Об авторе: Дмитрий Куликов, директор департамента систем компьютерного зрения «СофтТелематики».
Системы оплаты на платных дорогах за последние десятилетия прошли значительную эволюцию. От первых барьерных решений, требующих обязательной остановки для оплаты, до современных безбарьерных систем, которые работают незаметно для водителей. Эти изменения стали возможны благодаря развитию технологий: от ручного управления и простых механических устройств до искусственного интеллекта и систем глубокого обучения. Эволюция способов взимания платы позволяет не только повышать удобство для пользователей, но и улучшать транспортную инфраструктуру в целом, снижая заторы, увеличивая пропускную способность и повышая безопасность движения.
Ранние системы
Платные дороги имеют долгую историю. Впервые плата за использование дорог была введена в Древнем Риме. Римские дороги, известные своей продуманной инфраструктурой, включали специальные пункты для оплаты. Эти средства шли на поддержание дорог в надлежащем состоянии. Аналогичная практика наблюдалась в средневековой Европе, где владельцы замков взимали пошлину за проезд через их территории, известную как «мостовой сбор» или «торговый сбор».
Современная концепция платных дорог возникла в XVIII веке, когда в США и Великобритании появились первые пункты для взимания платы с использованием турникетов. В США первыми такими дорогами стали платные тракты (toll roads), например Ланкастерский тракт в Пенсильвании, открытый в 1795 году. В Великобритании аналогичные дороги, известные как turnpikes, начали строиться с середины XVIII века, финансируя их через плату за проезд.
Долгое время такая система оставалась неизменной. Однако технический прогресс второй половины XX века привел к значительным преобразованиям. В 1980-х были внедрены первые системы оплаты с использованием радиочастотной идентификации (RFID), которые позволили считывать информацию с транспондера без необходимости полной остановки транспортного средства. Это способствовало значительному снижению заторов на пунктах оплаты. Одновременно начали разрабатываться системы автоматической классификации транспортных средств, использующие датчики веса.
Следующим этапом стало использование технологий компьютерного зрения. В начале 2000-х появились системы, считывающие номера транспортных средств, а также первые алгоритмы классификации, основанные на анализе изображений с видеокамер.
Первые платные дороги России
Платные дороги не были новшеством и для России. Еще в XV веке в Московском государстве существовали «ямские деньги», представлявшие собой плату за использование ямских трактов (дорог для перевозки почты и грузов). Эти сборы использовались для содержания трактов и почтовых станций. В Российской империи платные дороги строились преимущественно в XIX веке, такие как Московско-Санкт-Петербургское шоссе, открытое в 1834 году. Взимание платы за проезд на них также носило характер барьерных систем.
Первая современная платная дорога в России — М-4 «Дон» — была введена в эксплуатацию в 1999 году. Этот проект стал экспериментальной площадкой для изучения перспектив развития платной дорожной инфраструктуры. На этом участке использовались традиционные барьерные системы, требующие полной остановки транспортного средства для проведения оплаты. Технологии того времени не позволяли обеспечить полную автоматизацию процесса, и большинство операций выполнялось вручную: операторы обрабатывали оплату и определяли класс транспортного средства.
В 2010-х появились автоматизированные системы классификации, которые значительно снизили нагрузку на операторов и облегчили эксплуатацию платных дорог. В конце 2012 года прошли первые испытания таких технологий, а к середине 2010-х годов их начали использовать на дорогах. Реализация включала использование серверов для анализа информации с различных датчиков: индуктивные петли фиксировали присутствие транспортного средства по изменению магнитного поля, оптические барьеры измеряли его габариты, а видеокамеры с алгоритмами компьютерного зрения определяли количество осей, оценивая степень схожести колес с кругами.
Однако точность таких систем оставляла желать лучшего. Нестандартные транспортные средства, например автомобили с прицепами или эвакуаторы, часто вызывали ошибки в определении класса транспортного средства (ТС) и, как следствие, к неверным расчетам стоимости проезда. Недостатки в классификации вызывали недовольство водителей, иногда перерастая в судебные разбирательства. Такие проблемы стимулировали развитие более совершенных технологий.
Новая эпоха барьерных систем взимания платы
Современные барьерные системы усовершенствованы благодаря технологиям машинного обучения и глубокого анализа данных. На некоторых участках платных трасс России используются подобные системы: М-1 «Беларусь», М-3 «Украина», М-4 «Дон», М-11 «Нева». Самые современные комплексные подходы объединяют видеопоток с камер и инфракрасные сенсоры. Такие решения реализованы концерном «Телематика» и используются на новых участках трасс, таких как обход Тольятти и Дальний Западный обход Краснодара (М-4).
