ИИ для распознавания земельных участков протестирован в России
Компания "ИнноГеоТех" и университет "Иннополис" протестировали нейросетевой сервис в Татарстане, Краснодарском и Пермском краях, Иркутской области. Система, созданная совместной командой, распознает до 100 объектов за 10 минут. Сервис распознавания земельных участков разработан в рамках платформы, где также реализованы алгоритмы по распознаванию карьеров, вырубок, гарей, участков используемой пашни, участков леса с помощью технологий машинного обучения и компьютерного зрения. Нейронные сети анализируют данные дистанционного зондирования Земли - спутниковые снимки и материалы аэрофотосъемки, после чего информацию можно сравнить с отраслевыми сведениями. Полученные данные анализирует оператор, который подтверждает обнаруженные нарушения или проводит дополнительную проверку. До внедрения искусственного интеллекта весь процесс проводился вручную.
«Насколько мне известно, мы первыми в России начали применять алгоритмы искусственного интеллекта для распознавания земельных участков при помощи данных ДЗЗ. На начальном этапе проекта мы применили ряд собственных гипотез, касающихся в том числе методик распознавания земельных участков. Полученные выводы мы использовали для оптимального построения нейронных сетей, способных распознавать земельные участки и другие классы объектов. По итогам проекта мы пришли к выводу, что интегрированные в сервис алгоритмы способны существенно оптимизировать бизнес-процессы, связанные с землеустройством и градостроительной деятельностью,
сказал директор института искусственного интеллекта университета "Иннополис" Рамиль Кулеев.»
Руководитель проекта ООО "ИнноГеоТех" Валерия Тихонова рассказала, что компания занимается созданием цифровых сервисов дистанционного мониторинга хозяйственной деятельности с 2017 г.
«Мы создали сервисы для лесного комплекса, сельского хозяйства и экологического мониторинга. В рамках проекта команда встретилась с интересными задачами, которые помогают нам улучшать качество и точность работы нейросетевых сервисов. Как известно, чем больше разнообразных и нетривиальных данных загружено в обучающую выборку нейронной сети, так называемый Data Set, тем более точной и гибкой становится сама нейронная сеть. Работая над данным проектом нам удалось решить ряд интересных и сложных кейсов, благодаря чему мы можем говорить о создании производительного и точного нейросетевого механизма,
сообщила Валерия Тихонова.»
Создатели сервиса планируют дальше развивать технологию распознавания земельных участков и зданий по данным ДЗЗ, а также работать над повышением точности детектирования, оптимизации работы алгоритмов, тиражированием работы сервиса в регионах России.
Эксперты рассказали, что искусственный интеллект (ИИ) для распознавания земельных участков используется во многих сегментах экономики и привели примеры.
Директор по продуктам и технологиям Группы Т1 Александр Рожков сообщил, что похожие сервисы на основе использования квадрокоптеров применяются в Москве и Московской области.
«Например, в Московской области таким образом выявляются нарушения, связанные с использованием объектов нежилого фонда и земель. Благодаря совершенствованию алгоритмов компьютерного зрения показатель автоматизированного выявления нарушений растет – в 2020 г. он составил 37% от общего количества обнаруженных нарушений. По прогнозам в 2021 году доля может вырасти до 60%. В конце 2020 года "Ростелеком" во взаимодействии с Аналитическим центром Минсельхоза разработал методику автоматизированного дешифрирования и сравнения контуров пахотных земель на основе данных дистанционного зондирования земли (ДЗЗ). Она была проверена в двух пилотных регионах и показала высокую эффективность и точность. Также можно привести пример из Татарстана, где данные ДЗЗ, GPS и GIS, технологии оценки урожайности и переменного нормирования используются в рамках "точного земледелия". В мае 20212 года стало известно о разработке ученых из Сколтеха - системы мониторинга, позволяющей производить сегментацию изображения в режиме реального времени на борту БПЛА и идентифицировать борщевик,
расскал Александр Рожков.»