Компания «ИнноГеоТех» совместно с Университетом Иннополис создала нейросетевой сервис, который был протестирован на территории площадью в 48 тыс. кв. км в Татарстане, Краснодарском и Пермском краях, Иркутской области. Система распознаёт 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 аэрофотосъёмки, 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.
По словам Рамиля Кулеева, директора Института Искусственного интеллекта Университета Иннополис, это был первый опыт применения алгоритмов ИИ для распознавания земельных участков в России при помощи 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 наши алгоритмы способны существенно оптимизировать бизнес-процессы, связанные с землеустройством и градостроительной деятельностью».
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.
Источник — ГИС Ассоциация