Дипфейк на собеседовании и ферма ноутбуков: в США нашли мошенников из Северной Кореи Дипфейк на собеседовании и ферма ноутбуков: в США нашли мошенников из Северной Кореи Нить, которая двигается от электричества, может стать основой умной одежды Нить, которая двигается от электричества, может стать основой умной одежды 1,8 миллиона россиян получили интернет. Вышки тащили на вертолетах и вездеходах 1,8 миллиона россиян получили интернет. Вышки тащили на вертолетах и вездеходах Беспилотные КАМАЗы проехали 6 миллионов километров Беспилотные КАМАЗы проехали 6 миллионов километров

Обновлена нейросеть для контроля чистоты территорий

Россия 2 мин
Фото geralt/pixabay.com

Отслеживание состояния площадок для сбора мусора и контроль работы управляющих компаний и подрядных организаций — важная повседневная задача для сотрудников городских администраций. Чаще всего такой контроль проводится вручную и не всегда дает объективные результаты или опаздывает, в любом случае, на него влияет человеческий фактор.

Билайн Big Data & AI разработал решение на базе компьютерного зрения, которое с помощью алгоритмов искусственного интеллекта позволяет оптимизировать мониторинг обращения с отходами. Нейросеть определяет на кадрах контейнеры и их тип, чтобы корректно оценивать их заполненность, а также зоны вокруг контейнеров. Каждые полчаса система фиксирует состояние площадки и, опираясь на установленные метрики, присваивает соответствующий статус «чисто» или «грязно».

В новой версии ПО пользователям стал доступен личный кабинет с удобным интерфейсом и инструментами для просмотра аналитики по объектам. С помощью интерактивной карты в обновленном личном кабинете можно просматривать аналитику по площадкам, подключенным к системе, включая архивные данные. Система формирует отчет о состоянии площадки каждые полчаса и подтягивает скриншоты. На основании данных нейросети заказчик может контролировать исполнение подрядчиком обязательств по сбору твердых коммунальных отходов и делать заключение о качестве его работы.

Также появился инструмент для составления претензий. Теперь пользователь может загрузить в личный кабинет собственный шаблон документа, а система поможет автоматически заполнить данные о площадке и периодах загрязнений. Остается выгрузить получившийся документ и направить его оператору, ответственному за обслуживание, или надзорному органу.

Пилотные запуски решения уже показали его эффективность в Оренбурге, Томске и Нижнем Новгороде. По результатам тестирования, точность работы модели составила до 98%. Решение предоставляется как облачный сервис или устанавливается непосредственно в контуре заказчика и может подключаться к уже имеющимся видеокамерам, соответствующим техническим требованиям. Гибкость технологии позволяет применять ее даже на проблемных площадках и при необходимости оперативно подключать новые камеры.


Константин Романов, директор по искусственному интеллекту и цифровым продуктам ПАО «ВымпелКом»:
«Забота о гражданах и улучшение качества жизни — это важная и сложная задача, стоящая перед администрациями регионов. Наша команда много лет разрабатывает продукты на базе компьютерного зрения для решения самых разных задач. Мы предложили удобный инструмент, который уже успешно используется в нескольких городах для мониторинга качества обращения с ТКО и ТБО. Теперь пользователям стал доступен личный кабинет, который позволяет эффективно контролировать площадки ТКО и оперативно реагировать на проблемы, тем самым повышать уровень удовлетворенности граждан и минимизировать количество жалоб».

В следующем релизе ПО планируется внедрить функционал, определяющий номера автомобилей, которые несанкционированно вывозят крупногабаритный мусор на площадки для сбора ТКО и ТБО.