Использование мобильного комплекса нейросетевого наблюдения повышает эффективность инспектирования территорий в десятки раз, отмечает руководитель Главного управления содержания территорий в ранге министра Светлана Аипова.
Состояние городской среды требует постоянного контроля. Из-за роста нагрузки и естественного износа улично-дорожная сеть и объекты благоустройства периодически нуждаются в оперативном ремонте. Необходимо отслеживать качество уборки дорог от снега, выявлять незаконные объекты на фасадах зданий и рекламные сооружения, неправильную парковку автомобилей и многое другое. Масштабы мониторинга растут, традиционные методы его проведения – личные проверки инспекторами – требуют все больших ресурсов. Поэтому в Подмосковье внедрили инновационную систему на основе искусственного интеллекта, которая позволяет в автоматическом режиме фиксировать отклонения объектов городской инфраструктуры от нормы. Автономный мобильный комплекс нейросетевого наблюдения заметит трещину в асфальте, стертую разметку, неработающий фонарь уличного освещения, неухоженный цветник и многие другие нарушения.
«Мы претендуем на то, чтобы Московская область была передовой по цифровизации. Мы постоянно внедряем «цифру». У себя смотрим в каждом ведомстве, что можно сделать более удобно, проактивно», – отмечал губернатор Московской области Андрей Воробьёв. Новое технологическое решение позволяет, например, бороться с незаконным выбросом мусора на остановках и обочинах. «У нас предложен ряд технологических мероприятий. Первая проба пера уже состоялась, она предполагает в том числе фотовидеофиксацию. По закону мы имеем право подвергать штрафу тех, кто нарушает правила выброса мусора. И такую работу ведем. Но главное – не штрафовать, а предупреждать, разъяснять, чтобы такая практика в Подмосковье стремилась к нулю», – пояснил Андрей Воробьёв.
Согласно Кодексу об административных правонарушениях РФ, для привлечения к ответственности за нарушения в области охраны окружающей среды, природопользования и благоустройства необходима их фиксация с помощью специальных технических средств. Это стало отправной точкой для разработки инновационной системы, способной улучшить качество процесса мониторинга за состоянием объектов городской инфраструктуры.
В 2019 году команда разработчиков приступила к созданию комплекса, который мог бы автоматически определить степень отклонения состояния городского объекта от нормы и тем самым полностью исключить участие человека в процессе. Было очевидно, что реализовать данную задачу можно только с применением технологий искусственного интеллекта, прежде всего компьютерного зрения.
Комплекс создавался и внедряется в портативном варианте, установленном на автомобиль, автобус или коммунальную технику, что позволяет существенно увеличить количество проверок и автоматизировать процесс фиксации нарушений. Автоматизация выявления нарушений и дефектов нейронными сетями позволяет справляться с трудоемкими рутинными операциями и выполнять комплексные проверки без прямого вмешательства человека.
Спустя четыре года с начала разработки компания Softlogic представила уже вторую, улучшенную версию системы – автономный комплекс нейросетевого наблюдения SC-iMVS-RM3. Он уже прошел все необходимые технические и метрологические испытания и получил свидетельство об утверждении типа средств измерений, внесенное в Государственный реестр.
Как работает комплекс
Комплекс является высокоточным средством измерения и поставляется в ударопрочном кейсе. Комплектация включает три компактные видеокамеры сверхвысокого разрешения, вычислительный блок, кабель питания, антенну ГЛОНАСС/GPS, две антенны GSM/LTE и крепеж для установки камер. Система может быть установлена на любое транспортное средство и функционирует без необходимости вмешательства или контроля: начинает работать после включения зажигания, а после завершения поездки самостоятельно выключается.
Камеры крепятся в салоне автомобиля и ведут
видеосъемку с частотой 25 кадров в секунду.
Фото пресс-службы Главного управления
содержания территорий Московской области
Видеосъемка производится с частотой 25 кадров в секунду. В течение 1/25 секунды кадр с каждой камеры поступает в вычислительный блок. Графический процессор моментально анализирует видеоизображение на предмет распознавания на нем различных объектов. Видеоизображение анализируется сразу несколькими нейронными сетями, и каждый алгоритм ищет тот или иной тип объекта. Например, на одном и том же видеоизображении искусственный интеллект «увидит» дорожное полотно, столб уличного освещения, клумбу, газон и еще несколько других типов объектов.
В следующую миллисекунду после распознавания элементов система проводит оценку их состояния, включая выявление повреждений, разрушений, определения уровня износа, наличия посторонних надписей, загрязнений и пренебрежения уходом. Для каждого из обнаружений будет сгенерирован фотоснимок с соответствующим типом события, дефект будет отмечен на снимке ограничительной рамкой. А входящий в состав комплекса модуль позиционирования GPS/ГЛОНАСС добавляет к фотоснимку геометку и дату – таким образом, каждое обнаружение имеет точное время и координаты.
Эта информация моментально отправляется через канал сотовой связи в систему управления. При временном отсутствии сигнала сотовой связи данные буферизируются и досылаются при восстановлении сигнала без потери как фотоснимков, так и метаданных.
Разработчики постарались сделать взаимодействие с системой максимально комфортным. Для работы не нужно дополнительно ничего устанавливать, приложение работает через веб-браузер на компьютере или планшете. Необходимо только ввести данные учетной записи.
Комплекс позволяет в режиме реального времени наблюдать и анализировать выявленные нарушения. Они фиксируются и попадают в систему без задержек, при этом все сложные вычисления уже произведены на борту комплекса. Нарушения отображаются на экране символами на карте или списком, а также фотоснимками в онлайн-ленте событий. Система также обладает расширенными функциями по поиску, фильтрации событий, генерации отчетов в ручном и автоматическом режиме.
Функциональность системы управления включает также просмотр маршрута следования автомобиля, его скорость и время работы, количество выявленных комплексом обнаружений по категориям, трансляцию видеопотока с камер в режиме реального времени, мониторинг состояния и удаленную диагностику.
Возможности искусственного интеллекта
Автономный мобильный комплекс может контролировать состояние дорожного покрытия, обнаруживать локальные нарушения ровности и повреждения, просадки или провалы канализационных люков, отсутствие или повреждение бордюрного камня, определяет степень износа дорожной разметки и других элементов. В зимний период комплекс способен проводить контроль уборки дорог от снега, фиксируя неочищенные участки дорожного покрытия, наледь, снежные навалы. Система обеспечивает оперативное информирование коммунальных служб о необходимости уборки дорог и внутриквартальных территорий от снега, наледи и грязи, способна фиксировать наличие уборочной техники и контролировать качество проведенных работ.
Для контроля благоустройства территории комплекс эффективно обнаруживает наличие граффити, неудовлетворительное содержание цветников, газонов, остановок общественного транспорта и опор освещения. Комплекс способен обнаруживать неработающие фонари уличного освещения, что позволяет оперативно реагировать на неисправности и обеспечивать безопасность пешеходов и водителей на дорогах в темное время суток.
В рамках основных функций комплекс также осуществляет эксплуатационный контроль городских объектов. Он отслеживает незаконное размещение антенн спутниковой связи и внешних блоков кондиционеров на фасадах исторических зданий, проводит проверку строительства торговых павильонов и рекламных конструкций на предмет соответствия действующим разрешениям.
Автономный комплекс помогает решать проблему неправильной парковки автомобилей. Комплексы распознают государственные регистрационные знаки транспортных средств, фиксируют их геолокацию и отправляют данные в геоинформационную систему, где производится проверка на совпадение геолокации автомобиля с геозонами, где парковка запрещена (под запрещающими знаками, на тротуаре, газоне и т.д.).
Комплекс уже доказал эффективность как в части мониторинга состояния городской и дорожной инфраструктуры, так и в части автоматической фиксации нарушений и привлечения собственников к административной ответственности по упрощенной системе. Анализ результатов работы продемонстрировал потенциал комплекса и во многих других областях контроля, включая транспорт, жилищный контроль и федеральный государственный контроль объектов культурного наследия.
Фото пресс-службы
Главного управления содержания территорий
Московской области
Практика применения
Комплекс внедрен в промышленную эксплуатацию в Московской области, Санкт-Петербурге, Мурманске, Южно-Сахалинске и многих других городах страны. В Московской области комплексы установлены на автомобили Главного управления содержания территорий (ГУСТ), в Москве – на автомобили Центра организации дорожного движения (ЦОДД), в Санкт-Петербурге – на автомобили Государственной административно-технической инспекции (ГАТИ).
Технологии нейросетевого наблюдения востребованы и в странах ближнего зарубежья – Белоруссии, Узбекистане, Казахстане, Молдавии и Таджикистане. Уже несколько лет комплексы пилотируются в нескольких эмиратах ОАЭ, так как проблематика контроля за содержанием городских территорий во многом схожа: асфальтобетонное покрытие разрушается из-за высоких температурных нагрузок, огромные транспортные потоки стирают разметку, дороги заметают песчаные бури.
В Московской области «умные» автомобили ГУСТ только за это лето посетили с проверками 55 муниципалитетов. «В ходе инспекций мобильные комплексы зафиксировали более 46 тыс. дефектов с начала июня. Основными стали: стертая дорожная разметка во дворах и на внутриквартальных проездах – более 9300 случаев, грязные опоры освещения – 7264, деформации асфальтового покрытия – 5558 и повреждения бортового камня – 4306», – рассказала руководитель Главного управления содержания территорий в ранге министра Светлана Аипова.
По ее словам, результатом работы внедрения «умных» камер в работу ГУСТ в 2023 году стало снижение обращений жителей на 40% в сравнении с 2022 годом. «Дополнительно можно отметить, что было выписано с помощью интеллектуальных систем в упрощенном порядке около 1913 постановлений на сумму примерно 87 млн руб. Эффективность посещения объектов мобильным комплексом увеличилась в 20 раз, также выявляемость дефектов повысилась в 18 раз», – отметила Светлана Аипова.
Симбиоз инспекторов ГУСТ и нейросети позволил добиться значительного продвижения в инспектировании территорий, добавила она. «Кроме того, мы уже несколько раз проводили эксперименты и отправляли наши «умные» автомобили на специальные задания: фиксация сброса мусора из автомобиля и фиксация мусорных навалов. Только за лето смогли проинспектировать более 11 тыс. контейнерных площадок», – сообщила Светлана Аипова.
Как показывает опыт, одно оборудованное инновационным решением транспортное средство способно обследовать до 1000 км при еженедельном контроле или до 200 км дорог при ежедневном патрулировании. Благодаря комплексу существенно повышается качество контроля за объектами дорожной инфраструктуры и городского хозяйства. «Умная» система обеспечивает оперативное решение многих вопросов по благоустройству города. Все эти возможности открывают новые горизонты для эффективного управления городской инфраструктурой и создания комфортной среды для горожан.