Оценка гос номера автомобиля
Заявка на выкуп Продажа красивых номеров для автомобилей Приобретение нового автомобиля сопровождается желанием поставить на него необычный номер. Такая тенденция предпочтений продолжает набирать обороты и становится доступной для широких слоев автолюбителей. Если раньше реализовать желание выделиться при помощи номера машины позволяли себе исключительные социальные слои, теперь эта услуга — в шаговой доступности для каждого. Заказать красивые номера на авто в Краснодаре и краснодарском крае можно на сайте компании.
Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.
Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему - обращайтесь в форму онлайн-консультанта справа или звоните по телефонам, представленным на сайте. Это быстро и бесплатно!
Содержание:
В России госномера на авто поменяют размер и форму
ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Эпоха трех семерок прошла: нововведения ударят по любителям красивых номеров - Россия 24В конце прошлого года мы стали автоматически скрывать номера автомобилей на фотографиях в карточках объявлений на Авито. О том, зачем мы это сделали, и какие есть способы решения таких задач, читайте в статье. Задача На Авито за 2018 год было продано 2,5 миллиона автомобилей. Это почти 7000 в день. Всем объявлениям о продаже нужна иллюстрация — фото автомобиля.
Но по государственному номеру на нём можно найти много дополнительной информации о машине. И некоторые наши пользователи стараются самостоятельно закрывать госномер. Причины, почему пользователи хотят скрывать госномер, могут быть разными. Со своей стороны мы хотим помогать им защищать свои данные. И стараемся улучшать процессы продажи и покупки для пользователей. Например, у нас уже давно работает услуга анонимного номера: когда вы продаёте автомобиль, для вас создается временный сотовый номер.
Ну а чтобы защитить данные о госномерах, мы обезличиваем фотографии. Обзор способов решения Чтобы автоматизировать процесс защиты пользовательских фотографий, можно воспользоваться сверточными нейронными сетями для детектирования полигона с номерным знаком.
Детектированием объекта является вывод четырёх координат прямоугольника, в которые вписан объект интереса. Упомянутые выше сети способны находить на картинках множество объектов разных классов, что уже является избыточным для решения задачи поиска номерного знака, потому что машина у нас на картинках, как правило, всего одна бывают исключения, когда люди фотографируют свою продаваемую машину и её случайную соседку, но это происходит достаточно редко, поэтому этим можно было пренебречь.
Ещё одна особенность этих сетей состоит в том, что по умолчанию они выдают bounding box со сторонами, параллельными осям координат. Это происходит так, потому что для детектирования используется набор заранее определённых видов прямоугольных рамок, называемых anchor boxes. Если точнее, то сначала с помощью какой-то сверточной сети например resnet34 из картинки получают матрицу признаков. Потом для каждого подмножества признаков, полученного с помощью скользящего окна, происходит классификация: есть или нет объект для k anchor box и проводится регрессия в четыре координаты рамки, которые корректируют её положение.
Подробнее об этом можно прочитать здесь. Для того, чтобы предсказать повернутую рамку бокса, нужно изменить bbox regressor так, чтобы получать ещё и угол поворота рамки. Если этого не делать, то получится как-то так.
Он отличается от предыдущей архитектуры тем, что сразу предсказывает класс и рамку, без предварительного этапа предложения участков картинки, которые могут содержать объекты.
Для того чтобы предсказывать повернутые маски, нужно также изменить голову box subnet. Эта сеть не использует предварительный этап предложения региона, как в Faster RCNN, поэтому она является модификацией одноэтапных методов.
Для обучения этой сети используется K повернутых под определенными углами bounding box rbox. Сеть предсказывает вероятности для каждого из K rbox содержать таргет объект, координаты, размер bbox и угол поворота. Модифицировать архитектуру и заново обучить одну из рассмотренных сетей на данных с повернутыми bounding boxes — задача реализуемая.
Но нашу цель можно достигнуть проще, ведь область применения сети у нас гораздо уже — только для скрытия номерных знаков. Поэтому мы решили начать с простой сети для предсказания четырёх точек номера, впоследствии можно будет усложнить архитектуру. Данные Сборка датасета разбивается на два шага: собрать картинки автомобилей и разметить на них область с госномером. Первая задача уже решена в нашей инфраструктуре: все объявления, которые были когда-либо размещены на Авито, мы аккуратно храним.
