Вестник цифровой трансформации

Softlogic: нейросеть контролирует территорию
Softlogic: нейросеть контролирует территорию

Александр Колесников: «Мы уверены, что системы видеонаблюдения и безопасности должны приносить максимальную пользу бизнесу и государству. Поэтому мы создаем программно-аппаратные комплексы нейросетевого наблюдения, которые обеспечивают комфортную и безопасную городскую среду для граждан и успешное функционирование бизнеса разных отраслей»


18:11 21.03.2024  |  Николай Смирнов | 796 просмотров



Александр Колесников, технический директор Softlogic, – о создании системы цифрового контроля на базе нейросетей, предназначенной для ведомств, ответственных за состояние дорожной инфраструктуры и содержание городских территорий.

Интеллектуальная система цифрового контроля, созданная специалистами Softlogic на базе нейросетей, помогает городским коммунальным службам проводить ежедневный контроль улиц, дворов, множества объектов дорожного и коммунального хозяйства в масштабах всего города. Нейросеть полностью исключает временные затраты на сбор и первичный анализ зафиксированных состояний объектов. При классическом подходе с участием сотрудников это время измеряется часами. Решение предназначено для ведомств, ответственных за состояние дорожной инфраструктуры и содержание городских территорий. О реализации этого проекта рассказывает Александр Колесников, технический директор Softlogic и номинант на премию Data Award.

- Какова история проекта? На решение каких проблем он направлен?

К нам пришел запрос от одного из заказчиков: камеры существуют в городе везде, а что, если поместить камеру в автомобиль? Какой будет результат? Может ли ИИ выявлять ямы, выбоины, стертую дорожную разметку, повреждение бордюра и т. д.? С этого началась разработка продукта, исследования и тестирование.

Мобильный комплекс помогает контролировать благоустройство территорий, а также повысить качество жизни граждан.

- Почему это важно?

При обследовании инспектором в любом случае присутствует человеческий фактор. С помощью ИИ идет автоматическая оценка состояния объектов городской инфраструктуры. При этом автоматизируется работа городских служб, ускоряются и оптимизируются бизнес-процессы в работе госслужащих. С ИИ есть возможность собирать больше данных о нарушениях в содержании территорий в десятки раз. Это помогает быстрее и оперативнее реагировать и устранять нарушения. Мобильный комплекс – это эффективный инструмент, который поможет администрациям городов создавать комфортный город для жителей.

- Какие требования предъявлялись к создаваемому продукту, какие принципы пытались соблюсти?

От продукта требовали мобильность, автономность, надежность и точность. Мы придерживались принципа уникальности продукта, его масштабируемости и отказоустойчивости.

- Что представляет собой созданное решение?

В состав решения входят высокопроизводительный блок автономных вычислений, три камеры, три антенны и облачная платформа для вывода данных. Комплекс устанавливается в транспортное средство, внутри него расположены модули ИИ на базе искусственных нейронных сетей.

Графические процессоры, входящие в комплекс, получают видеоизображения с камер, далее нейросеть проводит оценку состояния попавших на них объектов. Затем с помощью GPS/ГЛОНАСС к кадрам с нарушениями добавляются данные о местонахождении нарушений и времени их фиксации. После этого данные передаются в облачную платформу sl.vision – нашу собственную разработку, позволяющую пользователям без дополнительного обучения использовать ИИ-аналитику в управленческих целях.

- В какие сроки, какими силами реализована система?

В 2018 году началась разработка продукта. В 2019 появилась первая версия мобильного комплекса, в 2021 постепенно началась эксплуатация комплекса в регионах.

- Где уже применяется решение, каких результатов удалось достичь?

Важно отметить операционную эффективность автономного мобильного комплекса нейросетевого наблюдения, в том числе ускоренное решение возникающих проблем и исключение подлогов при проверках. Процесс сбора данных становится фоновым, силы сотрудников перенаправляют на более сложные задачи, достигается полная объективность оценки.

По данным Главного управления содержания территорий Московской области, автомобили, оснащенные комплексами ИИ, в 18 раз чаще выявляют дефекты по сравнению с инспектором и сокращают время реагирования и устранения проблем в содержании городских территорий. Уменьшение человеческого фактора в вопросе отслеживания нарушений позволяет улучшить качество городской среды. В Подмосковье за полгода использования комплекса удалось на 40% снизить количество жалоб со стороны горожан и на 25% снизить количество выявляемых замечаний, так как качество городской среды улучшилось.

- А с финансовой точки зрения?

Возможен рост доходов за счет собираемых штрафов. Средний финансовый поток от штрафов за обнаруженные системой нарушения – 5 млн руб. ежемесячно. К примеру, штраф за нарушение содержания территорий составляет до 100 тыс. руб. для юридических лиц и до 40 тыс. руб. для должностных лиц.

- В чем роль проекта для государства и общества?

Мы уверены, что системы видеонаблюдения и безопасности должны приносить максимальную пользу бизнесу и государству. Поэтому мы создаем программно-аппаратные комплексы нейросетевого наблюдения, которые обеспечивают комфортную и безопасную городскую среду для граждан и успешное функционирование бизнеса разных отраслей.

- Каковы дальнейшие направления развития проекта?

Мы постоянно совершенствуем и дорабатываем программно-аппаратные комплексы нейросетевого наблюдения. В планах охватить ими другие социально-значимые проблемы: обучить нейронную сеть определять сосульки и борщевик, доработать функционал неправильной парковки, а также расширить функционал комплекса для дорожных служб.

 

Теги: Искусственный интеллект Компьютерное зрение Data Award

На ту же тему: