В Москве протестировали нейросети, помогающие коммунальным службам

Статьи и обзоры

В Москве протестировали нейросети, помогающие коммунальным службам

10.04.2024

Искусственный интеллект в столичной системе видеонаблюдения помогает выявлять недочеты, оперативно передавать заявки и контролировать исполнение работ

Минувшей зимой в Москве протестировали и внедрили три нейронные сети, которые находят на скриншотах с камер городского видеонаблюдения неочищенные дороги, а также сосульки, наледь и снег на крышах домов. За несколько месяцев нейросети помогли специалистам Центра автоматизированной фиксации административных правонарушений (ЦАФАП) выявить 15,5 тысячи подобных недочетов и передать информацию о них столичным службам. За прошедший сезон с помощью искусственного интеллекта исправили более 24,9 тысячи зимних недочетов.

«Искусственный интеллект в столичной системе видеонаблюдения помогает городским службам выявлять недочеты, оперативно передавать заявки и контролировать исполнение работ. Он обрабатывает до 56 тысяч скриншотов в час, избавляя специалистов от просмотра такого колоссального объема изображений. Благодаря новым нейросетям зимой сотрудники ЦАФАП могли быстрее находить участки, где есть наледь, сосульки или неубранный снег, в том числе на кровлях зданий. По поручению Мэра Москвы мы продолжим развивать сервисы искусственного интеллекта для помощи коммунальным службам, чтобы в городе становилось еще чище и комфортнее», — рассказал начальник управления городского видеонаблюдения столичного Департамента информационных технологий Алексей Корников.

ЦАФАП использует нейронные сети с 2019 года. Искусственный интеллект анализирует скриншоты с 180 тысяч камер городского видеонаблюдения и помогает специалистам выявлять 25 типов недочетов с точностью более 90 процентов. Нейросети учатся с помощью скриншотов, где уже выявлены и указаны дефекты. Затем они начинают самостоятельно анализировать изображения. В периоды большой загруженности операторы ЦАФАП могут получать для обработки только те материалы, на которых искусственный интеллект обнаружил возможные отклонения. Специалисты проверяют результаты работы нейросети и, если информация подтверждается, сообщают об этом городским службам.

Подписывайтесь на наши новости в Telegram: https://t.me/idexpert

Читайте нас на VK: https://vk.com/idexpert_ru

Источник: Пресс-служба Департамента цифровых технологий Москвы

Рейтинг статьи

Оставить комментарий

Возврат к списку

Материалы по теме:

Статьи и обзоры

Почему ИИ «не взлетает» и где бизнес ломает внедрение
На практике большинство AI-проектов буксует уже после пилота
Oт физической к цифровой безопасности на производстве
Вклад робототехники и ИИ в обеспечение безопасности на производственных предприятиях
Топ-15 трендов в сфере AgroTech
Дроны, блокчейн, IoT и автоматизированные системы управления цепочками поставок
Цифровая трансформация «последней мили» доставки
Интернет вещей, искусственный интеллект и беспилотные системы повышают эффективность доставки
Положительный клиентский опыт, как путь к успеху
Опыт эффективной трансформации пользовательского опыта в Альфа-Банке

Новости рынка и технологий

«Ростелеком» объединяет разработчиков для промышленного внедрения искусственного интеллекта
«Ростелеком» создает Центр масштабирования искусственного интеллекта (ЦМИИ) — открытый консорциум, который объединит инфраструктуру, технологии, экспертизу и рыночные потребности для промышленного внедрения ИИ-решений в ключевых отраслях российской экономики
В Санкт-Петербурге дан старт производству промышленных роботов
На новой площадке компании “Семаргл„ будут выпускаться роботизированные решения с высокой степенью локализации оборудования и собственным программным обеспечением, включая мобильные транспортные платформы, автоматизированные системы хранения и гибкие производственные ячейки
Сбер видит большой потенциал в технологическом партнёрстве с Саудовской Аравией
В фокусе внимания — цифровая трансформация, искусственный интеллект и обмен успешными практиками
ИИ-решения принесли X5 5 млрд рублей дополнительной операционной прибыли
Основной вклад в EBITDA обеспечили ИИ-модели, встроенные в ключевые процессы ритейла: прогнозирование спроса и пополнение, ценообразование, управление ассортиментом и рекомендательные механики
Smart Engines усовершенствовала инструмент для платежей, который используют более 50 млн россиян
Усовершенствованная технология позволит более чем 50 млн пользователей еще быстрее оплачивать продукты и услуги, а также совершать переводы без ручного ввода реквизитов и выбора сценария оплаты

Продукты автоматической идентификации

DASCOM DC-7600 Карточный принтер с технологией ретрансферной печати	Chainway MC95 Высокопрочный (IP68) мобильный компьютер промышленного класса	UHF RFID метка TwinTag UHF RFID метка для маркировки широкого спектра товаров в розничной торговле
Chainway UR4 4-портовый стационарный UHF RFID считыватель	Chainway C72 UHF RFID Мобильный UHF RFID считыватель на ОС Android	RST-INVENTORY ПО для проведения инвентаризации с помощью мобильного RFID считывателя
Chainway MC21 Терминал сбора данных промышленного класса	RST-GN-001 Портальный RFID-считыватель для регистрации RFID-меток в контролируемых проходах	Chainway MC62 Высокопроизводительный мобильный компьютер промышленного класса