Сервис по онлайн поиску свободных мест на автомобильных парковках тестируют в Томске. Речь идёт о специальном приложении для смартфонов, которое сможет показывать водителю оптимальные варианты в разных частях города. Как будет работать эта система её создатели показали сегодня корреспондентам телепрограммы "Вести-Томск".

«Мы знаем, что рядышком есть парковка, приложение показывает, что там есть 3 свободных место. Подозреваю, что там лужа. Но это не помешает нам оставить автомобиль»,

– объясняет разработчик.

Одно из преимуществ приложение заключается в том, что "компьютерный глаз" видит больше, чем человеческий. Визуально - эта парковка заполнена машинами. Но приложение точно знает, что пару парковочных мест здесь есть. Навигационная система сразу подсказывает: нужно ехать во внутренний двор.

Бесперебойную работу в режиме реального времени осуществляют алгоритмы. Туда поступают данные с видеокамер, установленных на здании. Дальше идёт анализ изображения. Места на парковках обозначаются двумя цветами: зеленый - свободное место и красный - занято другим авто.

«Мы за 10 секунд можем обработать более 200 камер. Одновременно мы не обрабатываем каждую камеру последовательно, а сразу все параллельно, это нам позволяет увеличить скорость»,

– сказал Владислав Гмырь, ML-инженер.

На карте приложения преимущественно жилые дома. Всего более 30 адресов. Сейчас главная задача - масштабировать программу. В планах разработчиков не только расширить территорию поиска, но и функционал.

«В будущем мы хотим подавать его не только как приложение, которое помогает найти свободное место, а осуществляет паркинг менеджмент. Что мы собираемся делать? На больших парковках разводить водителей по свободным местам»,

– говорит Али Оздиев, основатель и руководитель проекта.

Ещё можно добавить функцию чата, чтобы подсказать другому водителю, что его авто кто-то запер на парковке, и предупредить об открытом окне или багажнике. Планируется внедрение и другой функции — прогноз о том, стоит ли ехать на парковку, и будет ли на ней хоть одно свободное место ко времени прибытия. Эту информацию сервис сможет рассчитывать на основе статистических данных о трафике.