как выбрать, выгодно ли, стоимость паркинга
Сколько стоит аренда
То, сколько стоит парковочное место в подземном паркинге или на открытой площадке, зависит от положения дел с транспортом в вашем городе, условий хранения автомобилей, количества свободных машиномест. Например, цена на аренду машиноместа на открытой площадке ниже, чем в подземном паркинге с отоплением, видеонаблюдением, охраной и лифтом.
Точную стоимость всегда определяет собственник. В среднем она составляет 5000–10000 ₽ в месяц в зависимости от условий. Иногда можно найти выгодные предложения — например, за 2000 ₽ в месяц: бюджетные решения предлагают те, кто раньше пользовался машиноместом, а сейчас по каким-то причинам оно остается пустым долгое время.
Как выбрать место
Если планируете снимать машиноместо, можете отталкиваться только от личных предпочтений: например, выбрать место прямо у выезда или в глубине помещения. Главное, на что нужно ориентироваться — подтверждение права собственности. Если арендодатель покажет выписку из ЕГРН, в которой он будет указан собственником, смело заключайте договор.
Если поверить арендодателю на слово и отдать задаток, можете столкнуться с неприятностями: например, с мошенничеством. Бывает, что человек арендует паркинг и «сдает» его дальше нескольким людям одновременно. Они теряют деньги и время — его нужно потратить на поиск другого подходящего места.
Как заключить договор
После того, как обсудите с собственником условия аренды, заключите договор. Можно обойтись и без него, но устные договоренности в случае проблем не смогут защитить вас. Если на руках будет договор, собственник не сможет резко повысить стоимость аренды или начать использовать машиноместо по своему усмотрению.
Договор об аренде парковочного места между физическими лицами составляют письменно: печатают или пишут от руки. Нужно три экземпляра: один вы оставите у себя, другой — у арендодателя, третий передадите в Росреестр. В договоре нужно указать:
📋 точный адрес, где расположено машиноместо, и его характеристики — например, размер либо порядковый номер;
📋 данные сторон — паспортные данные арендатора и арендодателя;
📋 срок договора — время, на которое вы арендуете машиноместо;
📋 порядок оплаты — сколько, когда и как вы должны платить за аренду;
📋 права и обязанности сторон — например, то, что арендатор должен вернуть машиноместо в прежнем состоянии без повреждений или то, что арендодатель имеет право требовать расторжения договора, если арендатор использует место не по его целевому назначению.
Если договор заключается на срок больше, чем 1 год, он подлежит обязательной регистрации в Росреестре. Если срок договора меньше 1 года, его можно не регистрировать. В обоих случаях вы получаете закрепленное право пользования машиноместом. Главное, чтобы в договоре стояли подписи обеих сторон, дата, время и место заключения.
Выгодно ли покупать паркинг
Стоит ли покупать машиноместо, обычно зависит от ваших дальнейших планов. При покупке вы отдаете сразу крупную сумму денег и потом платите каждый месяц за обслуживание: например, за охрану, отопление и видеонаблюдение. Размер коммунальных платежей зависит от размера машиноместа, условий паркинга, региона.
Обычно на покупку идут те, у кого много свободных денег, или те, кто планирует прожить в квартире длительное время: 5, 10 или 15 лет, то есть не собирается переезжать. Также машиноместа покупают инвесторы — те, кто планирует сохранить деньги или даже получить прибыль в дальнейшем от сдачи места в аренду или его перепродажи.
Сколько стоит
Стоимость зависит от характеристик паркинга, размера машиноместа — так же, как и в случае с арендой. Чем выше стоимость квадратного метра жилой недвижимости, тем больше будет стоить машиноместо. Чем лучше условия, тем больше придется отдать: например, за закрытую парковку в жилье бизнес-класса с лифтом, отоплением, охраной, автоматической системой придется заплатить в 2–3 раза больше, чем за место на обычной закрытой парковке только с видеонаблюдением у дома класса «комфорт» или «эконом».
Средняя стоимость парковочного места сильно отличается также в зависимости от города. Чем больше в нем автомобилей, тем выше цена. Стоимость может варьироваться от 300 0000 ₽ до 2 000 000 ₽. На рынке всегда можно найти разные предложения: и со скидкой, и с завышенной стоимостью. А если позаботиться о покупке машиноместа еще на этапе строительства дома, то стоимость будет минимальной. Но немногие застройщики готовы продавать парковочные места, когда они еще не готовы: чаще всего старт продаж совпадает со стартом продаж готовых квартир.
Когда окупится
Сроки окупаемости зависят от стоимости места и от размера коммунальных услуг. Их легко рассчитать индивидуально. Например, машиноместо стоит 700 000 ₽. Вы купили его и уточнили размер коммунальных платежей: в среднем он составляет 1 500 ₽ каждый месяц. Средняя стоимость аренды места — 6 000 ₽. Если вы будете сдавать место за 6 000 ₽ и платить коммунальные услуги, чистая ежемесячная прибыль составит 4 500 ₽, а с учетом налогов — 3720 ₽: 13% от выручки придется отдать государству.
Давайте посчитаем срок окупаемости без учета налогов. Если каждый месяц вы будете получать 4 500 ₽, то окупите вложения за 155 месяцев, или почти за 13 лет. После 13 лет пойдет чистая прибыль. Но нужно учесть, что не всегда можно найти арендатора: несколько месяцев машиноместо будет простаивать. Кроме того, не стоит забывать о налогах и разных форс-мажорных обстоятельствах, которые способны снизить прибыль.
Продать парковочное место можно за сумму чуть больше, чем вы его покупали. Особенно если стоимость недвижимости в вашем городе растет, а автомобилей становится все больше. Но здесь есть другая проблема — отсутствие спроса. Вы можете выставить машиноместо на продажу и не получить ни одного отклика. Дело в том, что машиноместа в домах классов «эконом» и «комфорт» покупают редко. Больший спрос наблюдается в домах класса «бизнес». Поэтому подумайте, как продать машиноместо в подземном паркинге выгодно и быстро: например, предложите скидку или распишите все преимущества владения собственным парковочным пространством.
Как выбрать место
Как выбрать место в подземном паркинге или на другой площадке? Если покупаете для себя, руководствуйтесь только личными предпочтениями. Если планируете в дальнейшем сдавать машиноместо, обязательно оцените его ликвидность:
👉 посмотрите, сколько стоит аренда аналогичных машиномест;
👉 оцените, есть ли спрос на аренду или покупку парковочных мест;
👉 посчитайте, сколько месяцев понадобится для окупаемости;
👉 оцените динамику рынка — повышаются ли цены на места.
Если есть стабильный спрос, а стоимость аналогичной недвижимости постоянно повышается, вложения скорее всего окупятся. А если на рынке вообще нет предложений об аренде или покупке парковочных мест, стоит задуматься о перспективах.
Как заключить договор
Обязательно подписывайте договор купли-продажи и регистрируйте его в Росреестре. Выписка из ЕГРН подтвердит ваше право собственности на недвижимость.
Составляйте договор в трех экземплярах: для продавца, покупателя и Росреестра. Указывайте в документе:
❗ точный адрес машиноместа и его характеристики — например, порядковый номер;
❗ паспортные данные или реквизиты обеих сторон: реквизиты указывают, если покупаете место у юридического лица;
❗ точную стоимость недвижимости, способ и порядок передачи денежных средств;
❗ дату и время заключения договора.
