В Туле заработал комплекс контроля дорожной инфраструктуры с нейросетью

«Ростелеком» и администрация Тулы запустили первый в России мобильный мобильный комплекс для мониторинга состояния объектов дорожной инфраструктуры с помощью нейронной сети.

Оборудованный системой видеонаблюдения транспорт фиксирует неисправности на автомобильных дорогах, бордюрах, дорожных знаках, светофорах, опорах освещения. Определять признаки загрязнений, наклеек и надписей на поверхности информационных указателей, контролировать переполнение урн возле остановок общественного транспорта и другие нарушения стало возможным с помощью модуля искусственной нейронной сети — математической модели, построенной по принципу организации биологических сетей нервных клеток живого организма. Сеть состоит из искусственных нейронов, каждый из которых представляет собой упрощенную модель нейрона. Искусственный нейрон принимает сигналы со многих входов, обрабатывает их единым образом и передает результат на другие искусственные нейроны.

В отличие от классических систем видеонаблюдения, в новом комплексе потоковое видео поступает на размещенный в машине сервер, который построен на архитектуре с применением тензорных ядер, необходимых для одновременного решения множества сложных и разноплановых задач.

В сервер «упакованы» несколько типов нейронных сетей, которые видят пространство вокруг транспортного средства как совокупность кадров и умеют выявлять на них те или иные образы, заложенные в искусственный интеллект в ходе длительного обучения. Похожая технология используется для беспилотного управления в автомобилях Tesla.

Нейросеть комплекса в Туле разделяет видео на кадры, узнает известные ей объекты и события и отмечает их на скриншотах. Результаты в виде списка обнаруженных событий поступают в ядро, где и формируется массив данных: дата и время фиксации, географические координаты, фотоснимок с указанием типа отклонения и другие метаданные.

Информация вместе с видеопотоком отправляется на удалённый сервер в облако «Ростелекома». Всё это происходит в режиме реального времени, а данные — видео, маршрут транспорта с геолокацией и история всех событий с идентификаторами нарушений и скриншотами — доступны заказчикам в личном кабинете, размещенном в облаке. Технология разработана и протестирована на базе продуктового центра компетенций макрорегионального филиала «Центр».

Чтобы без дополнительных затрат контролировать состояние дорожного хозяйства всего города, достаточно установить систему на несколько транспортных средств. Новая технология позволяет автоматически сравнивать с эталоном объекты, попадающие в зону обзора видеокамер, и определять степень отклонения от допустимой до критической.

Критерии отклонений от норматива постоянно меняются, в зависимости от требований можно проводить калибровку и настройку системы. Например, устанавливать более низкий порог срабатывания системы при анализе нарушений. Технологии машинного зрения и искусственного интеллекта позволяют беспристрастно определять состояние любого объекта. Это делает сервис ещё более универсальным, обеспечивая город системой контроля за состоянием улиц и дорог, в том числе и в зимнее время.

«Специалисты, ответственные за контроль дорожной инфраструктуры, способны проверить лишь небольшое количество объектов. При этом включается человеческий фактор, оценка подчас субъективна: часть неполадок не фиксируется или отражается в неполном объеме. Систему запустили очень вовремя: таких снегопадов давно не было, и мы надеемся, что новая технология поможет оперативно решить многие вопросы», — прокомментировал глава администрации Тулы Дмитрий Миляев.