В Алматы протестировали камеры, которые ловят шумные машины в потоке - основатель Noise Locator
В Казахстане уже на уровне МВД обсуждают запуск акустических камер, которые смогут выявлять слишком шумные автомобили без остановки трафика. Но зарубежный опыт показывает, что обнаружить громкий звук проще, чем доказать, какая именно машина его издала.
В Нью-Йорке на проверку срабатываний уходят сотни тысяч долларов, в Калифорнии дорожная полиция не рекомендовала использовать протестированные системы как единственное основание для штрафов. А казахстанская компания Noise Locator утверждает, что добилась 96% точности при автоматическом определении источника шума в потоке.
Артем Чепурной, основатель и генеральный директор Noise Locator, эксклюзивно для Digital Business, рассказал, как устроены такие камеры и что нужно изменить, чтобы применять новую технологию в Казахстане.
Почему в Нью-Йорке получилось, а в Калифорнии - нет
Звуковая камера во Франции
Артем не отрицает, что Франция стала одним из пионеров в разработке акустических камер. Еще в конце 2010-х годов организация Bruitparif начала эксперименты с устройством Méduse, которое определяло направление источника шума. Позже на его основе разработали Hydre - систему, способную не только измерять звук, но и связывать его с конкретным автомобилем.
В последние годы Bruitparif и компания dbFlash испытывали свои решения в Париже и других французских городах. Пилотные проекты позволили доработать устройства, однако путь к полноценному использованию оказался долгим. По состоянию на октябрь 2026 года французские власти сообщали, что один из двух оставшихся производителей завершил необходимые испытания, но процедура метрологической сертификации еще не была окончательно завершена. Ожидалось, что ее удастся закончить в начале 2027 года.
В США подход другой
Регулирование там во многом зависит от штатов и городов. Отдельный город может принять собственные правила и запустить пилот, не дожидаясь единого федерального стандарта. Поэтому внедрение там идет быстрее, но эффективность часто страдает.
«В Нью-Йорке с 2021 года работает пилот системы от британской компании, позднее его расширили. По сути, самый большой парк шумовых камер сейчас работает именно в Нью-Йорке. Но они столкнулись с определенными трудностями.
В 2025 году в Нью-Йорке работали 12 шумовых камер. Они зафиксировали 15 994 события, по которым выписали 1 691 повестку о нарушении. Это около 11% от общего числа зарегистрированных событий. Городской отчет также указывает, что на тот момент финансирование для расширения сети не было выделено, хотя закон предусматривал установку как минимум пяти устройств в каждом из пяти городских округов», - рассказывает Чепурной.
Главная проблема, по словам Чепурного, заключалась не только в самих камерах, но и в объеме «живой работы»:
«Инспекторы вынуждены вручную просматривать все шумовые события и сопоставлять видео с нескольких камер. У них около 90% событий превышения шума в итоге не подтверждаются», - делится занятной статистикой специалист.
Экономика проекта оказалась непростой
По официальному отчету, в 2025 году на персонал из девяти сотрудников потратили $492 565, еще $109 092 составили расходы на обслуживание и калибровку оборудования. Общие затраты достигли $601 657. А фактически оплаченные штрафы принесли городу $308 229.
«Финансирование на дальнейшие инсталляции городской совет пока не выделяет. И это понятно, город потратил на одних только сотрудников $500 тысяч (9 человек), но собрал штрафов всего на $308 тысяч», - поделился собеседник.
Пример провала
«Калифорния - это пример пилота, который был признан неудачным. В Калифорнии тестировали три устройства: одно от британской компании, такое же, как в Нью-Йорке, одно от голландской и одно - от немецкой. Надо сказать, что пригодными для анализа они посчитали данные только одного устройства - от британской компании. Данные от двух остальных использовать не смогли: у одного не было звука в видео, у другого не заработал доступ к порталу с данными», - рассказывает Чепурной.
И дело было не только в цене оборудования.