Потом обратитесь в Росреестр, заплатите пошлину в размере 2 000 ₽ и зарегистрируйте право собственности.
Что выгоднее — купить или арендовать машиноместо — зависит от ситуации. Рассчитайте стоимость аренды, покупки и сравните их, чтобы сделать правильный выбор.
j.etagi.com
Ищем свободное парковочное место с Python / Хабр
Я живу в хорошем городе. Но, как и во многих других, поиск парковочного места всегда превращается в испытание. Свободные места быстро занимают, и даже если у вас есть своё собственное, друзьям будет сложно к вам заехать, ведь им будет негде припарковаться.
Поэтому я решил направить камеру в окно и использовать глубокое обучение, чтобы мой компьютер сообщал мне, когда освободится место:
Это может звучать сложно, но на самом деле написать рабочий прототип с глубоким обучением — быстро и легко. Все нужные составляющие уже есть — нужно всего лишь знать, где их найти и как собрать воедино.
Поэтому давайте немного развлечёмся и напишем точную систему уведомлений о свободной парковке с помощью Python и глубокого обучения
Декомпозируем задачу
Когда у нас есть сложная задача, которую мы хотим решить с помощью машинного обучения, первым шагом нужно разбить её на последовательность простых задач. Затем мы можем использовать различные инструменты для решения каждой из них. Объединив несколько простых решений воедино, мы получим систему, которая способна на нечто сложное.
На вход конвейера поступает видеопоток с веб-камеры, направленной в окно:
Через конвейер мы будем передавать каждый кадр видео, по одному за раз.
Первым шагом нужно распознать все возможные парковочные места на кадре. Очевидно, что прежде чем мы сможем искать незанятые места, нам нужно понять, в каких частях изображения находится парковка.
Затем на каждом кадре нужно найти все машины. Это позволит нам отслеживать движение каждой машины от кадра к кадру.
Третьим шагом нужно определить, какие места заняты машинами, а какие — нет. Для этого нужно совместить результаты первых двух шагов.
Наконец, программа должна прислать оповещение, когда освободится парковочное место. Это будет определяться за счёт изменений в расположении машин между кадрами видео.
Каждый из этих этапов можно пройти разными способами с помощью разных технологий. Нет единственного правильного или неправильного способа составить этот конвейер, у разных подходов будут свои преимущества и недостатки. Давайте разберёмся с каждым шагом подробнее.
Распознаём парковочные места
Нам нужно как-то просканировать это изображение и получить список мест, где можно припарковаться:
Решением «в лоб» было бы просто захардкодить местоположения всех парковочных мест вручную вместо автоматического распознавания. Но в таком случае, если мы переместим камеру или захотим искать парковочные места на другой улице, нам придётся проделывать всю процедуру заново. Звучит так себе, поэтому поищем автоматический способ распознавания парковочных мест.
Как вариант, можно искать на изображении паркометры и предположить, что рядом с каждым из них есть парковочное место:
Однако с этим подходом не всё так гладко. Во-первых, не у каждого парковочного места есть паркометр, да и вообще, нам больше интересен поиск парковочных мест, за которые не надо платить. Во-вторых, местоположение паркометра ничего не говорит нам о том, где находится парковочное место, а всего лишь позволяет сделать предположение.
Другая идея заключается в создании модели распознавания объектов, которая ищет метки парковочного места, нарисованные на дороге:
Но и этот подход — так себе. Во-первых, в моём городе все такие метки очень маленькие и трудноразличимые на расстоянии, поэтому их будет сложно обнаружить с помощью компьютера. Во-вторых, на улице полно всяких других линий и меток. Будет сложно отделить парковочные метки от разделителей полос и пешеходных переходов.
Когда вы сталкиваетесь с проблемой, которая на первый взгляд кажется сложной, потратьте несколько минут на поиск другого подхода к решению задачи, который поможет обойти некоторые технические проблемы. Что вообще есть парковочное место? Это всего лишь место, на которое на долгое время паркуют машину. Возможно, нам вовсе и не нужно распознавать парковочные места. Почему бы нам просто не распознавать машины, которые долгое время стоят на месте, и не делать предположение, что они стоят на парковочном месте?
Другими словами, парковочные места расположены там, где подолгу стоят машины:
Таким образом, если мы сможем распознать машины и выяснить, которые из них не двигаются между кадрами, мы сможем предположить, где находятся парковочные места. Проще простого — переходим к распознаванию машин!
Распознаём машины
Распознавание машин на кадре видео является классической задачей распознавания объектов. Существует множество подходов на основе машинного обучения, которые мы могли бы использовать для распознавания. Вот некоторые из них в порядке от «старой школы» к «новой школе»:
- Можно обучить детектор на основе HOG (Histogram of Oriented Gradients, гистограммы направленных градиентов) и пройтись им по всему изображению, чтобы найти все машины. Этот старый подход, не использующий глубокое обучение, работает относительно быстро, но не очень хорошо справляется с машинами, расположенными по-разному.
- Можно обучить детектор на основе CNN (Convolutional Neural Network, свёрточная нейронная сеть) и пройтись им по всему изображению, пока не найдём все машины. Этот подход работает точно, но не так эффективно, так как нам нужно просканировать изображение несколько раз с помощью CNN, чтобы найти все машины. И хотя так мы сможем найти машины, расположенные по-разному, нам потребуется гораздо больше обучающих данных, чем для HOG-детектора.
- Можно использовать новый подход с глубоким обучением вроде Mask R-CNN, Faster R-CNN или YOLO, который совмещает в себе точность CNN и набор технических хитростей, сильно повышающих скорость распознавания. Такие модели будут работать относительно быстро (на GPU), если у нас есть много данных для обучения модели.
В общем случае нам нужно самое простое решение, которое будет работать как надо и потребует наименьшее количество обучающих данных. Не обязательно, чтобы это был самый новый и быстрый алгоритм. Однако конкретно в нашем случае Mask R-CNN — разумный выбор, несмотря на то, что он довольно новый и быстрый.
Архитектура Mask R-CNN разработана таким образом, что она распознаёт объекты на всём изображении, эффективно тратя ресурсы, и при этом не использует подход скользящего окна. Другими словами, она работает довольно быстро. С современным GPU мы сможем распознавать объекты на видео в высоком разрешении на скорости в несколько кадров в секунду. Для нашего проекта этого должно быть достаточно.
Кроме того, Mask R-CNN даёт много информации о каждом распознанном объекте. Большинство алгоритмов распознавания возвращают только ограничивающую рамку для каждого объекта. Однако Mask R-CNN не только даст нам местоположение каждого объекта, но и его контур (маску):
Для обучения Mask R-CNN нам нужно много изображений объектов, которые мы хотим распознавать. Мы могли бы выйти на улицу, сфотографировать машины и обозначить их на фотографиях, что потребовало бы несколько дней работы. К счастью, машины — одни из тех объектов, которые люди часто хотят распознать, поэтому уже существуют несколько общедоступных датасетов с изображениями машин.
