Нейросети помогут коммунальщикам из ЮВАО контролировать состояние дорог
Время фиксации нарушений с нейросетью сокращается втрое
В Москве, в том числе и в ЮВАО, начали использовать мобильные комплексы, которые помогают городским службам выявлять недочеты в содержании объектов дорожного хозяйства с помощью технологий искусственного интеллекта. Нейронная сеть уже умеет находить ямы, стертую разметку, повреждения бортового камня, загрязнения остановок и дорожных знаков и другие нарушения.
Девять типов нарушений
Применение ИИ поможет городским службам быстрее узнавать о недочетах, чтобы оперативнее устранять их, отметили в пресс-службе столичного Департамента информационных технологий.
— Для выявления недочетов в содержании объектов дорожного хозяйства город начал использовать мобильные комплексы, которыми сейчас оборудованы более 20 автомобилей городских ведомств. Это позволяет небольшим количеством средств фиксации анализировать ситуацию во всем городе, а также там, где нет покрытия стационарными камерами или их ракурс не позволяет проанализировать состояние проезжей части и прилегающей к ней территории. Комплексы с помощью нейросети выявляют девять типов нарушений с точностью более 90 процентов. Финальное решение всегда остается за человеком, однако ИИ помогает быстрее находить потенциальные недочеты и сообщать о них городским службам, а это, в свою очередь, позволяет быстрее их устранять, — рассказал Дмитрий Головин, начальник управления городского видеонаблюдения Департамента информационных технологий города Москвы.
Всего за пять минут
Мобильные комплексы представляют собой две камеры высокого разрешения, размещенные под лобовым стеклом автомобиля. Одна камера направлена вперед, на дорожное покрытие, вторая – в сторону: на тротуары, газоны, парковки, бордюры и другие прилегающие к проезжей части объекты. Работа искусственного интеллекта аналогична тому, как это происходит при выявлении недочетов во дворах. Видеопотоки с камер поступают на обработку в нейросеть, которая анализирует кадры на предмет наличия признаков нарушений. Скриншоты с выявленными недочетами направляются на проверку операторам ЦАФАП. Они подтверждают наличие нарушения и передают информацию в работу организациям, ответственным за содержание объектов.
Как отметил начальник Главконтроля Евгений Данчиков, время на фиксацию нарушений благодаря нейросети сокращается втрое: ей требуется 5 минут, а инспектору – порядка 16. После того, как операторы обнаружили нарушение, об этом оперативно сообщается, например, Жилищникам или «Автомобильным дорогам ЮВАО».
Анализ по камерам
Нейросети также обрабатывают данные, полученные с городской системы видеонаблюдения.
— На сегодняшний день для мониторинга состояния объектов городской инфраструктуры используется более 170 тысяч камер видеонаблюдения, – рассказал Александр Пищелко, руководитель ГКУ «Новые технологии управления».
Искусственный интеллект анализирует скриншоты с камер городской системы видеонаблюдения и передает операторам центра изображения, на которых определены потенциальные недочеты. Затем оператор проверяет информацию и отдает ее в работу коммунальным службам.
