Заказчики: Администрация города Тула Тула; Государственные и социальные структуры Подрядчики: Ростелеком Продукт: Комплексные проекты видеонаблюденияВторой продукт: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) Дата проекта: 2020/09 — 2021/02
|
Технология: Системы видеонаблюдения
Технология: Data Mining
Технология: Data Quality - Качество данных
Технология: Робототехника
|
2021: Запуск мобильного комплекса
«Ростелеком» 2 марта 2021 года сообщил, что совместно с администрацией Тулы запустили мобильный комплекс для мониторинга состояния объектов дорожной инфраструктуры с помощью технологии искусственных нейронных сетей (ИНС1). Программно-аппаратный комплекс (ПАК), установленный на автомобиль заказчика, состоит из камер видеонаблюдения и модуля искусственной нейронной сети.
Система мониторинга позволяет автоматически фиксировать отклонения в состоянии объектов дорожной инфраструктуры и прилегающей территории: автомобильной дороги, бордюров, дорожных знаков, светофоров, опор освещения и других. С помощью мобильного комплекса можно определять признаки загрязнений, наличия краски, наклеек и надписей на поверхности информационных указателей, контролировать переполнение урн возле остановок общественного транспорта и другие нарушения.
Оборудованный видеокамерами транспорт фиксирует неисправности. Данные о состоянии инфраструктуры и объектов записываются в память ПАК, а также в режиме реального времени передаются в личный кабинет заказчика, размещенный в облаке «Ростелекома». Информация содержит дату, время и место фиксации, а также фотоснимок объекта с указанием типа отклонения.
Технологии позволяют существенно экономить ресурсы городских служб на содержание автодорожной инфраструктуры. Для фиксации состояния объектов дорожного хозяйства мы предложили администрации Тулы использовать возможности ИНС. Отличительная черта мобильного комплекса состоит в том, что с транспортного средства происходит непрерывная видеосъемка объектов, а нейронная сеть в режиме онлайн автоматически анализирует их состояние, не осуществляя записи и хранения видео. Оборудовано пока одно транспортное средство, и мы готовы продолжать установку мобильных комплексов на городской общественный транспорт и коммунальную технику ЖКХ для обследования дворовых территорий, — отметил директор филиала ПАО «Ростелеком» в Тульской и Рязанской областях Иван Анашкин. |
Технологии ИНС позволяют автоматически сравнивать с эталоном все объекты дорожного хозяйства, попадающие в зону видеокамер, и определять степень отклонения: от допустимой до критической. Использование нескольких транспортных средств позволит максимально покрыть всю территорию города и контролировать состояние дорожного хозяйства без дополнительных затрат.
Данная технология разработана и протестирована на базе нашего продуктового центра компетенций. Мы понимаем важность и необходимость внедрения технологии нейросетевой аналитики в единую экосистему продуктов «Ростелекома». Все это в итоге позволит создать синергию между цифровой средой и окружающим нас миром, включая важнейшую сферу ЖКХ и городскую инфраструктуру, – прокомментировал директор Центра компетенций МРФ «Центр» ПАО «Ростелеком» Александр Яресько. |
Автоматизация процесса контроля за объектами дорожного хозяйства города — одна из актуальных задач. Специалисты, ответственные за контроль, в случае ручного выполнения функции способны проверить лишь небольшое количество объектов. Оценка нарушений подчас субъективна, так как в процесс вмешивается человеческий фактор: часть из них оказывается незафиксированной или отражается в неполном объеме. Внедренная мобильная система «Ростелекома» поможет повысить качество контроля за объектами дорожного хозяйства, автоматически выявлять неисправности, проводить инвентаризацию, а также решать другие задачи по благоустройству города. Запуск первого комплекса в текущих погодных условиях весьма полезен: подобной картины не было очень давно, и мы надеемся, что система поможет оперативно решать многие вопросы, — сказал глава администрации Тулы Дмитрий Миляев. |
Критерии стандартов качества в определении отклонений от норматива постоянно меняются. В зависимости от требований можно проводить калибровку и настройку ИНС. Например, устанавливать более низкий порог срабатывания системы при анализе исправности объекта. Технологии машинного зрения и искусственного интеллекта позволяют беспристрастно определять состояние любого объекта. Это делает сервис еще более универсальным, обеспечивая город системой контроля за состоянием улиц и дорог, в том числе и в зимнее время.