Один из них — популярный датасет СОСО(сокращение для Common Objects In Context), в котором есть изображения, аннотированные масками объектов. В этом датасете находится более 12 000 изображений с уже размеченными машинами. Вот пример изображения из датасета:
Такие данные отлично подходят для обучения модели на основе Mask R-CNN.
Но придержите коней, есть новости ещё лучше! Мы не первые, кому захотелось обучить свою модель с помощью датасета COCO — многие люди уже сделали это до нас и поделились своими результатами. Поэтому вместо обучения своей модели мы можем взять готовую, которая уже может распознавать машины. Для нашего проекта мы воспользуемся open-source моделью от Matterport.
Если дать на вход этой модели изображение с камеры, вот что мы получим уже «из коробки»:
Модель распознала не только машины, но и такие объекты, как светофоры и люди. Забавно, что дерево она распознала как комнатное растение.
Для каждого распознанного объекта модель Mask R-CNN возвращает 4 вещи:
- Тип обнаруженного объекта (целое число). Предобученная модель COCO умеет распознавать 80 разных часто встречающихся объектов вроде машин и грузовиков. С их полным списком можно ознакомиться здесь.
- Степень уверенности в результатах распознавания. Чем выше число, тем сильнее модель уверена в правильности распознавания объекта.
- Ограничивающая рамка для объекта в форме XY-координат пикселей на изображении.
- «Маска», которая показывает, какие пиксели внутри ограничивающей рамки являются частью объекта. С помощью данных маски можно найти контур объекта.
Ниже показан код на Python для обнаружения ограничивающей рамки для машин с помощью предобученной модели Mask R-CNN и OpenCV:
import numpy as np
import cv2
import mrcnn.config
import mrcnn.utils
from mrcnn.model import MaskRCNN
from pathlib import Path
# Конфигурация, которую будет использовать библиотека Mask-RCNN.
class MaskRCNNConfig(mrcnn.config.Config):
NAME = "coco_pretrained_model_config"
IMAGES_PER_GPU = 1
GPU_COUNT = 1
NUM_CLASSES = 1 + 80 # в датасете COCO находится 80 классов + 1 фоновый класс.
DETECTION_MIN_CONFIDENCE = 0.6
# Фильтруем список результатов распознавания, чтобы остались только автомобили.
def get_car_boxes(boxes, class_ids):
car_boxes = []
for i, box in enumerate(boxes):
# Если найденный объект не автомобиль, то пропускаем его.
if class_ids[i] in [3, 8, 6]:
car_boxes.append(box)
return np.array(car_boxes)
# Корневая директория проекта.
ROOT_DIR = Path(".")
# Директория для сохранения логов и обученной модели.
MODEL_DIR = ROOT_DIR / "logs"
# Локальный путь к файлу с обученными весами.
COCO_MODEL_PATH = ROOT_DIR / "mask_rcnn_coco.h5"
# Загружаем датасет COCO при необходимости.
if not COCO_MODEL_PATH.exists():
mrcnn.utils.download_trained_weights(COCO_MODEL_PATH)
# Директория с изображениями для обработки.
IMAGE_DIR = ROOT_DIR / "images"
# Видеофайл или камера для обработки — вставьте значение 0, если нужно использовать камеру, а не видеофайл.
VIDEO_SOURCE = "test_images/parking.mp4"
# Создаём модель Mask-RCNN в режиме вывода.
model = MaskRCNN(mode="inference", model_dir=MODEL_DIR, config=MaskRCNNConfig())
# Загружаем предобученную модель.
model.load_weights(COCO_MODEL_PATH, by_name=True)
# Местоположение парковочных мест.
parked_car_boxes = None
# Загружаем видеофайл, для которого хотим запустить распознавание.
video_capture = cv2.VideoCapture(VIDEO_SOURCE)
# Проходимся в цикле по каждому кадру.
while video_capture.isOpened():
success, frame = video_capture.read()
if not success:
break
# Конвертируем изображение из цветовой модели BGR (используется OpenCV) в RGB.
rgb_image = frame[:, :, ::-1]
# Подаём изображение модели Mask R-CNN для получения результата.
results = model.detect([rgb_image], verbose=0)
# Mask R-CNN предполагает, что мы распознаём объекты на множественных изображениях.
# Мы передали только одно изображение, поэтому извлекаем только первый результат.
r = results[0]
# Переменная r теперь содержит результаты распознавания:
# - r['rois'] — ограничивающая рамка для каждого распознанного объекта;
# - r['class_ids'] — идентификатор (тип) объекта;
# - r['scores'] — степень уверенности;
# - r['masks'] — маски объектов (что даёт вам их контур).
# Фильтруем результат для получения рамок автомобилей.
car_boxes = get_car_boxes(r['rois'], r['class_ids'])
print("Cars found in frame of video:")
# Отображаем каждую рамку на кадре.
for box in car_boxes:
print("Car:", box)
y1, x1, y2, x2 = box
# Рисуем рамку.
cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 1)
# Показываем кадр на экране.
cv2.imshow('Video', frame)
# Нажмите 'q', чтобы выйти.
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# Очищаем всё после завершения.
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()
После запуска этого скрипта на экране появится изображение с рамкой вокруг каждой обнаруженной машины:
Также в консоль будут выведены координаты каждой машины:
Cars found in frame of video:
Car: [492 871 551 961]
Car: [450 819 509 913]
Car: [411 774 470 856]
Вот мы и научились распознавать машины на изображении.
Распознаём пустые парковочные места
Мы знаем пиксельные координаты каждой машины. Просматривая несколько последовательных кадров, мы легко можем определить, какие из машин не двигались, и предположить, что там находятся парковочные места. Но как понять, что машина покинула парковку?
Проблема в том, что рамки машин частично перекрывают друг друга:
Поэтому если представить, что каждая рамка представляет парковочное место, то может оказаться, что оно частично занято машиной, когда на самом деле оно пустое. Нам нужно найти способ измерить степень пересечения двух объектов, чтобы искать только «наиболее пустые» рамки.
Мы воспользуемся мерой под названием Intersection Over Union (отношение площади пересечения к сумме площадей) или IoU. IoU можно найти, посчитав количество пикселей, где пересекаются два объекта, и разделить на количество пикселей, занимаемых этими объектами:
Так мы сможем понять, как сильно ограничивающая рамка машины пересекается с рамкой парковочного места. Это позволит легко определить, свободна ли парковка. Если значение IoU низкое, вроде 0.15, значит, машина занимает малую часть парковочного места. А если оно высокое, вроде 0.6, то это значит, что машина занимает большую часть места и там нельзя припарковаться.
Поскольку IoU используется довольно часто в компьютерном зрении, в соответствующих библиотеках с большой вероятностью есть реализация этой меры. В нашей библиотеке Mask R-CNN она реализована в виде функции mrcnn.utils.compute_overlaps().
Если у нас есть список ограничивающих рамок для парковочных мест, то добавить проверку на наличие машин в этих рамках можно, добавив всего строку-другую кода:
# Фильтруем результат для получения рамок автомобилей.
car_boxes = get_car_boxes(r['rois'], r['class_ids'])
# Смотрим, как сильно машины пересекаются с известными парковочными местами.
overlaps = mrcnn.utils.compute_overlaps(car_boxes, parking_areas)
print(overlaps)
Результат должен выглядеть примерно так:
[
[1. 0.07040032 0. 0.]