Для решения второй задачи мы используем Толоку. На toloka. Необходимо выделить номерной знак автомобиля, используя для этого четырёхугольник.
При этом следует выделять государственный номер максимально точно. С помощью Толоки можно создавать задания по разметке данных. Например, оценивать качество поисковой выдачи, размечать разные классы объектов текстов и картинок , размечать видео и т. Их будут выполнять пользователи Толоки, за плату, которую вы назначите. Например, в нашем случае толокеры должны выделить полигон с госномером автомобиля на фото. В целом это очень удобно для разметки большого датасета, но получить высокое качество довольно сложно.
На толоке много ботов, задачей которых является получить с вас деньги, наставив ответы рандомно или с помощью какой-то стратегии. Для противодействия этим ботам есть система правил и проверок.
Основной проверкой является подмешивание контрольных вопросов: вы размечаете вручную часть заданий, пользуясь интерфейсом Толоки, а далее подмешиваете их в основное задание.
Если размечающий часто ошибается на контрольных вопросах, вы его блокируете и разметку не учитываете. Для задачи классификации очень просто определить, ошибся размечающий или нет, а для задачи выделения области это не так просто. Классический способ — считать IoU. Если это отношение меньше некоторого заданного порога для нескольких заданий, то такой пользователь блокируется. Однако для двух произвольных четырехугольников посчитать IoU не так просто, тем более, что в Толоке приходится это реализовать на JavaScript.
Мы сделали небольшой хак, и считаем, что пользователь не ошибся, если для каждой точки исходного полигона в небольшой окрестности находится точка, отмеченная разметчиком.
Настроив эти правила, можно ожидать довольно неплохую разметку, но если нужно действительно высокое качество и сложная разметка, нужно специально нанимать фрилансеров-разметчиков. Модель Теперь сделаем сеть для предсказания четырёх точек области.
Получим признаки с помощью resnet18 11. Вторая голова нужна, потому что в объявлениях о продаже машины не все фотографии с машинами. На фото может быть деталь автомобиля. Подобное нам, конечно, детектить не надо.
Тогда можно составить единую лосс функцию для обеих голов как cумму следующих лоссов. Для регрессии в координаты полигона номерного знака используем гладкий L1 loss. Его можно интерпретировать как комбинацию L1 и L2, который ведёт себя как L1, когда абсолютное значение аргумента велико и как L2, когда значение аргумента близко к нулю.
Для классификации используем softmax и crossentropy loss. Экстрактор признаков — resnet18, используем веса, предобученные на ImageNet, дальше дообучаем на нашем датасете экстрактор и головы. В данной задаче мы использовали фреймворк mxnet, так как он является основным для computer vision в Авито.
Вообще, микросервисная архитектура позволяет не привязываться к конкретному фреймворку, но когда имеешь большую кодовую базу, лучше использовать ее и не писать тот же самый код заново. Получив приемлемое качество на нашем датасете, мы обратились к дизайнерам, чтобы нам сделали номерной знак с логотипом Авито. Сначала мы конечно попробовали сделать сами, но выглядел он не очень красиво. Дальше требуется изменить яркость номерного знака Авито на яркость оригинальной области с номерным знаком и можно накладывать логотип на изображение.
Запуск в прод Проблема воспроизводимости результатов, поддержки и развития проектов, решённая с некоторой погрешностью в мире backend- и frontend-разработки, всё ещё стоит открытой там, где требуется использовать модели машинного обучения. Вам наверняка приходилось разбираться в легаси коде моделек. Хорошо если в readme есть ссылки на статьи или опенсорс-репозитории, на которых базировалось решение. Скрипт для запуска переобучения может упасть с ошибками, например, поменялась версия cudnn, и та версия tensorflow уже не работает с этой версией cudnn, а cudnn не работает с этой версией драйверов nvidia.
Может, для обучения использовался один итератор по данным, а для тестирования и в продакшене другой. Так можно продолжать довольно долго. В общем, проблемы с воспроизводимостью существуют. Мы стараемся убрать их, используя nvidia-docker окружение для обучения моделек, в нём есть все необходимые зависимости для сuda, также туда устанавливаем зависимости для питона.
