Угон автомобилей до сих пор остается одним из самых «востребованных» видов преступлений. Одна из его особенностей состоит в том, что при желании можно угнать любой автомобиль, вне зависимости от степени его защищенности. Даже комбинация из замка капота, иммобилайзера и сигнализации не могут гарантировать 100% защиты. По этой причине технологии в области защиты собственного имущества развиваются в двух направлениях: сопротивление угону и улучшенная система поиска угнанных автомобилей.
К сожалению, системы поиска эволюционируют достаточно медленно даже с приходом всеобщей цифровизации и повсеместным появлением камер на дорогах. В последнее время продвинутые сигнализации используют GPS-трекеры, которые способны впадать в спящий режим, чтобы их не могли обнаружить и заглушить. Таким образом, они смогли бы периодически отправлять информацию и местоположении авто. Технология интересная, но почти бесполезна в условиях, когда машину загоняют в бокс или подземный гараж, где сигнал отсутствует.
Иначе говоря, подобных разработок действительно не очень много. Тем интереснее становится инновация российской компании, которая создала нейросеть для поиска автомобиля. Библиотека распознавания автомобилей «ОКО» способна проводить проверку по общей базе угнанных автомобилей и находить соответствия с картиной на дорогах. Разработка российских инжинеров должна существенно улучшить раскрываемость подобного рода преступлений.
Нейросеть состоит из двух подсистем для максимально точного определения угнанного авто в потоке. Сначала система соотносит автомобили с брендами производителей, а далее приступает к анализу индивидуальных особенной, которые имеются у каждой модели. Нейросеть способна находить характерные сколы и вмятины как по фото, так и по видеоматериалам, например, записям с автострад. Механические повреждения корпуса не являются единственным маркером, который помогает найти конкретный автомобиль. Система распознает множества индивидуальных особенностей даже на новых машинах, поэтому иметь яркое граффити на кузове вовсе не обязательно, чтобы алгоритм заметил автомобиль в потоке. Как правило, работать с видеоматериалами, которые снимают камеры наблюдений не слишком удобно, поскольку качество изображения весьма посредственное, но алгоритм справляется и здесь.
Ключевая особенность нейросети в том, что система анализирует гос.номер, но способна вычислить нужный автомобиль даже в тех случаях, когда проводилась подмена.