[0.07040032 1. 0.07673165 0.]
[0. 0. 0.02332112 0.]
]
В этом двумерном массиве каждая строка отражает одну рамку парковочного места. А каждый столбец говорит о том, насколько сильно каждое из мест пересекается с одной из обнаруженных машин. Результат 1.0 означает, что всё место полностью занято машиной, а низкое значение вроде 0.02 говорит о том, что машина немного влезла на место, но на нём ещё можно припарковаться.
Чтобы найти незанятые места, нужно всего лишь проверить каждую строку в этом массиве. Если все числа близки к нулю, то скорее всего место свободно!
Однако имейте в виду, что распознавание объектов не всегда работает идеально с видео в реальном времени. Хоть модель на основе Mask R-CNN довольно точна, время от времени она может пропустить машину-другую в одном кадре видео. Поэтому прежде чем утверждать, что место свободно, нужно убедиться, что оно остаётся таким ещё на протяжении 5–10 следующих кадров видео. Таким образом мы сможем избежать ситуаций, когда система ошибочно помечает место пустым из-за глюка на одном кадре видео. Как только мы убедимся, что место остаётся свободным в течение нескольких кадров, можно отсылать сообщение!
Отправляем SMS
Последняя часть нашего конвейера — отправка SMS-уведомления при появлении свободного парковочного места.
Отправить сообщение из Python очень легко, если использовать Twilio. Twilio — это популярный API, который позволяет отправлять SMS из практически любого языка программирования с помощью всего нескольких строк кода. Конечно, если вы предпочитаете другой сервис, то можете использовать и его. Я никак не связан с Twilio, просто это первое, что приходит на ум.
Чтобы использовать Twilio, зарегистрируйте пробный аккаунт, создайте номер телефона Twilio и получите аутентификационные данные аккаунта. Затем установите клиентскую библиотеку:
$ pip3 install twilio
После этого используйте следующий код для отправки сообщения:
from twilio.rest import Client
# Данные аккаунта Twilio.
twilio_account_sid = 'Ваш Twilio SID'
twilio_auth_token = 'Ваш токен аутентификации Twilio'
twilio_source_phone_number = 'Ваш номер телефона Twilio'
# Создаём объект клиента Twilio.
client = Client(twilio_account_sid, twilio_auth_token)
# Отправляем SMS.
message = client.messages.create(
body="Тело сообщения",
from_=twilio_source_phone_number,
to="Ваш номер, куда придёт сообщение"
)
Чтобы добавить возможность отправки сообщений в наш скрипт, просто скопируйте туда этот код. Однако нужно сделать так, чтобы сообщение не отправлялось на каждом кадре, где видно свободное место. Поэтому у нас будет флаг, который в установленном состоянии не даст отправлять сообщения в течение какого-то времени или пока не освободится другое место.
Складываем всё воедино
import numpy as np
import cv2
import mrcnn.config
import mrcnn.utils
from mrcnn.model import MaskRCNN
from pathlib import Path
from twilio.rest import Client
# Конфигурация, которую будет использовать библиотека Mask-RCNN.
class MaskRCNNConfig(mrcnn.config.Config):
NAME = "coco_pretrained_model_config"
IMAGES_PER_GPU = 1
GPU_COUNT = 1
NUM_CLASSES = 1 + 80 # в датасете COCO находится 80 классов + 1 фоновый класс.
DETECTION_MIN_CONFIDENCE = 0.6
# Фильтруем список результатов распознавания, чтобы остались только автомобили.
def get_car_boxes(boxes, class_ids):
car_boxes = []
for i, box in enumerate(boxes):
# Если найденный объект не автомобиль, то пропускаем его.
if class_ids[i] in [3, 8, 6]:
car_boxes.append(box)
return np.array(car_boxes)
# Конфигурация Twilio.
twilio_account_sid = 'Ваш Twilio SID'
twilio_auth_token = 'Ваш токен аутентификации Twilio'
twilio_phone_number = 'Ваш номер телефона Twilio'
destination_phone_number = 'Номер, куда придёт сообщение'
client = Client(twilio_account_sid, twilio_auth_token)
# Корневая директория проекта.
ROOT_DIR = Path(".")
# Директория для сохранения логов и обученной модели.
MODEL_DIR = ROOT_DIR / "logs"
# Локальный путь к файлу с обученными весами.
COCO_MODEL_PATH = ROOT_DIR / "mask_rcnn_coco.h5"
# Загружаем датасет COCO при необходимости.
if not COCO_MODEL_PATH.exists():
mrcnn.utils.download_trained_weights(COCO_MODEL_PATH)
# Директория с изображениями для обработки.
IMAGE_DIR = ROOT_DIR / "images"
# Видеофайл или камера для обработки — вставьте значение 0, если использовать камеру, а не видеофайл.
VIDEO_SOURCE = "test_images/parking.mp4"
# Создаём модель Mask-RCNN в режиме вывода.
model = MaskRCNN(mode="inference", model_dir=MODEL_DIR, config=MaskRCNNConfig())
# Загружаем предобученную модель.
model.load_weights(COCO_MODEL_PATH, by_name=True)
# Местоположение парковочных мест.
parked_car_boxes = None
# Загружаем видеофайл, для которого хотим запустить распознавание.
video_capture = cv2.VideoCapture(VIDEO_SOURCE)
# Сколько кадров подряд с пустым местом мы уже видели.
free_space_frames = 0
# Мы уже отправляли SMS?
sms_sent = False
# Проходимся в цикле по каждому кадру.
while video_capture.isOpened():
success, frame = video_capture.read()
if not success:
break
# Конвертируем изображение из цветовой модели BGR в RGB.
rgb_image = frame[:, :, ::-1]
# Подаём изображение модели Mask R-CNN для получения результата.
results = model.detect([rgb_image], verbose=0)
# Mask R-CNN предполагает, что мы распознаём объекты на множественных изображениях.
# Мы передали только одно изображение, поэтому извлекаем только первый результат.
r = results[0]
# Переменная r теперь содержит результаты распознавания:
# - r['rois'] — ограничивающая рамка для каждого распознанного объекта;
# - r['class_ids'] — идентификатор (тип) объекта;
# - r['scores'] — степень уверенности;
# - r['masks'] — маски объектов (что даёт вам их контур).
if parked_car_boxes is None:
# Это первый кадр видео — допустим, что все обнаруженные машины стоят на парковке.
# Сохраняем местоположение каждой машины как парковочное место и переходим к следующему кадру.
parked_car_boxes = get_car_boxes(r['rois'], r['class_ids'])
else:
