В Калифорнии камеры с ИИ ошибались в 7 случаях из 10: как это влияет на водителей
В американской Розвилле автоматические камеры распознавания номеров Flock Safety оказались заметно менее точными, чем ожидалось. По внутреннему разбору полиции, 71% из 1 427 срабатываний за 2023–2024 годы были связаны с ошибочным считыванием номеров. Система путала похожие символы, работала с размытыми кадрами и иногда просто не замечала машину.
Почему это важно не только для полиции
Такие системы продаются как инструмент для быстрого поиска угнанных машин и подозреваемых автомобилей. Но если камера ошибается чаще, чем попадает в цель, она начинает создавать шум вместо пользы: сотрудники тратят время на проверку ложных совпадений, а водители рискуют попасть в цепочку необоснованных проверок. В одном из случаев, по данным разбирательства, один и тот же номерный знак несколько раз принимали за номер угнанной машины из-за путаницы между «9» и «8».
Проблема оказалась не только в софте
Внутренняя переписка показывает, что инженеры Flock пытались доработать систему, а в полиции прямо фиксировали повторяющиеся «очевидные ошибки» и пропуски автомобилей. При этом сама компания объясняет ситуацию необычной установкой: город попросил задние камеры, размещённые выше и дальше от дороги, чем обычно рекомендует производитель, а также использовал более старое оборудование. Иными словами, точность зависит не только от алгоритма, но и от того, как именно камеры поставили.
Что это значит для рынка таких решений
Розвилл продолжает использовать систему, потому что полиция считает её полезной в расследованиях, и пока речь не идёт о том, что ложные срабатывания привели к авариям или задержаниям. Но кейс хорошо показывает слабое место автоматизированного контроля: чем больше полагаются на распознавание номеров, тем дороже обходятся ошибки конфигурации, качества изображения и настройки самого софта. Для водителей это ещё один аргумент в пользу того, что цифровой контроль на дороге не всегда работает без сбоев.