Перейти к основному содержанию
Реклама
Прямой эфир
Мир
Посол Израиля в ФРГ раскритиковал признавшие Палестину страны
Спорт
«Аталанта» разгромила «Байер» и выиграла Лигу Европы
Мир
В НАТО заявили об отсутствии намерений направлять солдат на Украину
Мир
OMV предупредила трейдеров о риске лишиться российского газа
Армия
Минобороны РФ рассказало о подвигах военнослужащих ВС РФ в зоне СВО
Общество
Мошенники стали получать доступ к «Госуслугам», покупая старые SIM-карты
Политика
Путин поддержал выдвижение губернатора Липецкой области на второй срок
Мир
Украинские СМИ сообщили о взрыве в предместье города Днепр
Мир
На Украине узнали о сокращении Зеленским «формулы мира» для саммита в Швейцарии
Мир
В Гонконге вооруженный ножом мужчина напал на посетителей торгового центра
Мир
В США поддержали законопроект об отмене пауз в военной помощи Израилю
Наука и техника
Ученые зафиксировали три сильные вспышки на Солнце 22 мая
Мир
ВКС РФ уничтожили две базы боевиков в горах сирийской провинции Хомс
Мир
США и ЕС могут принять меры против Грузии из-за закона об иноагентах
Общество
Врач рассказал о безопасном количестве чашек чая в день
Мир
На Украине начали освобождать заключенных по УДО для мобилизации
Спорт
В США призвали ФБР и МОК расследовать ситуацию с допингом у пловцов КНР
Главный слайд
Начало статьи
Озвучить текст
Выделить главное
вкл
выкл

Системы искусственного интеллекта по контролю за работами в сфере ЖКХ запустят в регионах. «Ростелеком» начал внедрять в Казани комплекс, следящий за благоустройством города с помощью камер видеонаблюдения. Система способна выявлять неочищенные от снега дороги, открытые люки, проблемы с освещением. Почти одновременно новый конкурс на оказание услуг по контролю за работой коммунальщиков с помощью нейронной сети, подключенной более чем к 100 тыс. камер видеонаблюдения, объявили и московские власти. Эксперты считают, что интеллектуальное видеонаблюдение позитивно влияет на работу городских служб. Искусственный интеллект со временем сможет выявлять не только их огрехи, но и, например, граждан, выбрасывающих мусор в неположенных местах, ожидают участники рынка.

Камера смотрит в снег

В Казани планируют внедрить программно-аппаратный комплекс CitySoft для контроля работ, связанных с благоустройством города, в первую очередь состояния дорожной инфраструктуры. Такую систему разрабатывает «Ростелеком». Новый сервис в автоматическом режиме будет определять потребность в уборке дорог от снега, наледи и грязи, фиксировать проезды уборочной техники и качество проведенных работ, обнаруживать акты вандализма, открытые люки, проблемы с освещением и прочее, сообщили «Известиям» в компании. Для сбора первичных данных будут использованы камеры на общественном и специальном транспорте, добавили в «Ростелекоме».

Также на этой неделе департамент Москвы по конкурентной политике объявил конкурс на оказание услуг по автоматической фиксации нарушений в сфере ЖКХ. Заказчиком проекта выступает департамент информационных технологий (ДИТ) столицы. Москва уже два года использует нейронную сеть в городской системе видеонаблюдения, чтобы находить для операторов Центра автоматизированной фиксации административных нарушений (ЦАФАП) потенциальные изъяны, сообщили «Известиям» в ДИТ. Новая закупка связана с истечением срока предыдущего контракта, отметили его представители.

Стартовая цена контракта — 80 млн рублей, говорится в конкурсной документации. Согласно условиям, нейронная сеть, расположенная на стороне исполнителя проекта, должна выявлять огрехи в работе коммунальщиков, анализируя изображение с городских камер видеонаблюдения — пользоваться этими данными смогут сотрудники московского ГКУ «Новые технологии управления» и «иные лица, в компетенцию которых входит фиксация нарушений в сфере ЖКХ». Речь идет о 110 тыс. камер видеонаблюдения, установленных на входных группах и преимущественно во дворах, отметили в ДИТ.

