Логин
 
 
 
 

Статьи и обзоры

Follow idexpert_ru on Twitter


 
 
X Форум Auto-ID & Mobility - решения для бизнеса

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

Возврат к списку



Материалы по теме:

Статьи и обзоры
Новости рынка и технологий

Продукты автоматической идентификации

RST-BOOKOS-HF
RST-BOOKOS-HF
Настольный HF RFID считыватель для работы на частоте 13.56 МГц
Chainway R1
Chainway R1
Высокопроизводительный считыватель / записывающее устройство с возможностью считывания в HF и UHF диапазонах
RST-INVENTORY
RST-INVENTORY
ПО для проведения инвентаризации с помощью мобильного RFID считывателя
UHF RFID метка CandyTag
UHF RFID метка CandyTag
UHF RFID-метка для маркировки товаров для производственных и логистических нужд
RST-GN-001
RST-GN-001
Портальный RFID-считыватель для регистрации RFID-меток в контролируемых проходах
Chainway C66
Chainway C66
Мобильный компьютер на базе OC Android
UHF RFID метка BiblioTag
UHF RFID метка BiblioTag
UHF RFID метка для маркировки архивных документов и книжных изданий
Chainway MC50
Chainway MC50
Высокопроизводительный мобильный компьютер с поддержкой 5G
DASCOM DC-7600
DASCOM DC-7600
Карточный принтер с технологией ретрансферной печати

Все продукты >>>

 

Проекты и решения

События

Опрос





Комментарии