# Мы уже знаем, где места. Проверяем, есть ли свободные.
# Ищем машины на текущем кадре.
car_boxes = get_car_boxes(r['rois'], r['class_ids'])
# Смотрим, как сильно эти машины пересекаются с известными парковочными местами.
overlaps = mrcnn.utils.compute_overlaps(parked_car_boxes, car_boxes)
# Предполагаем, что свободных мест нет, пока не найдём хотя бы одно.
free_space = False
# Проходимся в цикле по каждому известному парковочному месту.
for parking_area, overlap_areas in zip(parked_car_boxes, overlaps):
# Ищем максимальное значение пересечения с любой обнаруженной
# на кадре машиной (неважно, какой).
max_IoU_overlap = np.max(overlap_areas)
# Получаем верхнюю левую и нижнюю правую координаты парковочного места.
y1, x1, y2, x2 = parking_area
# Проверяем, свободно ли место, проверив значение IoU.
if max_IoU_overlap < 0.15:
# Место свободно! Рисуем зелёную рамку вокруг него.
cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 3)
# Отмечаем, что мы нашли как минимум оно свободное место.
free_space = True
else:
# Место всё ещё занято — рисуем красную рамку.
cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 1)
# Записываем значение IoU внутри рамки.
font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
cv2.putText(frame, f"{max_IoU_overlap:0.2}", (x1 + 6, y2 - 6), font, 0.3, (255, 255, 255))
# Если хотя бы одно место было свободным, начинаем считать кадры.
# Это для того, чтобы убедиться, что место действительно свободно
# и не отправить лишний раз уведомление.
if free_space:
free_space_frames += 1
else:
# Если всё занято, обнуляем счётчик.
free_space_frames = 0
# Если место свободно на протяжении нескольких кадров, можно сказать, что оно свободно.
if free_space_frames > 10:
# Отображаем надпись SPACE AVAILABLE!! вверху экрана.
font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
cv2.putText(frame, f"SPACE AVAILABLE!", (10, 150), font, 3.0, (0, 255, 0), 2, cv2.FILLED)
# Отправляем сообщение, если ещё не сделали это.
if not sms_sent:
print("SENDING SMS!!!")
message = client.messages.create(
body="Parking space open - go go go!",
from_=twilio_phone_number,
to=destination_phone_number
)
sms_sent = True
# Показываем кадр на экране.
cv2.imshow('Video', frame)
# Нажмите 'q', чтобы выйти.
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# Нажмите 'q', чтобы выйти.
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()
Для запуска того кода сначала нужно установить Python 3.6+, Matterport Mask R-CNN и OpenCV.
Я специально писал код как можно проще. Например, если он видит на первом кадре машины, то делает вывод, что все они припаркованы. Попробуйте поэкспериментировать с ним и посмотрите, получится ли у вас повысить его надёжность.
Просто изменив идентификаторы объектов, которые ищет модель, вы можете превратить код в нечто совершенно иное. Например, представьте, что вы работаете на горнолыжном курорте. Внеся пару изменений, вы можете превратить этот скрипт в систему, которая автоматически распознаёт сноубордистов, спрыгивающих с рампы, и записывает ролики с классными прыжками. Или, если вы работаете в заповеднике, вы можете создать систему, которая считает зебр. Вы ограничены лишь своим воображением.
Больше подобных статей можно читать в телеграм-канале Нейрон (@neurondata)
Ссылка на альтернативный перевод: tproger.ru/translations/parking-searching/
Всем знаний. Экспериментируйте!
habr.com
Поиск паркинга, парковки и других мест стоянки
Согласно статистике ГИБДД, в 2019 году только в Москве зарегистрировано около семи миллионов транспортных средств. Найти парковку в Москве сегодня становится всё труднее: не всегда получается припарковаться даже на платных стояночных местах. Мы понимаем, что такое поиск парковки в Москве, поэтому создали проект для помощи автовладельцам. Мы разработали приложение Parksolo. Это приложение поиска свободной парковки.
Как это работает? Всё просто. Владельцы парковочных мест размещают объявление в нашем приложении, а пользователи бронируют эти места. Сдать парковочное место в Москве может любое юридическое и физическое лицо. Для этого нужно владеть гаражом, стоянкой или парковочным местом в жилом комплексе.
Особенности приложения Parksolo:
- Понятный интерфейс. Вы можете откалибровать поиск по локации, дате и времени, цене, срокам аренды и т.д.;
- Быстрое бронирование. После того, как вы выбрали подходящее место, его можно оплатить с помощью банковской карты;
- Обновляемая база данных. Список мест для стоянки постоянно растёт;
- Мультиплатформенность. Наше приложение доступно в Google Play для Android и App Store для Apple;
- Экономия денег. Бронируя места через наше приложение, вы экономите около 30% по сравнению с обыкновенным резервом.
Выгода для автовладельцев очевидна: они получают доступ к постоянно обновляющейся базе данных и могут без труда оставить машину в любой части города. Но что на счёт владельцев парковочных мест? Теперь владельцам парковок не придётся долго искать клиентов. Чтобы сдать места, стоит только разместить их в нашем приложении. Арендодатель получает свои деньги в течение 24 часов после бронирования.
Московский паркинг больше не будет проблемой. С нами больше не нужно тратить время на поиск парковки и проверять информацию на сайтах парковок. Один раз забронировав место для машины, вы поймёте, как это экономит время и силы. Пока что проект запущен только в Москве и в Московской области, но со временем мы будем работать и в других городах России.
Мы понимаем, что иногда могут случиться непредвиденные трудности. Для таких случаев мы гарантируем 100% возврат денег. Если у вас возникнет какая-либо проблема с местом для парковки — напишите в нашу поддержку в течение суток. Мы разберёмся в ситуации и поможем вам.
Чтобы связаться с нами, кликните по ссылке “Написать нам” в шапке сайта. Мы находимся по адресу 117405, Россия, г. Москва, ул. Артюхиной дом 6Б, комната 610 . Электронный адрес для связи: [email protected]
parksolo.com
площадь и габариты стандартного места на 1 машину
Каждый автовладелец сегодня уверен: любая поездка в крупном городе превращается в увлекательное приключение под названием «Найди свободное парковочное место». Особенно тяжело с парковкой во дворах старых домов и в историческом центре мегаполисов, где градостроительным планом просто не предусмотрено такое количество машин, которое мы имеем сегодня.
Размер парковочного места определяется по ГОСТу, и зная эту информацию, легче отстоять свои права, если, например, из-за узкого проезда на парковке вам помяли машину.
Содержание статьи
Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.
Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему — обращайтесь в форму онлайн-консультанта справа или звоните по телефону
+7 (499) 450-39-61
8 (800) 302-33-28
Это быстро и бесплатно!
Что такое парковка
Парковка — это выделенная территория, которая должна иметь ограждение, разметку и соответствующий дорожный знак. Машиноместо предоставляется бесплатно, например, на парковках у общественных мест или платно на частных парковках или муниципальных. На последних чаще всего используют автоматизированную систему «Паркон».
Чтобы территория получила официальный статус парковки, ее обязательно надо зарегистрировать и оформить по всем требованиям законодательства. На сегодняшний день параметры парковки отражены в документе СНиП СП 113.13330.2016 «Стоянки автомобилей».
Виды парковок по типу размещения машин
Есть три разумных способа расположить машины на парковке: параллельный, перпендикулярный и «елочкой». Каждый из них хорош в определенной ситуации, но идеального нет, у всех есть недостатки.
Параллельный
Обычно используется вдоль проезжей части или тротуара. Его главный недостаток — помещается мало машин, а если машины поставить близко друг к другу, то заехать и выехать на такое место очень сложно, особенно новичку. Плюс только один, такая парковка может быть ближе всего расположена к вашему пункту назначения.
Перпендикулярный
Ставить машину под углом 90 градусов по отношению к проезжей части довольно сложно, зато такой тип парковки обладает наибольшей вместимостью. Но по статистике, именно на таких парковках чаще всего происходят ДТП, особенно если выезжает машина сразу с парковочного места на проезжую часть.
