Умный мобильный комплекс контроля объектов дорожной инфраструктуры и жилищно-коммунального хозяйства
Интеллектуальная система автоматического контроля состояния объектов дорожной инфраструктуры и прилегающей территории, объектов жилищно-коммунального хозяйства городской среды
Городские коммунальные службы должны проводить ежедневный контроль улиц и дворов, множества объектов дорожного и коммунального хозяйства в масштабах всего города. Проверки проводятся на предмет своевременной уборки и чистоты дорог и территории, вывоза мусора, исправного состояния и содержания в облагороженном виде объектов и малых архитектурных форм, отсутствия надписей, грязи, краски, объявлений на городских объектах, анализируются и сотни других нарушений.
При ручном выполнении функции контроля возникают две основные проблемы:
1. Оценка ответственным работником состояния объекта и наличия нарушений подчас субъективна, так как в процесс вмешивается человеческий фактор: часть из них оказывается незафиксированной или отражается в неполном объеме.
2. Ответственные за контроль работники способны проверить лишь небольшое количество объектов. Однако эту работу необходимо проводить ежедневно и в масштабах всего города.
Зачастую о проблеме заявляют жители города в виде обращений и жалоб, таким образом работа дорожных и коммунальных служб обычно сопряжена с критикой и обвинениями в неэффективности.
Устранение нарушений в нормативные сроки, то есть еще до того, как нарушение может вызвать жалобу со стороны жителей, было бы возможно при своевременном обнаружении неисправности или нарушения. Нужно лишь решить задачу их оперативного обнаружения и передачи заявки на устранение в соответствующие городские службы.
Мы решили эту задачу с помощью технологий искусственного интеллекта.
Система состоит из облачной платформы управления и мобильных программно-аппаратных комплексов (ПАК) для мониторинга состояния объектов дорожной инфраструктуры.
Установленный на автомобиль заказчика ПАК включает в свой состав три камеры видеонаблюдения высокой четкости и платформу искусственного интеллекта модуль искусственной нейронной сети (ИНС) на базе суперкомпьютера с использованием графического процессора для ускорения вычислений.
Модуль ИНС автономно обрабатывает видеопотоки и позволяет автоматически фиксировать отклонения в состоянии объектов дорожной инфраструктуры и прилегающей территории: автомобильной дороги, бордюров, дорожных знаков, светофоров, опор освещения и других. С помощью мобильного комплекса можно определять признаки загрязнений, наличия краски, наклеек и надписей на поверхности информационных указателей, контролировать переполнение урн возле остановок общественного транспорта и другие нарушения.
Данные о состоянии инфраструктуры и объектов записываются в память ПАК, а также в режиме реального времени передаются в личный кабинет заказчика облачной платформы управления. Информация содержит дату, время и место фиксации, а также фотоснимок объекта с указанием типа отклонения.
Отличительная черта мобильного комплекса состоит в том, что с транспортного средства происходит непрерывная видеосъемка объектов, а нейронная сеть в режиме онлайн автоматически анализирует их состояние, не осуществляя записи и хранения видео.
Система не требует специальных тарифов сотовой связи, так как не передает видеопотоки от видеокамер в облако, не требует вычислительных ресурсов в облаке для анализа видеоизображений, а также системы хранения данных. Через канал сотовой связи в облачную систему управления передается только непосредственно скриншот (снимок) с нарушением и метаданные.
Установка мобильного комплекса на уже имеющиеся в распоряжении города транспортные средства позволяет не только контролировать состояние дорожного хозяйства без дополнительных затрат. Использование существующего городского транспорта дает возможность осуществлять проезды по полосе общественного транспорта (полоса «А») или на закрытые для свободного проезда дворовые территории.
Комплексы могут быть установлены на несколько типов городского транспорта:
Рекомендуемое расчетное количество мобильных комплексов для города и области:
Например, для контроля области с общей протяженностью дорог 15 тысяч километров (30 тысяч километров в обе стороны) потребуется 20-30 ТС с еженедельным периодом контроля.
Еженедельное или ежедневное обследование дорожной и городской инфраструктуры не является избыточным, но позволяет не только своевременно выявить нарушение, а также оперативно подтвердить его устранение.
Технологии ИНС позволяют автоматически сравнивать с эталоном все объекты дорожного хозяйства, попадающие в зону обзора видеокамер, и определять степень отклонения: от допустимой до критической. Критерии стандартов качества в определении отклонений от норматива могут меняться. В зависимости от требований заказчика можно проводить калибровку и настройку ИНС.
Например, устанавливать более низкий порог срабатывания системы при анализе соответствия объекта регламентам. Технологии машинного зрения и искусственного интеллекта позволяют беспристрастно определять состояние любого объекта. Это делает сервис еще более универсальным, обеспечивая город или регион системой контроля за состоянием улиц и дорог, в том числе и в зимнее время.
Определение степени критичности состояния объекта определяется государственными отраслевыми стандартами и/или согласованными с заказчиком методологиями. В частности, для определения соответствия дорог требованиям к параметрам и характеристикам эксплуатационного состояния, система калибруется по значениям, допустимым ГОСТ Р 50597-2017.
Пример работы искусственной нейронной сети мобильного комплекса: поиск и распознавание объектов, определение состояния объекта, в случае неудовлетворительного состояния снятие скриншота и выделение на скриншоте объекта ограничивающей рамкой.
Облачная система управления и мониторинга позволяет управлять данными, полученными от мобильных комплексов ИНС. В личном кабинете заказчику доступно:
