал переходить по ссылкам, знакомиться с продуктами и что самое неприятное, их стоимостью. Не буду здесь приводить примеры конкретных продуктов и говорить почему они мне не подошли. В целом, претензии ко всем продуктам были идентичны.
— юзабилити продающего сайта. Да, это ужас. Словно подключился к интернету 2005 года. Подавляющее большинство сайтов были прямиком от туда. Данный факт не имеет прямой корреляции с качеством продукта. Но я был удивлен что в век цифровизации, компании которые продают системы видеонаблюдения или ПО к ним, совсем не думают о важности пользования сайтом.
— дизайн ПО. Примерно тоже самое что и сайт. Добавить особо нечего. ПО как и сайт написано в 2005 и с тех пор директора всех этих фирм запрещают обновлять интерфейс)) .
— закрытость рынка. Получить демку какого-то ПО это отдельная эпопея, нужно обязательно позвонить, написать в мессенджер, оставить заявку на сайте, написать на почту, станцевать танец и сделать жертвоприношение. В общем это лучшая практика чтобы вам никто не звонил и не писал. Отчасти я понимаю что данные системы нацелены на коммерческий сектор, а там высокая клиент-ориентированность не нужна. Торги выиграли и вперед монтировать камеры!

Тем не менее полезные выводы сделаны:
— ознакомившись с интерфейсом подобных программ начал вырисовываться и интерфейс моей системы. Определены основные блоки сайта.

Микросервисы
Теперь стоит посмотреть в сторону open-source решений касающихся распознавания номеров, конечно в первую очередь меня интересовала логика перехвата видеопотока с камеры и анализ картинки, поиск и распознавание российского гос. номера.
Погружаться в нейронные сети и машинное обучение мне не очень хотелось, это сильно замедлит разработку.
Поискав по интернету нашел несколько неплохих по описанию решений. Отфильтровав самые живые в плане комьюнити и апдейтов я решил протестировать Nomeroff Net
Nomeroff Net — это опенсорсный фрейморк написанный на питоне для распознавания номеров автомобилей.
Писать о разворачивании сервера, настройке и установке фреймворка не буду. Статей на эту тему достаточно, для разных уровней пользователей.
По результатам — номер определяется достаточно плохо. Возможно стоит поковырять настройки, но мне этого делать не хотелось т.к на мой взгляд фреймворк из коробки не справился даже с хорошим примером.
На скриншоте вы можете видеть фото с номером, которое я отдал программе и его результат распознавания.

Тестирование сторонних сервисов.
Собираю различные изображения из интернета, дополнительно самостоятельно делаю фото на камеру телефона/фотоаппарата и отправляю их в сторонние сервисы распознавания. Здесь показывать нечего, работает все на порядок лучше и стабильнее, дополнительным плюсом является что в будущем я уменьшу возможную нагрузку на свои сервера.
Цены разные, самый дорогой что я нашел — 20рублей за одно распознавание.

Часть третья. Обработка видеопотока.
Разобрать номер на изображении это конечно хорошо, но для начала изображение необходимо получить. Первой моей мыслью было напрямую подключаться к камере, каково было мое удивление что ip-камера xiaomi не имеет популярного rtsp протокола для прямого подключения. Что делать? Пришлось прошивать. Кажется бренд xiaomi создан для того, чтобы после покупки его еще приходилось дорабатывать.
Прошивка установлена! Что дальше? Дальше настраиваем подключение к камере и понимаем что качество камеры не позволит нам разбирать номера автомобилей. Почему я не задался этим вопросом раньше? Я держал этот риск в голове изначально. Поэтому в первую очередь меня интересовала логика взаимодействия между узлами системы.
Таким образом первый тестовый стенд распознавания номером выглядел следующим образом:
Ip-камера стоит на столе и направленна на монитор пк где открыты найденные в интернете фотографии различных автомобилей с российскими номерами.

Написал небольшой скрипт на питоне. Он подключался по rtsp протоколу к моей камере, сохранял кадр в формате изображения и передавал в описанный выше фреймворк для распознавания. По результатам я понял что оно работает. Необходимо улучшить качество распознавания, для этого необходимо:
— настроить фреймворк или отдать весь процесс внешним сервисам
— сменить камеру для более качественной картинки

Примерную логику работы системы я отобразил на схеме:

ИТОГИ
Идея приобрела формализованный статус и перешла в небольшой хобби-проект. Я понял примерный объем работ. Проведены первые тестовые испытания.
Напишите в комментариях если к данному проекту у вас будет интерес. В следующей части я напишу о том какие изменения я решил внести в логику системы и почему. Опишу как проходила разработка дизайна и подбор оборудования.
p/s на текущий момент система мной написана функционирует в бета режиме.

Приобретение машины, особенно первой, — приятный и волнующий момент. Но нередко новоиспеченные владельцы по незнанию или умышленно пренебрегают сроками регистрации транспортных средств в РЭО ГИБДД. Напомним, у них есть десять дней на постановку авто на учет. Далее закон запрещает эксплуатировать такие машины.

Если автомобиль куплен с рук, то штрафы за нарушения, зафиксированные камерами, будет получать прежний собственник, а новый — уходить от ответственности. Того, кто продал имущество на колесах и больше не имеет к нему отношения, ждут ненужные хлопоты: придется обжаловать штрафы и снимать машину с учета, предоставляя договор купли-продажи.