«Елочкой»
Парковочные места располагаются под углом в 45 градусов, и с высоты разметка напоминает елку, отсюда и название. Этот вид самый удобный для водителя, гораздо проще совершать парковочный маневр, справится даже новичок, проезды между рядами машин в данном случае делают уже, но все равно вместимость у такой парковки на 30% ниже, чем у перпендикулярной.
Места размещения парковок
Место будущей парковки зависит от многих факторов: во-первых, от ее размера (количества машиномест), во-вторых, от удаленности от экологических объектов и общественных мест. Парковка должна быть безопасной. А потенциальных угроз от подобных сооружений даже на открытом воздухе немало: пожары, ДТП, утечка бензина и выхлопные газы.
С другой стороны, если вы автовладелец, то ищете парковку поближе к тому месту, куда направляетесь, и перспектива пройти несколько десятков лишних метров до офиса, торгового центра, больницы или другого общественного места никого не прельщает.
Справка. Расстояние от парковки до градостроительных объектов регулирует документ СП 113.13330.2012 «Стоянки автомобилей».
Автомобильные стоянки на 10 машин и меньше располагаются на расстоянии 10 м от жилых домов и общественных зданий. Не менее 25 метров должно быть до территории детских садов и школ, больниц, площадок для игр и спорта, а также городских парков и скверов.
Парковки на 10–50 мест удалены на 15 м от стен жилых домов, имеющих окна, и ровно в два раза (на 50 м) дальше от детских садов, школ, больниц и т.д.
Открытые стоянки вместимостью до 100 машин будут находиться в 25 м от жилых домов, а вот расстояние до территорий детских учреждений, больниц и мест отдыха для них не увеличено.
Большие парковки, до 300 машин, должны располагаться в 35 м от жилых строений, имеющих окна, в 50 м от детских учреждений, будь то школа, ПТУ или детский сад, и в 60 м от лечебных стационаров, спортивных стадионов и мест отдыха граждан.
Стоянки свыше 300 автомобилей должны находиться в 50 м от окон жилых домов, остальные требования не изменяются. А огромные стоянки, вмещающие более 500 машиномест, рекомендуют располагать в промышленных зонах.
Размещение открытых стоянок запрещено в зонах водозабора хозяйственно-питьевого назначения, за это отвечает СанПиН 2.1.4.1074.
Размер машиноместа на открытой стоянке
Площадь стандартного парковочного места на 1 машину рассчитать очень просто, зная, что минимальные параметры следующие:
- ширина парковочного места — 2,5 метра;
- длина парковочного места — 5,3 метра;
В расчет не берется ширина разметки (0,1 метра с каждой стороны). Получается, что площадь минимального парковочного места —13,25 кв. м.
Важно! Считается, что стандартная длина автомобиля — 4,4 метра, а ширина — 1,8.
На усмотрение владельца размеры парковок могут быть увеличены. Так, например, для создания комфортной параллельной парковки длина одного места должна равняться длине двух стандартных автомобилей (8,8 м), а вот ширина — ширине стандартного авто плюс еще 1 метр для безопасности выходящего водителя и пассажира (1,8 м + 1 м = 2,8 м).
А вот для расположения парковки под углом 45 градусов потребуется больше места, по стандартам, площадь одного такого машино-места составляет 18 кв. метров.
Максимальными считаются габариты парковочного места для инвалидов:
- ширина — 3,6 метра;
- длина — 6,2 метра;
Допускается отклонение от указанных размеров, но не более +/– 5 см. Такие размеры обусловлены прежде всего мерами пожарной безопасности, а также снижают риск ДТП на парковках.
Технические требования для разметки парковочных мест
К техническим требованиям относят как организацию пространства парковки в целом, так и материалы, из которых должны быть изготовлены ограждения и нанесена разметка:
- На придомовой территории четко должны быть видны границы парковки, для этой цели используют бортовой камень в качестве ограждения.
- На вертикальной опоре или столбе должно быть четко видно светоотражающую разметку, особенно этот пункт относится к парковкам во дворах.
- В качестве разметки на асфальтовом покрытии нужно использовать термопластик или нитрокраску. А мы часто видим дешевую белую водоэмульсионку, которая смывается осадками меньше чем за сезон.
Парковочные места для инвалидов
Среди автовладельцев немало людей с ограниченными возможностями, особенно тех, кто передвигается на инвалидной коляске. Для этих граждан разработаны особые нормативы: во-первых, увеличено машиноместо (3,6 × 6,2 м), чтобы инвалидная коляска беспрепятственно могла проехать между рядами машин, во-вторых, они должны располагаться на ближайшей ко входу в здание территории.
Места для инвалидов занимают 10–20% от основной площади парковки. Как правило, места с особым знаком встречаются на парковке возле новых жилых комплексов, торговых центров, магазинов, больниц и других общественных зданий.
Читайте также:
Что входит в жилищно коммунальные услуги: виды и перечень ЖКУ.
Заключение
Сегодня любая открытая парковка — этот объект градостроения, отвечающий строгим правилам размещения автомобилей. Всего таких способов размещения три: параллельный, перпендикулярный и под углом в 45 градусов. Какую стоянку выбрать, зависит от вашего водительского мастерства. Проще всего заехать на «елочку», сложнее припарковать авто перпендикулярно дороге. С 2018 года в законодательство были внесены изменения: теперь парковка официально считается недвижимостью наряду с квартирой или частным домом, а значит, ее можно взять в ипотеку, купить или сдать/взять в аренду и даже завещать кому-то по наследству.
А вот незаконное присвоение паркинга у дома, которое встречается повсеместно, — административное правонарушение. И все эти самодельные шлагбаумы, деревянные колышки, железные цепи не только портят эстетический вид двора, но становятся причиной трагедии. Ведь очень часто службы быстрого реагирования не могут подъехать к дому именно благодаря таким «собственникам» парковочных участков. А вот если на открытой стоянке нарушен ГОСТ парковки, то отвечать придется ее владельцу или муниципалитету.
Не нашли ответа на свой вопрос?
Узнайте, как решить именно Вашу проблему — позвоните прямо сейчас:
+7 (499) 450-39-61
8 (800) 302-33-28
Это быстро и бесплатно!
101jurist.com
25 отличных идей, как занять парковочное место во дворе
Автор:30 октября 2015 12:37
В своем необузданном стремлении обязательно припарковаться, и обязательно во дворе, люди идут на всяческие ухищрения! Фантазия работает на полную катушку. Причем, иногда она зашкаливает. А это порой приводит к неожиданным результатам. Так и хочется крикнуть: «Стой, автолюбитель! Стой!» Но автолюбитель никого не слышит и не видит. За что и расплачивается.
Конус, парковочный барьер — это уже прошлый век. Сейчас в моде креатив.
Источник:
Именная парковка
fishki.net
размеры для легковых и грузовых автомобилей :: SYL.ru
Правильная разметка парковки — это достаточно трудная задача. Как быть при желании построить собственный дом или обозначить своё место во дворе многоквартирного дома? Или, может быть, вы обладаете обширным паркингом, но не знаете о том, как нанести разметку согласно ПДД? Знание о нормативах разметки для парковки поможет сделать это правильно и соблюсти необходимые стандарты.
