30 марта 2023 года в 15:46 часов по адресу улица Кирова 16А, водитель 1999 года рождения, управляя автомобилем ВАЗ-21099 с признаками алкогольного опьянения, не имея права управления транспортным средством, не справился с управлением и совершил наезд на световую опору. 
В дежурную часть УМВД России по ЗАТО г.Озерск с наступлением весны начали поступать заявления от граждан о кражах велосипедов. 
В повестке дня рассматривалось 15 вопросов. Были внесены изменения в решение о бюджете округа на 2023 год, а также приняты решения по ряду вопросов в сфере благоустройства, жилищно-коммунального хозяйства, имущественного комплекса. 
С 1 апреля в Челябинской области стартует ежегодное мероприятие «Дни службы занятости».
С 26 марта по 28 октября этого года в аэропорту имени Курчатова будет действовать весенне-летнее расписание полетов. Как сообщили в пресс-службе воздушной гавани, заниматься перелетами в этот период будут 15 авиакомпаний, а пассажирам станут доступны 24 направления. 
Оперативная обстановка и прогноз возможных чрезвычайных ситуаций на территории Озерского городского округа. 
24 марта на территории Озерского городского округа сотрудники полиции провели оперативно-профилактическое мероприятие «Правопорядок», целью которого является профилактика, выявление и пресечение административных правонарушений и преступлений. 
Ученики 1 «б» класса МБОУ СОШ №38 посетили музей Управления МВД России по ЗАТО г.Озерск. Мероприятие организовано в рамках профилактического мероприятия «Весенние каникулы», а также федерального проекта «Патриотическое воспитание граждан Российской Федерации» национального проекта «Образование» по программе развития социальной активности обучающихся начальных классов «Орлята России». 
Источник: пресс-служба ЮУрГУУченые Южно-Уральского государственного университета решили проблему измерения скорости автотранспорта при использовании интеллектуальных транспортных систем (ИТС). Это развернутые уличные сенсорные сети, использующие обзорные камеры для получения цифровых данных из визуального потока.ИТС реагирует на изменения параметров дорожного движения в режиме реального времени, а также предсказывает их. Однако точность подсчета и определения транспортных средств в современных реалиях требует корректировки. В случае с измерением скорости транспорта процесс осложняется большим количеством возможных траекторий движения, а также направлением центра обзора камеры, которое не перпендикулярно траекториям движения транспортных средств.Целью исследования ученых ЮУрГУ была разработка системы качественного и полного сбора данных в режиме реального времени, таких как интенсивность транспортного потока, направления движения и средняя скорость движения транспортного средства.«Данные собираются в пределах всей функциональной зоны перекрестков и прилегающих участков дорог, которые попадают в зону действия камер уличного видеонаблюдения. Наше решение основано на использовании архитектуры нейронной сети YOLOv3 и трекера с открытым исходным кодом sort. Основные характеристики YOLO были улучшены с помощью дополнительной ветви маски и оптимизации формы якорей», — рассказал к.т.н., доцент кафедры «Автомобильный транспорт» Автотранспортного факультета Политехнического института ЮУрГУ Владимир Шепелёв.Скорость транспортного средства (км/ч) рассчитывалась из соотношения между пикселями изображения и шириной дороги, а координаты исходного автомобиля преобразовывались в географические. Метод протестировали ночью и днем на шести перекрестках Челябинска. Абсолютная процентная точность подсчета транспортных средств составила не менее 92%, а погрешность определения скорости автомобиля не превышала 1,5 километра.В результате ученые получили методику, которая дает возможность генерировать полные и качественные данные управления трафиком в реальном времени, снижая требования к периферийному оборудованию. Технологию смогут применять в городах, где существуют проблемы с регулированием трафика, для их быстрого и эффективного решения.Результаты исследования были опубликованы в высокорейтинговом журнале «Journal of Big Data» (Q1). Исследования ведутся в рамках междисциплинарного проекта «Умный транспорт».Подробнее об исследовании читайте на сайте Южно-Уральского государственного университета.
