
Когда говорят о производители компьютеров для сбора платы за проезд по полосам, многие сразу представляют себе стандартные промышленные ПК в металлических корпусах. Но на деле тут нужны системы, которые годами работают в условиях перепадов температур, вибрации и постоянной нагрузки. Мы в свое время пробовали адаптировать обычные серверные решения — и быстро столкнулись с тем, что даже небольшие сбои в работе приводят к потерям миллионов рублей из-за некорректного начисления платы за проезд.
Для полосовых систем сбора оплаты критична не столько вычислительная мощность, сколько устойчивость к внешним воздействиям. Например, в Сибири контроллеры должны выдерживать -40°C, а в южных регионах — работать при +50°C без активного охлаждения. При этом они обязаны обрабатывать данные с камер и датчиков без задержек.
Один из наших проектов для платных трасс под Казанью показал: стандартные материнские платы выходят из строя из-за конденсата. Пришлось разрабатывать специальное покрытие для электронных компонентов. Это увеличило стоимость единицы оборудования на 15%, но снизило количество отказов на 80%.
Интересно, что многие заказчики сначала экономят на источниках питания, а потом сталкиваются с проблемами стабильности. Мы используем блоки питания с запасом мощности 30% — это продлевает срок службы всей системы.
Современные производители компьютеров для сбора платы за проезд по полосам должны учитывать требования к обработке видео. Наши системы сейчас используют GPU ускорение для распознавания номеров — это требует специальной конфигурации PCI-E слотов.
В проекте для М11 мы столкнулись с тем, что алгоритмы ИИ потребляли больше ресурсов, чем планировалось. Пришлось оперативно менять конфигурацию процессоров на более мощные, хотя изначально расчет был на средний класс.
Особенность российских реалий — необходимость работать с разными стандартами камер. Иногда в рамках одного пункта взимания платы приходится интегрировать 3-4 типа видеооборудования. Это создает дополнительную нагрузку на шины данных.
В 2019 году мы поставили партию компьютеров для платной полосы в Подмосковье. Через полгода начались массовые жалобы на 'потерю' транзакций. Оказалось, что виноваты не наши системы, а неправильная настройка сетевого оборудования у заказчика. Но репутационные потери были значительными.
Сейчас мы всегда настаиваем на тестовых периодах не менее 3 месяцев. За это время обычно выявляются все скрытые проблемы совместимости.
Кстати, одна из самых частых ошибок — использование стандартных жестких дисков вместо SSD. В условиях постоянной вибрации HDD живут не более полугода.
В последние годы мы активно работаем с Чэндуское технологическое ООО Иньлянань — их подход к созданию интеллектуальных транспортных систем очень близок к нашему. Особенно ценен их опыт в области системной интеграции слаботочных систем.
На сайте https://www.yinland.ru можно увидеть их разработки в области мониторинга — некоторые решения мы адаптировали для российских условий. Например, их система тестирования оборудования хорошо показала себя в климатических камерах.
Основанное еще в 2007 году, предприятие имеет солидный опыт именно в транспортной сфере. Мы рассматриваем возможность использования их решений ИИ для улучшения наших продуктов.
Сейчас мы экспериментируем с архитектурой ARM для некоторых задач распознавания. Это позволяет снизить энергопотребление на 40%, но пока есть проблемы с совместимостью ПО.
Еще одно направление — резервирование критических компонентов. В новых моделях мы дублируем не только блоки питания, но и модули памяти, хранящие данные о транзакциях.
Интересно, что требования к производители компьютеров для сбора платы за проезд по полосам постоянно растут. Если раньше достаточно было считать номер, то сейчас нужна еще и идентификация типа ТС, проверка наличия страховки и многое другое.
Себестоимость одного компьютера для системы взимания платы составляет около 70-100 тысяч рублей. Но основная статья расходов — не железо, а разработка специализированного ПО и последующее обслуживание.
Мы перешли на модульную архитектуру — это позволяет быстрее заменять вышедшие из строя компоненты без остановки всей системы. Особенно важно для магистральных трасс, где простой даже в час пик означает колоссальные убытки.
Срок окупаемости такого оборудования — от 2 до 5 лет в зависимости от интенсивности движения. Но это только если считать прямые затраты, без учета косвенных benefits от улучшения транспортного потока.