Почему необходимо соблюдать правила разметки?
Соблюдение требований разметки требуется от каждого владельца автомобиля. В первую очередь нужно соблюдать правила ПДД. Парковка разрешается только при наличии соответствующих знаков. Ставить машину нужно точно так, как показано на дополнительных знаках, относящихся к категории табличек, обозначающих способ постановки машины по отношению к краю дороги. Несоблюдение требований может привести к ответственности в виде наложения административного штрафа.
Если планируется обустроить личное парковочное место, размеры нужно учитывать не только своего автомобиля, но и тех, которые будут рядом. Несоблюдение размеров, установленных правилами, может вызвать различные неприятные ситуации. Например, в узких местах можно легко поцарапать не только свою, но и чужую машину. А если рядом будет парковаться неумелый водитель, могут быть проблемы и посерьёзнее.
Для предпринимателей дело обстоит намного серьезнее, чем для обычных людей. Последствия неправильной разметки на платной парковке не исключают травматизм, сильные повреждения различного транспорта и материальную ответственность. В лучшем случае при неправильной разметке её просто придется перерисовать в связи с тем, что неправильные линии быстро стираются. В худшем же случае парковочные места, не отвечающие прописанному регламенту, будут пустовать, так как владельцы будут опасаться за свое имущество и перестанут пользоваться услугами подобного рода автомобильных стоянок.
Разметка парковки требует соблюдения правил, среди которых можно выделить основные и второстепенные.
Основные правила разметки
Их нужно учитывать, как индивидуальным владельцам авто, так и лицам, занимающимся разметкой для других:
- Нужно учитывать габариты автомобилей всех типов.
- В промежутке между рядом стоящими машинами с открытыми дверцами должен легко проходить человек.
- Важно учитывать тот факт, что сейчас много женщин за рулём и новичков. Этот пункт нельзя недооценивать, так как далеко не все из них умеют правильно парковаться, соблюдая дистанцию со стоящим рядом транспортом.
- Разметка мест должна учитывать и необходимость маневрирования во время подъезда или выезда автомобилей. Парковочное место размеры должно иметь такие, чтобы можно было к нему легко добраться, не мешая другим.
Второстепенные правила
Для предпринимателя или лица, которое непосредственно занимается разметкой (подрядчик) необходимо принять к сведению следующее:
- Автолюбители есть разные. Некоторые из них паркуются с большим трудом.
- Толщина линий должна быть удовлетворительной и хорошо заметной. Для этого необходимо позаботиться о материале для разметки, в последнее время особо популярной стала краска с эффектом световозврата.
- Наличие на месте для парковки ограждений, тумб, колонн и других элементов, которые сокращают пространство, не должно мешать транспорту. При этом минимальный размер парковочного места должен быть соблюдён.
- При разметке большого паркинга, особенно платного, стоит обратить внимание на его внешнюю составляющую. В оформлении парковок возможно наличие зелёных насаждений и других предметов декора.
Это далеко не все правила. Их перечень поистине неисчерпаем, так как нужно учитывать именно вашу обстановку на парковочной площадке.
Правильная разметка по государственным стандартам
Для того чтобы граждане максимально безопасно могли оставлять машины, нужно правильного организовать парковочное место, размеры ГОСТ предусматривают его минимальную ширину — 2,3 метра. Автомобили для инвалидов требуют большего пространства, для них ширина увеличена до трёх с половиной метров.
Основные требования к нанесению разметки согласно нормам ГОСТа следующие:
- Правильные расчёты при разметке с учётом всех типов транспорта, места для манёвра и возможности выйти из машины. Ширина места для проезда должна составлять не менее шести метров.
- Материал подбирается и наносится по следующим правилам:
- отклонение от планируемых линий не может быть более пяти сантиметров;
- при подготовке к нанесению разметки, нужно учесть, что прежних линий видно быть не должно;
- наносится только в тёплое время года, желательно, чтобы температура окружающей среды не была ниже 20оС;
- ширина линии по ГОСТу должна быть не больше 10 сантиметров;
- светоотражающим материалом нужно воспользоваться в местах, куда в дневное время попадает очень мало света, например, на крытых подземных паркингах;
- лакокрасочные материалы нужно обновлять раз в полугодие, поэтому если такая возможность отсутствует, намного практичнее воспользоваться холодным пластиком, который прослужит раза в два-три дольше;
- в стратегически важных местах возле пожарных кранов, огнетушителей, возле выходов на этажи применяются светоотражающие материалы.
При создании парковочных мест учитываются требования ПДД, парковка личная или общая не может отступать от положений этого нормативно-правового акта.
Размещение мест для транспорта
При составлении плана парковки нужно выбрать оптимальное размещение мест, которое поможет вместить большое количество машин и будет стратегически правильным и соответствующим всем правилам.
Итак, разметка, перпендикулярная дороге, подходит под парковочное место, размеры которого позволяют свободно двигаться транспорту любой величины по проезжей части. Такая разметка не помогает экономить место, утрудняет заезд автомобилей. Она подходит для небольших «карманов» на дороге, глубиной около пяти метров.
Параллельная разметка подходит при невозможности углубиться от дорожного полотна более чем на два-три метра.
Размещение машин под наклоном также позволяет поставить удобно транспорт при наличии неглубокого «кармана». Используется наклон в 45о-60о.
Разметка «ёлочка» предполагает размещение параллельно поставленных машин в два плотных ряда с зигзагообразной линией посредине. Такая разметка отлично подходит для больших парковок.
При любом варианте размещения нужно не забывать о том, что стандартное парковочное место размеры имеет ни в коем случае не меньше 2,5 х 4,5. Этот параметр актуален для парковки автомобилей легкового типа, в разных странах показатели величин могут несколько отличаться.
Оптимальные размеры парковки для легкового транспорта
Парковка легковых автомобилей преимущественно проектируется с учётом таких показателей:
- количество жителей населённого пункта — было подсчитано, что приблизительное число мест парковки в центральной его части должно составлять 1 процент от количества жителей;
- в деловом центре останавливается каждая 5-8 автомашина города;
- интенсивность транспортного потока — одна стоянка на 8% машин, которые въезжают в деловую часть населённого пункта.
Размер места в зависимости от размещения
Размер парковочного места для легкового автомобиля выбирается с учётом его размещения относительно тротуара.
При перпендикулярной постановке обеспечивается наиболее экономная расстановка машин. Она требует всего 13 м2 на один автомобиль, и требует 5 м в длину, ширина может быть минимальной.
При параллельном размещении автомобили также не занимают много места. Ширина может быть минимальной, но если парковка размещена между двумя параллельными полосами для движения, желательно её увеличить. При этом должно быть соблюдено минимальное расстояние до середины проезжей части, перекрёстков и мест выезда.
Постановка под углом в 45 градусов требует площади 18 м2, длины достаточно 5 м.
Размещение под углом в 60 градусов занимает меньше пространства — 16 м2, длина должна быть приблизительно 5,4 метра.
Используя минимальный размер парковочного места для легкового автомобиля, поставив его перпендикулярно, рекомендуется устройство полос, которые бы защищали стоящие машины от движущихся. Расстояние до проезжей части желательно оставить не менее чем полметра.
