Российские ученые создают цифровую карту свалок с помощью нейросетей :: Энергетика и экология
«Сейчас эту проблемы решают с помощью интерактивных интернет-карт. На них любой пользователь может обозначить место несанкционированной свалки. Люди могут также собирать статистику вручную по картам земной поверхности, используя спутниковые сервисы. . Определение площади свалки / ©Пресс-служба ПНИПУ... Но эти методы достаточно трудоемки и требуют временных и финансовых ресурсов. Кроме того, пока нет комплексных инструментов для выявления и учета свалок, контроля за их состоянием», — рассказывает один из разработчиков, магистрант кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика» Пермского Политеха Вадим Данелян. Сервис по мониторингу незаконных свалок Anti Fly-Tipping позволит оперативно и недорого отслеживать ситуацию в динамике. Любой пользователь сможет находить захоронения на этапе их зарождения, следить за их разрастанием и узнавать о ликвидации. Цифровая карта позволит собирать важную статистику по свалкам в конкретной местности. . Пример работы нейронной сети / ©Пресс-служба ПНИПУ... . Пример работы нейронной сети / ©Пресс-служба ПНИПУ... . Пример работы нейронной сети / ©Пресс-служба ПНИПУ... «Нейросети одновременно классифицируют спутниковые снимки земной поверхности и находят необходимые объекты. Искусственный интеллект автоматически обнаруживает свалку, определяет ее координаты и оценивает площадь. Точность нейросети достигает 89 процентов. Приложение покажет, как изменяется состояние и размер захоронения с течением времени. Кроме того, с помощью сервиса можно будет определить владельца территории, ее кадастровый номер и автоматически предъявить иск», — поясняет разработчик. По словам исследователя, приложение будет полезно для государственных органов и экологических организаций. Сервис поможет оценивать экологическую обстановку в регионе и контролировать работу операторов по обращению с ТБО. Их могут использовать и сами операторы, чтобы своевременно выявлять новые захоронения. Конечным продуктом станет web-приложение, которое поможет отслеживать статистику по свалкам во всем мире. Сейчас исследователи разрабатывают и обучают новые нейросетевые модели, чтобы улучшить точность сервиса.