Na początku czerwca 2023 r. Główny Inspektorat Transportu Drogowego uruchomił pierwszy w Polsce system do automatycznej kontroli przejazdu na czerwonym świetle, zainstalowany na przejeździe kolejowym. System uruchomiono
w Leśnicy k. Wrocławia, na drodze krajowej nr 94, która krzyżuje się z międzynarodową linią kolejową AGC „Wrocław- Legnica”. System rejestruje wszystkie pojazdy, które nie zatrzymują się przed przejazdem w momencie, gdy sygnalizator nadaje sygnał czerwony. Ponadto rejestrowane są także pojazdy, które wykonują manewr wyprzedzania w obrębie przejazdu kolejowego oraz tuż przed nim. Cyfrowe dowody wykroczeń, w postaci zdjęć i filmów, są niezwłocznie przesyłane do centrali CANARD w Warszawie.
Miejsce instalacji nie jest przypadkowe. Według raportu opracowanego na zlecenie GITD, który uwzględniał informacje o zdarzeniach drogowych pobranych z policyjnego Systemu Ewidencji Wypadków i Kolizji, z okresu 2016-2018, przejazd kolejowy w Leśnicy k. Wrocławia jest jednym z najbardziej niebezpiecznych miejsc pod względem wypadków drogowych. Lokalizacja ta znalazła się na szóstej pozycji spośród 140 miejsc wymagających pilnej poprawy bezpieczeństwa w Polsce, a na pierwszym miejscu spośród przejazdów kolejowych. We wspomnianym raporcie tzw. „poziom zagrożenia” wynosi tu 86.46 (na 100 punktów). Stan ten potwierdzał także operator linii kolejowej PKP PLK, który rejestrował na tym przejeździe blisko 60 niebezpiecznych incydentów rocznie.
System zainstalowała śląska firma Lifor Sp. z o.o. w ramach umowy z GITD na „Dostawę i instalacje na skrzyżowaniach kolejowo- drogowych 5 stacjonarnych urządzeń rejestrujących służących do ujawniania wykroczeń polegających na niestosowaniu się przez kierujących pojazdami do sygnalizacji świetlnej” (BDG.ZPB.072.3.2021). System opracowała i dostarczyła wrocławska firma NeuroCar Sp. z o.o.
Wdrożone rozwiązanie monitoruje każdy wlot skrzyżowania niezależenie. Na wlocie zamontowano trzy kamery. Pierwsza kamera obserwuje pojazdy wjeżdżające na przejazd „o tyłu”, śledzi ich trajektorię ruchu i monitoruje jednocześnie stan sygnalizatorów. Druga kamera, zainstalowana po przeciwnej stronie wjazdu, obserwuje przód pojazdu wykrywając moment przekroczenia linii zatrzymania. Kamera ta służy także do identyfikacji pojazdu poprzez rozpoznanie tablicy rejestracyjnej, kraju pochodzenia, kategorii, marki i wersji modelowej pojazdu. Trzecia kamera umieszczona jest w taki sposób, by wykonać wyraźne zdjęcie kierowcy. Strumień wideo z kamer przesyłany jest do urządzenia rejestrującego, które analizuje dane w czasie rzeczywistym i generuje informacje o wykroczeniach. Zarejestrowane wykroczenie jest szyfrowane i podpisane cyfrowo, a następnie niemal natychmiast, jest przesyłane drogą elektroniczną do centrali CANARD w Warszawie.
Urządzenie to nie jest w żaden sposób połączone z infrastrukturą drogową czy kolejową – analizowany jest wyłącznie strumień danych z kamer. Dostarczony materiał dowodowy to szereg zdjęć i filmy, na których jednoznacznie uwidocznione jest popełnienie wykroczenia. Urządzenie wykonuje także od razu identyfikację pojazdu (numer rejestracyjny, kategoria, producent, model) i podłącza takie informacje do metadanych opisujących wykroczenie. Urządzenie jest w trybie ciągłym zdalnie kontrolowane przez system nadzorczy CANARD – operator systemu może w każdej chwili może zmieniać ustawienia np. regulując próg detekcji – czas, jaki musi minąć od momentu zapalenia się czerwonego światła do momentu przekroczenia przez pojazd linii detekcji. Rejestrowane są także naruszenia dla pojazdów, które wjechały na przejazd zanim zapory zostały w pełni podniesione.
Dostarczone przez NeuroCar rozwiązanie wykorzystuje najnowsze technologie głębokich sieci neuronowych i zostało w pełni opracowane w Polsce. Modele DNN używane są na różnych etapach analizy wideo np. do wykrywania i śledzenia pojazdów, wizyjnej analizy stanu sygnalizatorów, wykrywania i rozpoznawania tablic rejestracyjnych, rozpoznawania marki i modelu czy też przeprowadzania różnych procesów kalibracji. Zastosowanie tych technik w czasie rzeczywistym byłoby niemożliwe bez wsparcia sprzętowego w postaci dedykowanego koprocesora do obliczeń neuronowych Hailo-8, wbudowanego w urządzenie rejestrujące.