Размеры парковочных мест вне улиц должны учитывать подъезды и возможность маневрировать. Масштабы таких мест не могут быть менее 20 м2.
Размер места для большого транспорта
На стоянке для легковых автомобилей выделение специальных мест для больших машин нецелесообразно. Для них создаются отдельные парковки с учётом таких положений:
- для габаритного транспорта с прицепами должны быть созданы условия сквозного проезда;
- для машин с полуприцепом идеальной будет разметка, позволяющая выехать им задним ходом;
- другие машины также имеют составные части, поэтому расстояние между рядами должно быть максимально большое.
Размер места в зависимости от размещения
Размер парковочного места для грузового автомобиля рассчитывается в зависимости от его величины и способа постановки. Ширина всех крупных автомобилей и автобусов приблизительно одинакова и равняется 2,5 м. Длина же варьируется от 7,39 м (КамАЗ-5320) до более шестнадцати метров (тягач с прицепом).
К примеру, возьмём автомобиль, длиной 12 м.
Наиболее экономный вариант размещения — перпендикулярно проезду. Площадь такой стоянки составит 50,7 м2, достаточная длина и глубина — 13 м, ширина — 3,9 м.
Размещение такого автомобиля под углом 60 градусов займёт 59,4 м2, показатели длины и ширины будут, как и при перпендикулярной постановке, но потребуется большая глубина и большие размеры вдоль проезда, которые также учитываются при постановке транспорта.
Если места для парковки разместить под углом 45 градусов, площадь для одной машины должна быть не менее 65,4 м2, глубина уменьшится в таком случае до 11,9 м, но размер вдоль проезда увеличится до 5,5 м.
При параллельном размещении грузовых автомобилей потребуется площадь для одного автомобиля 66,3 м2, длина места будет 17 м, глубина и ширина — 3,9 м.
Если планируется организовать парковочное место, размеры автомобиля которого превышают 12 м в длину, минимальная площадь даже при перпендикулярном размещении должна быть не менее 66,3 м.
Парковка для инвалидов
Увеличение площади для парковки автомобилей, за рулём которых инвалид, связано с тем, чтобы водитель смог без труда полностью открыть дверь машины и выгрузить необходимые предметы. Места для инвалидов рекомендуется размещать на парковке рядом с въездом, чтобы сэкономить место. Если выделяется такое парковочное место, размеры для инвалидов будут больше, чем стандартные. Ширина такой стоянки не может быть менее 3,5 м.
Места для инвалидов принято размещать в пределах полусотни метров от больниц, клиник и других мест, куда могут люди с ограниченными возможностями обратиться. Их отмечают специальным знаком и отводят для них 10-20% площади парковки.
Вывод
При разметке площадки необходимо руководствоваться не только размерами транспорта. Нужно не забывать, что стоящие автомобили не должны закрывать обзор участникам дорожного движения, мешать проездам и каким-либо образом затруднять движение.
www.syl.ru
Как выбрать место для безопасной парковки
Каждый раз, когда вы оставляете машину, существует вероятность, что вернувшись, вы обнаружите её испачканной, повреждённой или не обнаружите вовсе. Полностью обезопасить свой автомобиль от горе-водителей, вандалов или грабителей в масках практически невозможно. Но можно свести такие риски к минимуму, правильно выбирая место автостоянки.
Есть много мер предосторожности, которые вы можете предпринять, чтобы защитить автомобиль в своё отсутствие. Вот несколько советов, как правильно выбрать место для безопасной парковки.
Паркуйтесь правильно
Парковка должна соответствовать требованиям ПДД. Правило очевидное, но, к сожалению, не всегда соблюдаемое. И зря! Если вы не хотите увидеть свой автомобиль, проезжающим мимо на эвакуаторе, не оставляйте его вблизи пешеходных переходов, остановок автобусов, опасных поворотов, у пандусов для инвалидов и в других местах, где стоянка запрещена. Машина не должна мешать проезду других транспортных средств или создавать помехи пешеходам.
Не экономьте
Охраняемая платная парковка — самое безопасное место для вашего автомобиля. Территория таких парковок всегда находится под наблюдением, что не даёт возможности злоумышленникам подобраться к вашей машине незамеченными. Конечно, 100% уверенности в том, что автомобиль не пострадает, охраняемые стоянки не гарантируют. Всегда есть риск, что паркующийся рядом водитель-неумёха поцарапает дверь или повредит бампер вашей машины. Но в таких местах, как правило, не составляет большого труда выявить нарушителя и призвать его к ответу.
Покупка либо аренда гаража — ещё один правильный шаг в направлении обеспечения безопасности для вашего автомобиля. Если есть гараж на работе, стоит воспользоваться и им.
Осмотритесь вокруг
Лучше не ставить машину вблизи зданий, особенно под балконами, чтобы не обнаружить разбитый цветочный горшок на лобовом стекле. Плохой идеей будет оставлять автомобиль под деревьями. Ветви, сучья, капли липкого сока, гнёзда птиц и сами птицы — всё это представляет потенциальную угрозу для машины. Также следует избегать мест с интенсивным движением крупной техники: стройки, места погрузки-разгрузки и т.п. Вместо этого рекомендуется места, где хотя бы одна из четырех сторон остается недоступной для автомобилей и пешеходов, чтобы минимизировать риск повреждения. Например, забор, навес или бетонная колонна на крытой парковке.
Выбирайте оживлённые места
Существует расхожее мнение, что парковка в окраинных и малообеспеченных районах с большей вероятностью делает ваш автомобиль кандидатом на угон. Но статистика говорит иное — кражи и взломы происходят повсеместно, иногда даже в большей степени в дорогих кварталах из-за высокой стоимости автомобилей и предметов, оставленных в них. А вот парковка в местах с меньшим количеством прохожих может придать злоумышленникам уверенности в том, что их не поймают. Поэтому, по мере возможности, паркуйтесь в оживлённых местах с большим количеством прохожих и постоянным движением транспорта. Многолюдность является сильным сдерживающим фактором для преступников.
Выбирайте освещённые места
Ваш автомобиль наиболее уязвим ночью, когда вы спите. В темноте видимость ограничивается, что позволяет злоумышленникам легко маскироваться, совершая преступление. Оставляйте свой автомобиль на хорошо освещаемых участках. — под уличными фонарями, у магазинных витрин или рекламных конструкций. Чем ярче освещение — тем лучше. Вероятность быть замеченными и узнанными отпугивает преступников. По этой же причине правильным местом парковки будет участок, попадающий в объективы камер видеонаблюдения.
Не оставляйте в машине ценные вещи
Дорогой ноутбук, опрометчиво оставленный на заднем сидении, от преступника отделяет только тонкое прозрачное стекло. В таких обстоятельствах соблазн лёгкой добычи подталкивает вора к совершению преступления. Старайтесь не хранить ничего ценного в машине, а если этого не избежать, спрячьте вещи так, чтобы они не были видны снаружи. Лучше это сделать заранее, а не перед выходом из автомобиля. Помните, что хитрые злоумышленники могут в этот момент за вами наблюдать.
Ну и, наконец, старый добрый совет, никогда не теряющий своей актуальности: не забывайте закрывать свой автомобиль перед уходом!
Оцените статью: Поделитесь с друзьями!vazweb.ru