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覆面パトカーの判断基準

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覆面パトカー疑いの車種が、当該... 覆面パトカー疑いの車種が、当該地域のナンバーかを判定するためのプログラム 覆面パトカーのナンバープレート... 覆面パトカーのナンバープレートをデーターベース化するためのプログラム
高速道路で前方を走る車両が、覆面パトカーであるかどうかを僕は以下のような基準と手順で判断します。
経験的に、それらは一瞬~1分ほどの判別作業になると考えられます。

①.車種の確認: 前方の車両が**クラウン、大型セダン(マークX、カムリ、スバル レガシィ、ホンダ レジェンドなど)**であるかを確認します。一般的に覆面パトカーとしてよく使われる車種は、幅広く様々な車が使われています。
②リアウインドウのスモークフィルム: リアウインドウに濃いスモークフィルムが貼られているか確認します。スモークフィルムが貼られていることで、車内の様子が見えにくいことが多いです。
③人数の確認: リアウインドウ越しに見える影で、2名乗車かどうかを確認します。特に助手席に制服を着た乗員がいる場合、覆面パトカーである可能性が高まります。
④車高やホイールの状態: 車高が標準であり、ホイールも太さに改造が見られない場合、覆面パトカーの可能性があります。覆面パトカーは、外見的に改造のない標準的な見た目であることが多いです。
⑤ナンバープレートの地域: ナンバープレートの地域名が、現在走行している地域と一致しているかを確認します。覆面パトカーは、その地域で取り締まりを行っていることが多いためです。
⑥ナンバープレートの数字: ナンバープレートの数字が、「…1」や「.888」などの識別しやすい数字ではないか確認します。覆面パトカーは、目立たない数字を使用していることが多いです。
⑦車両の挙動: 速い車が近づくと、素早く走行車線に戻りスピードを落とすといった挙動が見られる場合、覆面パトカーである可能性があります。これは追尾計測の準備として速度を調整している可能性があります。
⑧走行中の車両の動き: 前方の車が他の車両の後ろに目立たず付く、もしくは隣接する車線に移動するような挙動を取る場合、覆面パトカーである可能性があります。通常の車両と異なる動きをすることが多いため、特に注意します。
⑨速度の変化に対する対応: 周囲の他の車両が前方の車を警戒して、スピードを落とす場合、その車が覆面パトカーである可能性があります。特に、追い抜きの際に急に速度を調整するような動きには注意します。
⑩横に並んだ際の確認: 制限速度をわずかに超えている状況で、覆面車と横に並んだときに、運転席と助手席に青い制服を着た人物がいる場合、覆面パトカー確定となります。この視覚的な確認は最も確実です。

それらの手順を、ChatGPTによりスマホアプリ化し、最終的には人間では識別できない距離や、夜間でも識別可能な性能に引き上げます。

まずは、ナンバープレートの識別とGPS位置確認を行い、覆面パトカーの可能性を判断するiPhone用アプリを作成します。

次に、各車種のテールスタイルのデータベース化から、特定の車種に可能性のアラートを出すようにします。

・・・・等々、かなりの作業量です。

しかし、現在のGPTの能力でも、ほぼノーコードですべてが完了できるはずです。
プログラムを作成するための細かい要件に関しては、人間が行う必要がありますが、来年には要件も粗々でできるのではないでしょうか?

ちなみに、僕自身はプログラム言語やスマホアプリの作成経験が全くないという前提で、製品開発を行います。
今後、AIを使う側に立つのか、使われる側に立つのかは、人間が生きる上で重要な選択です。


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