Сотрудник компании вывозит мусорный контейнер для выгрузки его содержимого в мусоровоз в одном из дворов
Фото: РИА Новости/Антон Денисов

Согласно конкурсной документации, без участия человека искусственный интеллект должен распознавать 12 типов нарушений. Среди них — складирование («навалы») снега на газонах, тротуарах и проезжей части, неубранная наледь на скамейках и пешеходных дорожках, неочищенные от снега детские площадки. Среди того, за чем должна следить нейронная сеть, также фигурируют незаконно нанесенные на стены граффити, выбоины и ямы на дорогах, переполненные мусорные контейнеры и даже неудовлетворительно содержащиеся цветники перед домами (под ними в техническом задании конкурса подразумеваются пустые, засохшие или заброшенные клумбы с сорняками).

Нейронная сеть (ИНС) помогает операторам ЦАФАП выявлять нарушения в сфере жилищно-коммунального хозяйства, сообщили «Известиям» в ДИТ. После предварительного обучения она начинает анализировать скриншоты с камер городской системы видеонаблюдения, фиксируя на каждом из них признаки наличия или отсутствия нарушения, отметили в департаменте. Операторам передаются только те изображения, на которых искусственный интеллект выявил потенциальные недочеты.

— Сейчас региональные коммунальщики используют фотоотчеты, снимки отправляют начальству. Это прогрессивно, но бессистемно. Запуск таких интеллектуальных систем позволит исключить человеческий фактор и сделает работу коммунальщиков более прозрачной, — считает эксперт тематической площадки ОНФ «Жилье и городская среда» Павел Склянчук.

Внедрение искусственного интеллекта поможет бороться с невывезенным мусором, плохой очисткой снега и порчей стен граффити в проактивном режиме, не дожидаясь, когда это станет поводом для недовольства жителей, надеется он. По словам Павла Склянчука, точной статистики нарушений в сфере ЖКХ нет. Но она появится с внедрением подобных систем, полагает он.

Кадр решает всё

Мониторинг нарушений в зоне жилой застройки ведется и сейчас — изъяны внутри многоквартирных домов должны обнаруживать сотрудники органов государственного жилищного надзора, а также органов Роспотребнадзора, рассказал юрист Amulex.ru Александр Титов.

Ремонтные работы на фонарном столбе
Фото: РИА Новости/Александр Кряжев

— На прилегающей территории нарушения выявляются и пресекаются инспекторами административно-технического надзора. Если вопрос касается организации и содержания мест хранения отходов потребления, то в дело вступает Роспотребнадзор. Самозахват земельного участка или его нецелевое использование подпадает под обязанность реагирования органов земельного надзора, которыми являются Росреестр, государственный земельный надзор субъектов РФ и муниципального земельного контроля, — отметил эксперт.

Москва может позволить себе такую систему административного видеоконтроля в режиме реального времени, указал зампредседателя комитета Торгово-промышленной палаты по предпринимательству в сфере ЖКХ Дмитрий Гордеев.

Но следить за переполненными мусорными контейнерами во дворах на земельных участках, входящих в состав общего имущества собственников квартир, должны управляющие организации и ТСЖ, а не город, считает эксперт. Подмена собственников в Москве чиновниками и так зашкаливает, посетовал Дмитрий Гордеев.

Есть достаточно много статей КоАП и региональных законов, которые устанавливают административную ответственность и за неправильное складирование снега, за подтопление, нелегально обустроенные парковки и тому подобное, отметил Александр Титов. Однако, по его словам, органам власти не всегда удается оперативно реагировать на правонарушения — штат инспекторского состава ограничен бюджетными возможностями.

Снегоуборочная техника
Фото: РИА Новости/Владимир Федоренко

— Непосредственный мониторинг техническими средствами в режиме реального времени, конечно, полезен и позволит более оперативно проводить не только выявление, но и профилактику правонарушений, — полагает юрист.

По мнению Александра Титова, в перспективе граждане, нарушающие правила, также могут оказаться «на прицеле» системы контроля за ЖКХ и, попав в кадр, получать административные взыскания, допустим, за то, что выбросили мусор в неположенном месте. Однако вряд ли именно физические лица будут основными объектами для мониторинга, систему всё же создают для контроля именно субъектов хозяйственной деятельности, успокоил эксперт.

Правильно настроенная и обученная нейронная сеть действительно может распознать многое, однако всё зависит и от качества снимков, корректной разметки данных, самого процесса обучения алгоритма, отметил вице-президент по технологиям МТС Павел Воронин. По его словам, в некоторых случаях система может ошибаться. Для предотвращения этого необходимо продумать процесс ее улучшения и отработки ошибок, заключил эксперт.

Прямой эфир