Примеры использования современных барьерных систем есть и за рубежом. В США открывают платные участки дорог с применением гибридных систем взимания платы барьерного и безбарьерного типов. На платных дорогах Испании существуют выделенные полосы DSRC-транспондера Via-T с автоматическим подъемом барьеров, гибридные шлагбаумы на полосах платных дорог применяются в Южной Корее, системы взимания платы со шлагбаумом действуют в Великобритании и Португалии.
Благодаря нейронным сетям системы точно классифицируют транспортные средства даже в сложных условиях — при плохом освещении, высокой скорости или нестандартных габаритах. Это снижает количество ошибок и повышает точность взимания платы.
В эпоху цифровизации и растущих требований к скорости и точности обработки данных глубокое обучение становится не просто трендом, а необходимым стандартом для построения эффективных систем классификации. Это позволяет операторам платных дорог обеспечивать точное и справедливое взимание платы, снижать количество ошибок и улучшать пользовательский опыт.
Внедрение ИИ и появление Free-flow
В начале XXI века бурное развитие систем на базе искусственного интеллекта привело к созданию принципиально новой системы взимания платы Free-flow («свободный поток»). Подобные системы совершенно незаметны для водителей, полностью исключают появление заторов и снижают аварийность.
Первые системы безбарьерной оплаты, еще полагающиеся только на распознавание номеров, начали внедряться, например, в Сингапуре, Норвегии и Италии в конце 1990-х. В это же время стали появляться безбарьерные системы, основанные на использовании RFID-транспондера, например e-TAG в Австралии. Позже эта технология появилась на дорогах Канады и Дубая. Такие системы были ограничены в возможностях по классификации ТС. Для более гибкой тарификации в 2010-х системы платных дорог Германии, США и некоторых других стран стали оснащаться лазерными сканерами, позволяющими точно определять габариты ТС. Новый подход к системе Free-flow стали внедрять в Сингапуре. Он основан на полном отказе от дорожного оборудования и размещении в транспортном средстве специального устройства, которое считывает геолокацию проездки, после чего система автоматически рассчитывает плату.
Впервые в России подобная система была установлена на ЦКАД в начале 2020-х. Для точного определения транспортного средства используется целый комплекс высокотехнологичного оборудования и передового программного обеспечения на базе ИИ. Такой пункт взимания платы состоит из камер определения номера, отдельных камер для определения количества осей, а также лазерных сканеров для построения 3D-модели, определения габаритов и типа ТС. За формирование проезда отвечает целый комплекс нейронных сетей и алгоритмов компьютерного зрения. В их задачи входит распознавание ТС, его номера и колес на изображении с камер, определение марки и модели. Отдельная нейронная сеть определяет тип ТС по облаку точек от лазерных сканеров.
Ежедневно под рамками безбарьерной оплаты проезжают сотни тысяч ТС, и этот огромный массив данных используется для постоянного совершенствования ИИ. Требования к точности и надежности работы алгоритмов на рамках Free-flow значительно выше, чем для барьерных пунктов оплаты, ведь в случае пропуска ТС оператор не сможет подстраховать систему.
Это делает комплексы безбарьерной оплаты одной из самых сложных и технологически передовых составляющих интеллектуальной транспортной инфраструктуры.
Первые российские комплексы Free-flow создавались с использованием зарубежных решений. В 2022 году на трассе М-12 «Восток» была впервые внедрена полностью отечественная система безбарьерного взимания платы, разработанная концерном «Телематика». Сегодня такие комплексы охватывают уже более 1000 км платных дорог, и большинство новых платных трасс также проектируется с расчетом на эту технологию.
Несмотря на все удобства безбарьерных систем, пункты оплаты со шлагбаумом все еще будут занимать свою нишу на рынке платных дорог. Барьерные системы предпочтительнее для дорог с невысоким трафиком, где остановка ТС на оплату не является критичной для итогового времени в пути и не приводит к большим заторам.
Кроме того, барьерные системы могут ставиться и на высокоскоростные трассы, такие как М-11, где проблема остановки и заторов, решается путем установки пунктов оплаты на въездных эстакадах, в результате пользователям трассы не нужно платить на каждом участке, достаточно получить талон на въезде и оплатить на выезде.
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.