В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог

«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.

Как уточнил начальник управления городского видеонаблюдения 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.

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 — прим. ТАСС). Они подтверждают наличие нарушения и передают информацию в работу организациям, ответственным за содержание объектов», — добавили в пресс-службе ДИТ.

«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.