Другая ситуация. Владелец машины умер, а его родственники управляют ей до вступления в наследство — в течение полугода. По закону делать этого нельзя, даже если близкие пользовались автомобилем раньше. В данном случае доверенности теряют юридическую силу, полис ОСАГО не действует, и машина должна стоять. Но и получив свидетельство о праве на наследство, не все спешат оформлять авто на себя.

В «черном» списке

Раньше ГИБДД выявляла транспортные средства, не зарегистрированные в установленном порядке, и их водителей в ручном режиме — при остановке и проверке по своим базам. Эта кропотливая работа не всегда давала желаемый результат, ведь на дороге на глаз не определить, стоит машина на учете или нет.

Теперь находить такие авто проще. Госавтоинспекция стала применять новый аппаратно-программный комплекс, который вычисляет в потоке транспортные средства-призраки. Недавно этот АПК мониторил ситуацию на Южном шоссе напротив ТК «Амбар». О принципах работы комплекса нам рассказал начальник центра автоматизированной фиксации административных правонарушений в области дорожного движения ГИБДД Главного управления МВД России по Самарской области, подполковник полиции Александр Башковатов.

В припаркованной на обочине машине установлена камера, которая смотрит на полосы движения через заднее стекло. Это авто ничем не примечательно, без цветографической окраски. ГИБДД использует его для скрытого контроля. Камера считывает номера проезжающего транспорта и моментально передает их на ноутбук — сотруднику, сидящему в машине. Система сверяет данные автомобилей с загруженным «черным» списком. В настоящее время в нем значатся более 3500 транспортных средств: тех, что сняты с учета и регистрация которых прекращена по причине смерти владельцев, а также представляющих иной оперативный интерес для Госавтоинспекции. Эту информацию обновляют раз в неделю.

Если номер найден в программе, сотрудник сообщает по рации данные машины инспекторам ДПС. Они несут службу дальше по ходу движения и останавливают указанное авто для проверки.

Знают маршруты

Южное шоссе для работы АПК выбрали не случайно. По этой магистрали часто двигаются конкретные незарегистрированные автомобили. ГИБДД отслеживает привычные маршруты таких машин через дорожные камеры. От их всевидящего ока не скрыться, даже если не допускать нарушений. Так, большинство едут на работу из дома в утренние часы, а

возвращаются вечером. И этот подход дал результат. За непродолжительное время на Южном инспекторы с помощью АПК выявили около десятка транспортных средств, не стоящих на учете.

За управление машиной, которая не зарегистрирована в установленном порядке, по части 1 статьи 12.1 КоАП РФ грозит штраф от 500 до 800 рублей. Однако самое неприятное — с авто снимают номера и передают их в подразделение ГИБДД, где оно раньше стояло на учете. Водителю рекомендуют зарегистрировать транспортное средство, а пока перевезти его с места остановки до пункта назначения на эвакуаторе. Ведь управлять машиной без номеров запрещено.

За повторное нарушение — управление незарегистрированным автомобилем — штраф вырастает до 5000 рублей или могут лишить прав на срок от одного до трех месяцев. ГИБДД выявляет такие факты. Номера сняли, а водители снова попадаются Госавтоинспекции, уже на машинах без госзнаков.

Штрафы по адресу

Но это не все неприятности, которые ждут водителей, попавших под прицел нового АПК. Сотрудники ГИБДД установят владельца машины, не поставленной на учет. Далее они привлекут его или того, кто за рулем, к административной ответственности за нарушения, которые зафиксировали дорожные камеры. То есть штрафы «на деревню дедушке» обретают реальных адресатов.

Башковатов отметил: с помощью АПК сначала отработают Самару, затем перейдут на другие города и районы региона. Планируется, что к концу 2021 года таких комплексов в нашей губернии будет несколько.

— Я рекомендую не нарушать сроки регистрации транспортных средств, — обратился к автомобилистам подполковник. — Рано или поздно мы вас найдем, это может произойти в любой момент.

Новый аппаратно-программный комплекс работает по тому же принципу, что и АПК «Дорожный пристав», но решает другие задачи.

«Дорожный пристав» заступил на службу в октябре 2019 года. Камера этого комплекса считывает номера транспортных средств и за несколько секунд по базам исполнительных производств ГИБДД выявляет, какие из этих машин принадлежат неплательщикам. Тем, кто в срок не рассчитался по штрафам, кредитам, алиментам, не оплатил налоги, жилищно-коммунальные услуги и прочее. И эти долги находятся на взыскании в управлении ФССП по Самарской области. Приставы предлагают погасить долги на месте через платежный терминал. Иначе на машины накладывают арест.

Страничка истории

Граф Лев Николаевич Толстой для своих современников был совестью эпохи. Не были безразличны к жизни, литературному творчеству и общественной деятельности Толстого и самарцы. Городские газеты публиковали перепечатки статей о нем из российских изданий.

Писали свои заметки о писателе и местные журналисты. «Самарская газета» систематически размещала материалы о нем, почти одновременно со столичными изданиями публиковала текст романа «Воскресение» и дала подборку суждений зарубежных критиков. А в сентябре 1900 года в ней было напечатано стихотворение местной поэтессы Елены Буланиной, посвященное этому произведению.

Такое внимание часто вызывало недовольство властей. Самарский губернатор в марте 1902 года жаловался в Главное управление по делам печати на редакцию «Самарской газеты» — дескать, имя графа Толстого мелькает на ее страницах почти ежедневно.