 Мэрия города Томска установит камеры видеонаблюдения на трех контейнерных площадках, что уже делали раньше, но на десяти, хотя нужны сотни.
Для пилота выбрали самые проблемные адреса в трех районах: Кировском, Ленинском и Октябрьском – площадки на улицах Континентальной, Ивана Черных и в переулке Красном. Именно здесь чаще всего фиксируются свалки из стройматериалов, шин и других отходов, которые жители и компании должны вывозить на полигон самостоятельно.
«В ближайшее время камеры будут установлены и начнут фиксировать сам факт разгрузки и номера машины. Такая мера позволит оперативно привлекать к ответственности людей и компании, незаконно выгружающие на контейнерные площадки мусор», – заявил мэр Томска Дмитрий Махиня.
В Томске камеры для поимки нелегальных мусорщиков уже устанавливали в 2024 году – тогда их было 10. Нынешние три камеры – продолжение работы, а не дебют. Вопрос лишь в том, станет ли этот опыт наконец системным.
Замысел выглядит логично, и опыт других регионов подтверждает: камеры на мусорных площадках работают. Но речь, как обычно, идет не о Томске. В Подмосковье система с искусственным интеллектом сократила число нарушений на контейнерных площадках на 40%. В Туве одна пилотная камера за месяц зафиксировала 32 нарушения — и мусора стало заметно меньше. В Приморском крае сумма наложенных штрафов за подбросы ТКО уже превысила десятки миллионов рублей, а в Оренбурге видеотехника сократила время выявления нарушителей примерно вдвое.
Однако при ближайшем рассмотрении томский пилот вызывает ряд вопросов, если оценивать его через призму уже накопленной практики.
Три камеры – это капля в море
Для сравнения: в Подмосковье работают около 92 тыс. камер с ИИ, в Нижегородской области – 307 камер с планами увеличить до тысячи, в Приморье камерами оборудованы 215 площадок. Три точки в Томске – это не система, а тест. И главный риск здесь очевиден: если пилот не будет быстро масштабирован, проблемные адреса просто сместятся на соседние, необорудованные площадки. Нарушители быстро вычисляют, где камеры есть, а где их нет.
Распознавание номеров – не гарантия
В Нижегородской области признали: часть камер не захватывает государственные номера автомобилей, поэтому оборудование приходится правильно размещать на опорах или зданиях. Критики в Москве и вовсе считают видеонаблюдение неэффективным: лица не распознать, а номера нарушители могут скрывать. Если томские камеры не получат ИИ-аналитику и четкую фиксацию номеров, их эффективность окажется ниже ожидаемой.
Кто будет штрафовать?
Камера фиксирует факт, но для наказания нужны доказательства и работа административных комиссий. В Туве материалы передают в органы внутренних дел и административную комиссию, в Подмосковье штрафы выписывают по упрощенной схеме. Если в Томске не будет отлажен механизм быстрого привлечения к ответственности, камеры останутся просто записывающим устройством.
Что делать дальше
Опыт регионов показывает: максимальный эффект достигается там, где камеры сочетаются с искусственным интеллектом (распознавание номеров и типов отходов), широким охватом и отлаженной системой штрафов. Три камеры в Томске – разумный пилот. Но критически важно, чтобы после оценки первых результатов власти не остановились на достигнутом, а расширили сеть и внедрили аналитику. Иначе бюджетные средства уйдут на оборудование, которое не решает проблему системно, а свалки просто переедут на соседние улицы.
| 