«Эта немецкая компания довольно большая, и для нее шумовая камера не является ключевым направлением работы. Поэтому у нее меньше фокуса на это, и в итоге ей сложнее обеспечить достаточное качество пилотирования, интеграции и, в принципе, работы самого устройства», - пояснил собеседник.
Он добавляет, что для Noise Locator - это один из главных уроков международного опыта.
Четыре ошибки, которые Казахстану лучше не повторять
Казахстанская камера
Чепурной выделяет четыре условия, которые необходимо учесть при запуске подобных систем в Казахстане.
Первое - не затягивать с пилотами
В Торонто проблему автомобильного шума обсуждают уже несколько лет, но пилот так и не запустили. Тем временем в Нью-Йорке и других американских городах подобные системы уже используются.
«Начать можно с мониторинга без автоматического штрафования: проверить точность измерений, распознавания номеров и привязки шума к конкретному автомобилю», - комментирует специалист.
Второе - назначить конкретного ответственного
В Альбукерке пилот стартовал в августе 2025 года и завершился в феврале 2026-го. По словам Чепурного, одна из камер потеряла питание в декабре, но городские службы ее не перезапустили.
Третье - сравнивать несколько производителей
«Лучше испытать несколько решений в одинаковых условиях и по единым критериям. Это позволит выбрать технологию, которая действительно подходит для дорожных условий Казахстана», - комментирвует специалист.
Четвертое - автоматизация
Именно ручной контроль, отмечает специалист, стал узким местом зарубежных программ.
Как камера понимает, какая машина шумит
Такие камеры оснащены целым массивом микрофонов.
«Несколько микрофонов позволяют определить направление источника звука. Условно говоря, если у вас звук идет справа, то на микрофон, который находится справа, эта звуковая волна придет раньше, чем на микрофон, который находится слева. Соответственно, когда у вас есть несколько таких микрофонов, вы можете по разнице времени прихода звуковой волны на микрофон определить, откуда идет звук», - объясняет Чепурной.
Дальше специальные алгоритмы рассчитывают разницу во времени поступления сигнала на микрофоны и строят шумовую карту. Затем ее накладывают на видеозапись, чтобы связать источник звука с конкретным транспортным средством.
Важно то, где расположена камера
Если она смотрит на дорогу сбоку, одна машина может закрывать другую, особенно мотоцикл в соседней полосе. В таком случае система может зафиксировать шум, но ошибиться при определении его источника.
«По итогам пилота в Калифорнии, где камеры были расположены сбоку, только 70% обнаруженных камерой событий признали валидными. Поэтому ракурс установки напрямую влияет на точность идентификации», - пояснил собеседник.
Как тестировали камеру в Алматы
По словам Чепурного, команда Noise Locator при испытаниях в Алматы выбрала альтернативный вариант расположения системы:
«Мы тестировали Noise Locator в Алматы в реальном дорожном потоке и получили 96% точности автоматической привязки шумового события к конкретному транспортному средству. Наша камера была установлена над дорогой и «смотрела» вслед потоку».
Справедливости ради - эту цифру приводит сам разработчик.
Видео реального теста
85 децибел - нарушение?
Уровень шума, при котором камера фиксирует событие, можно настраивать в зависимости от требований законодательства. В качестве примера Чепурной приводит Нью-Йорк, где, по его словам, порог составляет 85 дБ(А) на расстоянии около 15 метров.
«И мы считаем, что это очень разумный порог. Важно понимать, что чем сильнее пороговый шум превышает фоновый уровень, тем проще системе обнаружить и точно локализовать его источник. Если же пороговый шум лишь немного превышает фоновый шум, надежно определить конкретный источник шума выше порогового становится сложнее», - говорит специалист.
Какие источники шума улавливает камера
Она может обнаруживать самые разные источники шума: чрезмерно громкий выхлоп, громкую музыку, звуковой сигнал, поданный без необходимости, а также визг шин при дрифте. По словам Чепурного, технически их можно различать, поскольку они отличаются спектром и характером звука.
