ДАТЬ ДОРОГУ НЕЙРОСЕТИ

Источник: https://tass.ru/obschestvo/17101239

17.07.23

Нейронная сеть уже умеет находить ямы, стертую разметку, повреждения бортового камня, загрязнения остановок и дорожных знаков, парковку на тротуарах, превышение скорости и другие нарушения. Ожидается, что уровень контроля должен снизить вероятность аварийных ситуаций, а также увеличить собираемость штрафов в несколько раз. В городском хозяйстве пока не особо используют искусственный интеллект. Но скоро это может измениться.  Отечественные разработки для контроля состояния дорог представили и на X Сибирском транспортном форуме.

Фото: mriya.news

Представленная разработка - передвижной блок с тремя видеокамерами, способный фиксировать более 30 видов различных нарушений дорожного покрытия и требований содержания дорог. Комплекс сертифицирован как средство измерения, а значит на основе его данных контролирующие органы имеют право выставлять штрафы подрядчикам. Помимо оценки качества содержания дорог, искусственный интеллект также применим при перевозке грузов и в каршеринге для контроля за состоянием водителей и грузов. 

На сегодняшний день программно-аппаратный комплекс на базе платформы SL Vision уже активно применяется в ряде регионов России и в ближайшее время начнет анализировать состояние дорог в одном из городов Новосибирской области.

На X Сибирском транспортном форуме представили российскую платформу нейросетевой видеоаналитики для транспортной отрасли. Фото А.Заржецкого

Практика применения «умных» камер на колёсах начата в Мурманске. Искусственный интеллект в действии испытали в зимний сезон 2022-2023. В автомобиль установили 2 камеры высокой четкости и бортовой компьютер. Результат - система способна распознать большой набор недостатков, как летом, так и зимой: стертая дорожная разметка, повреждение асфальта, отсутствие или повреждение бортового камня. Заметит искусственный интеллект и мусор, снег на проезжей части или пешеходной зоне, переполненную мусорную урну, граффити, несанкционированную рекламу и листовки, неработающий фонарь и другие дефекты.

Продолжают тестировать искусственный интеллект для контроля состояния дорог в Санкт-Петербурге и в Москве. 

"В Москве начали использовать мобильные комплексы, которые помогают городским службам выявлять недочеты в содержании объектов дорожного хозяйства с помощью технологий искусственного интеллекта (ИИ). Нейронная сеть уже умеет находить ямы, стертую разметку, повреждения бортового камня, загрязнения остановок и дорожных знаков и другие нарушения. Применение ИИ поможет городским службам быстрее узнавать о недочетах, чтобы оперативнее устранять их", - сообщили в пресс-службе Департамента информационных технологий (ДИТ) г. Москвы.

 Как уточнил начальник ДИТ Дмитрий Головин, 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%. 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", - пояснил Головин.

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 и другие прилегающие к проезжей части объекты. Работа ИИ 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 (центра автоматизированной фиксации административных правонарушений в области дорожного движения). Они подтверждают наличие нарушения и передают информацию в работу организациям, ответственным за содержание объектов", - добавили в пресс-службе ДИТ.

Эффект нейросети

"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". Последние уже устраняют выявленные недочеты", - отметил министр правительства Москвы, начальник Главконтроля Евгений Данчиков.

По его словам, передачу данных в перспективе планируется ускорить, а число видов выявляемых нарушений - расширить. Некоторые регионы уже рассматривают возможность внедрить наработки столицы в практику своих коммунальных служб, заключил Данчиков.

Москва уже пятый год использует ИИ для контроля содержания дворовых территорий. "Для мониторинга состояния объектов городской инфраструктуры используется более 170 тыс. камер видеонаблюдения. 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", - сообщил руководитель ГКУ "Новые технологии управления" Александр Пищелко.

Как резюмировали в пресс-службе ДИТ, благодаря работе нейросети операторы концентрируются только на тех изображениях, где высока вероятность нарушения. Это помогает быстрее выявлять недочеты и сообщать о них городским службам. Так, за прошлый год ИИ помог выявить 53 тыс. нарушений.