Таким образом, чтобы дообучить модель на новых данных, вам нужно выкачать репозиторий на сервер, запустить shell скрипт, который соберет докер-окружение, внутри которого поднимется jupyter notebook. Лучше, конечно, иметь один файл train. Веса модели хранятся в git lfs — это специальная технология для хранения больших файлов в гите. До этого мы пользовались артифактори, но через git lfs удобнее, потому что скачивая репозиторий с сервисом, вы сразу получаете актуальную версию весов, как на продакшене.
Для инференса моделей написаны автотесты, так что не получится раскатить сервис с весами, которые их не проходят. Сам сервис запускается в докере внутри микросервисной инфраструктуры на кластере kubernetes. Для мониторинга производительности мы используем grafana. После раскатки мы постепенно увеличиваем нагрузку на инстансы сервисов с новой моделькой. В результате: мы запустили замазывание номеров на объявлениях в категории авто для частников, 95 перцентиль времени обработки одной картинки для скрытия номера равен 250 мс.
Подробная информация историй регистрации транспортного средства 8. Проверка страховки, информация про страховой полис 9. Делается полная проверка автономера по базе Угона, можно узнать не находится ли автомобиль в розыске 10. Средняя стоимость автомобиля 11. Краткая информация о владельце.
Продажа красивых номеров для автомобилей
Мотоциклетные номера станут меньше в размерах в полтора раза, а знаки для японских праворульных авто формой будут напоминать квадрат. Планируется ввести особые номера для мопедов, а также для классических и спортивных автомобилей. Так, для мотоциклистов будут доступны номера уменьшенного размера: 190 на 145 мм вместо нынешних 245 на 160 мм. У зарубежных мотоциклов их на порядок больше отечественных маленькая площадка под номер — российский госзнак на нее просто не помещается. Старый ГОСТ 1993 года этого не учитывал. Байкерам приходится использовать переходники, без них ветер может сорвать номер на скорости.
Стоимость гос номеров, цены на автономера
В конце прошлого года мы стали автоматически скрывать номера автомобилей на фотографиях в карточках объявлений на Авито. О том, зачем мы это сделали, и какие есть способы решения таких задач, читайте в статье. Задача На Авито за 2018 год было продано 2,5 миллиона автомобилей. Это почти 7000 в день. Всем объявлениям о продаже нужна иллюстрация — фото автомобиля. Но по государственному номеру на нём можно найти много дополнительной информации о машине.
Иван Ананьев Номера без ГИБДД: как получить и почему это не работает со вторичкой Автомобилистов ждет важное изменение: новые машины можно будет забирать из автосалона сразу с номерами. Однако до сих пор не ясно, во сколько оценят такую услугу и как клиентов защитят от мошенников На новых автомобилях можно будет выезжать из автосалона сразу с номерами. Это станет возможно благодаря законопроекту, который Госдума приняла в третьем, окончательном чтении. Регистрировать автомобили и выдавать знаки будут дилеры, получившие статус специальной организации и занесенные в особый реестр. Для того, чтобы получить авторизацию, дилер должен будет иметь официальный статус и обученный персонал, который будет проверять регистрационные данные, готовить документы для ГИБДД, заниматься изготовлением номерных знаков и выдачей их автовладельцу вместе с ключами. Но не все так просто. Именно ведомство будет присваивать регистрационный номер, а дилеру останется лишь техническая часть по подготовке документов и выдаче табличек.
МВД предложило продавать «красивые» номера через портал госуслуг
Эксплуатация авто строго запрещена, если номерные знаки стерлись. Это относится не только к полному их стиранию, но и ситуации, когда нечитаемой становится какая-то их часть. Нельзя пользоваться транспортным средством и в тех случаях когда номерные знаки отсутствуют или же установлены в неположенном месте. Наши преимущества Мы — профессионалы в своём деле!
.
Покупка автомобиля начнется с "красивого" госномера
.
Yahoo France Recherche Web
.
.
.
.
.
Это же уже обсуждали недавно
Хороший пост, прочитав пару книг на тему всё таки не взглянул со стороны, а пост как-то задел.