ИИ-мониторинг городской среды

Интеллектуальный мониторинг городской среды

Проект по автоматическому контролю чистоты контейнерных площадок и дворовых территорий на основе анализа видеопотоков с камер наблюдения и алгоритмов компьютерного зрения.

  • Выявление нарушений в режиме близком к реальному времени.
  • Формирование задач и уведомлений ответственным службам.
  • Накопление статистики и аналитики по районам и площадкам.
Интеллектуальный мониторинг городской среды — титульный слайд
Проблематика

Текущий контроль чистоты дворов и площадок

В презентации описаны типичные сложности: жалобы жителей приходят уже «по факту», выезды инспекторов занимают время, а оценка работы подрядчиков часто субъективна и фрагментарна.

Реакция «по жалобам»
Информация о свалках и переполненных контейнерах поступает от жителей, когда проблема уже длится какое-то время. Отсутствует превентивный контроль.
Трудоёмкий контроль
Для объективной оценки приходится выезжать на место, фиксировать фото, заполнять отчёты. Это ресурсоёмко и не покрывает все площадки.
Нет единой картины
Данные размазаны между разными службами и подрядчиками, нет сквозной статистики и прозрачной аналитики по территориям и исполнителям.
Решение

Интеллектуальная система анализа видеопотоков

В презентации система описывается как надстройка над существующим видеонаблюдением, которая автоматически «просматривает» камеры и фиксирует события, связанные с нарушением чистоты и благоустройства.

Основные функции системы
  • Анализ видеопотоков с камер вблизи контейнерных площадок и дворов.
  • Детекция мусора, свалок, переполненных контейнеров, крупногабаритных объектов.
  • Определение факта и уровня нарушения (есть/нет, степень наполнения и т.п.).
  • Формирование карточки события с кадром, временем, камерой и типом нарушения.
Сценарий работы
  • 1. Потоки с камер поступают на сервер с ИИ-анализом.
  • 2. Алгоритмы обрабатывают изображение и находят объекты мусора/контейнеры.
  • 3. При превышении порогов фиксируется нарушение и создаётся событие.
  • 4. Событие уходит в виде уведомления ответственным службам.
  • 5. После уборки новые кадры подтверждают устранение и событие закрывается.
Эффект

Результаты внедрения и сценарии использования

В середине презентации показаны диаграммы и интерфейс мобильных рекомендаций: система не только фиксирует проблему, но и подсказывает, где и что нужно сделать в первую очередь.

Интерфейс рекомендаций и задач для служб
Рекомендации и приоритизация
На основе накопленной статистики система формирует:
  • перечень проблемных площадок и дворов;
  • приоритетные задачи для выезда служб;
  • оценку эффективности уборки по фактическим кадрам «до/после».
до 40%
ускорение устранения нарушений по сравнению с ручным контролем
до 30%
снижение количества жалоб от жителей
до 25%
меньше выездов «вхолостую» для инспекторов и служб
24/7
непрерывный мониторинг без влияния человеческого фактора
Примеры

Фактические кейсы, фиксируемые системой

На финальных слайдах представлены реальные изображения с камер, где система детектирует различные типы нарушений: свалки, переполненные контейнеры, брошенный крупногабарит, захламление дворовых территорий.

Свалка у контейнерной площадки
Свалка у контейнерной площадки
Переполненные контейнеры
Переполненные контейнеры
Брошенный крупногабаритный мусор
Брошенный крупногабаритный мусор
Захламление дворовой территории
Захламление дворовой территории