Thank you for your question.
It's possible, but at the moment we did not make that decision.

@Funnymyth I can add you to the our developers' Telegram group chat or send you my direct contact in Telegram. Please direct me.

@YB777 Many thanks for your feedback and interest to the project!

@frankkkkkkk thank you for the feedback!

Firstly, we are going store data of each traffic rules violation to blockchain. This will allow us to avoid the removal or fake of data on violations.
Secondly, we pay tokens to each user who stream public videos.

@duongtien86 thanks a lot for the feedback and for the support!

Many thanks to you for the opinion. We are working on it hard.

@satria33 grand thank you for the feedback!
Yes, it's published and anyone can try it.

@RickyCardero thanks a lot for the positive feedback!

This is the most often question that we ask ourselves 
Moreover we have more than minimum viable product in CamOnRoad! It's not just a whitepaper )

Try search engine, for example: https://search.camonroad.com/ or our mobile applications.

Большое спасибо за обратную связь!

Спасибо, за комментарий. Нам очень важна обратная связь.

Мы тоже надеемся на это, но каких-то иллюзий не испытываем. Сейчас очень много проектов: и хороших, и откровенного говна. Всплыть в этом информационном поле даже с хорошим, уже работающим, решением - очень сложно. Можно, конечно, пойти путем вливания трехмесячного бюджета на разработку в рекламу, но и это не дает никаких гарантий в мире токенизирования воздуха и полумиллионных маркетинговых бюджетов, кроме риска потери части команды из-за возможных задержек ЗП.

В общим, если нас поддержат - хорошо. Если нет, то мы все-равно будем продолжать делать проект, просто это займет в 2 раза больше времени.

Спасибо, это очень хороший вопрос!

Первый ответ - простой. На публичный видео-контент, который образуется в ходе выполнения платформой своих основных задач у нас есть спрос. На текущий момент контент востребован страховыми компаниями, для предотвращения случаев страхового мошенничества, рекламными агентствами, которые занимаются продажей outdoor рекламы для контроля подрядчиков и предоставления отчетов заказчикам, в Питере, в Ольгино есть британская компания (не помню, могу ли по условиям NDA писать ее название публично), которая занимается разработкой и производством самоуправляемых электрических малотонажных грузовиков - они покупали у нас контент для обучения и тестирования своих автопилотов. С росавтодором ведуться переговоры о создании интерактивной карты качества дорог в РФ. Это будет коммерческий сервис. Ну и простые пользователи тоже покупают доступ к контенту по каким-то своим причинам. Мы же только на время краудсейла сняли пейвол. Понятно, что контента сейчас мало, для того, чтобы объем его реализации позволял нам хоть сколь-нибудь существенно снижать наши ежемесячные затраты на разработку.

Второй ответ - более сложный. В процессе общения с окологосударственными структурами некоторых стран мы пришли к мысли, что, возможно, основную часть проекта придется преобразовать в некоммерческую структуру - фаундейшн, который будет существовать на гранты правительств, предоставляя услуги по социальному контролю исполнения ПДД. Тогда возникнет и вторая структура, которая будет заниматься коммерческими услугами.

В любом случае, коммерческий доступ к контенту будет возможен только с использованием CAM-токенов. По своей сути каждый токен - это одна десятимиллионная часть данных нашей платформы. И сейчас, и через год, когда контента, возможно, станет в 2 или в 5 раз больше.

Спасибо, что написали. Позитивная обратная связь мотивирует нас на продуктивную работу.

С этой командой мы работаем уже почти 4 года. Если бы мы не были уверены в реализации всего описанного, то и не заявляли бы функционал (который уже частично реализован).

На самом деле, это все не рокет сайнс. Когда мы начинали - из фреймворков был доступен только OpenCV и почти все приходилось делать руками - вот это было сложновато и медленно. Сейчас, когда гугл выкатил TensorFlow, задача по разработке AI сократилась на треть. Основной вопрос уже в тренировке нейронок, а для этого у нас уже есть 1,5 миллиона минут видео, на которых мы треним сети. Прямо сейчас, когда я это пишу, ребята натаскивают нейронки на оставшиеся марки авто и дорожные знаки.

Спасибо за комментарий!
Вы правы, к сожалению, в жизни бывают разные ситуации и скорая помощь может ехать час и т.д. К счастью, наша платформа никого не наказывает, а лишь автоматически выявляет нарушения и делает эту информацию публичной. Дальше правоохранительные органы или суд могут рассмотреть ходотайство об обстоятельствах совершения административноо правонарушения, увидеть выписку из истории болезни или другую справку и не применять наказание.