«Но с точки зрения контроля важно прежде всего определить, какое именно транспортное средство создало шум. Ведь для жителя нет большой разницы между громким выхлопом и громкой музыкой из салона - его беспокоит сам факт громкого шума», - говорит собеседник.
Почему по такой камере пока нельзя просто выписать штраф
На вопрос о возможности использовать данные акустической камеры как доказательство нарушения в Казахстане Чепурной отвечает прямо:
«Сейчас нельзя. Препятствий два».
Первое
Это действующая методика измерения шума выхлопной системы рассчитана на неподвижный автомобиль. По словам собеседника, измерение проводят на расстоянии 50 сантиметров от среза выхлопной трубы, под определенным углом и при заданных оборотах двигателя.
«Такая процедура предназначена прежде всего для проверки технического состояния автомобиля. И такой метод сложно масштабировать. Нужно выдать сотрудникам шумомеры с регулярной метрологической поверкой, вручную останавливать машины и мотоциклы, а в идеале отгонять их на специальную площадку без посторонних шумов. На практике проверки на обочине трудно провести по всем требованиям».
Кроме того, существующая методика не охватывает громкую музыку, визг шин и подачу звукового сигнала без необходимости, а также не рассчитана на движущийся транспортный поток.
Второе препятствие
Это отсутствие отдельного стандарта для акустических камер.
«Нет у нас стандарта, а-ля ГОСТ - и именно это сейчас пытается реализовать Франция. Можно пойти по американскому пути, где отдельной обязательной сертификации устройств нет. В Казахстане разумнее начать с пилота и выработать методику вместе с метрологами по его итогам», - говорит специалист.
Чем отличается казахстанская Noise Locator от зарубежных
BMW шумит, а Camry - нет
Чепурной говорит, за за границей за видео отвечают одни камеры, за звук - другие. У нас что-то вроде All in one:
«Система совмещает шумовую карту с видеопотоком, распознает транспортные средства и их номера, а затем автоматически определяет источник шума. Это позволяет нам работать в многополосном потоке и сокращать объем ручной обработки событий», - поделился разработчик.
По его словам, привязка превышения установленного уровня шума к госномеру выполняется автоматически, а инспектору остается проверить зафиксированный эпизод.
«На это достаточно менее 30 секунд. В нашей системе данные обрабатываются на самом устройстве, то есть решение построено по принципу privacy by design и соответствует требованиям GDPR», - добавил собеседник.
Вопрос цены пока открыт
Интерфейс системы
Конкретную стоимость одной камеры Noise Locator Чепурной не назвал - и это понятно - конечным их потребителем будут не население, а муниципальные структуры.
Однако, собеседник перечислил основные эксплуатационные расходы: ежегодная калибровка микрофонов, хранение материалов, электропитание, подключение к сети и техническое обслуживание.
«Есть и менее очевидная статья расходов - рабочее время сотрудников, которые проверяют зафиксированные события. Хочу напомнить, что в Нью-Йорке в 2025 году расходы на персонал из 9 сотрудников составили около 271,652 млн тенге. Вот тут мы стремимся добиться экономии за счет оптимизации и автоматизации», - добавил разработчик.
Где такие камеры нужны уже сейчас
Что касается мест установки, Чепурной предлагает начинать с нескольких точек, где жители Алматы регулярно жалуются на шум транспорта.
«Как правило, это крупные улицы, проходящие рядом с плотной жилой застройкой, особенно многополосные дороги, на которых шумные автомобили и мотоциклы часто разгоняются.
В Алматы можно рассмотреть, например, проспекты Абая, Достык и Сейфуллина – я регулярно слышу жалобы на шумные авто и мотоциклы от живущих вдоль этих улиц друзей и знакомых. Также проблема особенно бьет по пожилым людям и родителям маленьких детей – только ты уложил ребенка спать, как он просыпается и плачет из-за рёва двигателя за окном.
Я бы начинал с нескольких пилотных точек, собирал данные о количестве и характере нарушений, оценивал результаты и затем переносил оборудование туда, где оно приносит наибольшую пользу жителям», - заключил собеседник.