По-другому тут никак, к сожалению. Иначе каждый мажор-лихач или оборотень-в-погонах будет рожать у нас раз в 2 дня, попутно давя людей. Кстати, именно с последней категорией нарушителей и связано внедрение блокчейна. Чтобы даже если придет какой-то хрен-с-горы и будет давить, чтобы информация о его нарушении была удалена - мы не могли бы этого сделать физически.

Большое спасибо за Ваш интерес. Вот крутой вопрос, на который интересно отвечать )

Про "специализированные отрасли" Вы, наверно, еще уточните, т.к. я не в курсе ничего, кроме смешного приложения от ОНФ "росъяма", но вот что касается сути упомянутых юзкейсов:

1. Сейчас мы можем искать машину по марке и госномеру. Стремимся к тому, чтобы искать по марке и цвету (цвет - очень сложно для нейронки, приходится обучать для разных уровней освещенности). Что нам это дает: мы видим куда поехала машина, тем самым сужаем район поиска по горячим следам. Кроме того, нейронные сети могут детектировать машины без госномеров, которые, например отстаиваются во дворах. По этой части - это все, что мы, пока, можем.

2. Качество дорожного покрытия, равно как и наличие лежачих полицейских, а так же аварийные ситуации, мы детектируем по внутренним датчикам устройства в процессе езды. В основном это акселерометр и немного гироскоп. Физика процесса понятна, если будут вопросы - могу углубиться. По сути, решающую роль тут играет количество проездов автомобилей с приложением внутри по одному и тому же участку дороги. Так мы отфильтровываем ошибочные данные.

Спасибо за Ваш интерес к проекту!

Дэвы очень хотят на острова, но мерзнут в Питере уже почти 4 года )

Ну мы не первый год занимаемся этой темой и ни о какой "нынешней системе" я не слышал. Просветите, пожалуйста. Мы действительно могли что-то пропустить )

Большое спасибо за подробную обратную связь! Если Вы не поняли, значит, действительно, у меня не получилось донести мысль. Приношу извинения.

1. Давайте рассмотрим простой юзкейс, свидетелем которого я стал сегодня:
Я, в числе других автомобилей, остановился на красный свет в Питере, на углу Тихорецкого и Гидротехников. Таксист на шкоде обогнав по встречным трамвайным путям уехал прямо на красный. Соответственно, когда приложение скинуло видео в облако - распозналась шкода октавия, ее госномер. После того, как система научится видеть светофоры - распознается проезд на красный свет и данные о нарушении автоматически уйдут в ГИБДД и на шеймборд. Сейчас нам не настолько важно, примет ли гибдд какие-то меры, сколько то, что каждый город будет знать наиболее отмороженных нарушителей. В какой-то момент это нельзя будет просто игнорировать.

2. Да, я сам нарушаю временами. И я, прежде всего, примеряю эту систему имено на себя. Неотвратимость наказания остановит меня от нарушения ПДД.

3. В принципе - да. Надо собрать жопу в кулак, прийти в ГАИ по району нарушения, написать бумажное заявление от своего имени на неустановленное лицо и оставить флешку с видеозаписью. Живых людей, ктобы это проделал, я не знаю.

Да, по большому счету, в нем и нет ничего интересного. Это же не токенизация проституток или травы )

Спасибо за Ваш вопрос!
Ответ вот: https://ico.camonroad.com/camonroad_whitepaper_ru.pdf

Большое спасибо за Ваш вопрос!

Искуственные нейронные сети не то, что прямо "будут играть" какую-то роль в платформе. Они уже делают свою работу. Зайдите на: https://search.camonroad.com/?number_plate=%D0%90035%D0%90%D0%90

Тут видно, что одна нейронная сеть идентифицировала на дороге автомобиль, другая распознала марку (тут не показано, но я в админке вижу, что это BMW), следующая нейронная сеть обнаружила гос. номер, отдельная нейронка посимвольно распознала его (для чистых и грязных номеров, номеров в соседнем ряду слева и в соседнем ряду справа - отдельные каскады обучены). Так же, уже распознаются некоторые дорожные знаки.

После завершения этого процесса создания и тренировки нейронных сетей на распознавание отдельных объектов на дороге, мы приступим к следующей задаче - распознавание паттернов нарушений ПДД. Первыми в очереди стоят наиболее "трупные" пункты - красный свет и встречка. Но даже с этими двумя - много нюансов. Над их описанием сейчас работают аналитики.