Что случилось
2ГИС запатентовал «Ситискан» — сервис на базе искусственного интеллекта (ИИ), который помогает автоматически обследовать городские улицы и собирать данные о состоянии инфраструктуры. Технология работает с изображениями с камер и распознает на них разные объекты городской среды: дорожные знаки, светофоры, люки, шлагбаумы, опоры освещения, вывески, мусор, ямы и другие элементы.
«Ситискан» предназначен для городских служб и компаний, которым нужно регулярно следить за состоянием улиц, дорог и других объектов городской среды. Идея сервиса в том, чтобы сократить объем ручных осмотров: вместо того чтобы проверять инфраструктуру только силами специалистов на местах, часть этой работы можно автоматизировать с помощью камер и алгоритмов компьютерного зрения.
Данные для анализа можно собрать с обычной мобильной камеры или с панорамной, установленной на автомобиль. Во втором случае во время проезда камера фиксирует пространство вокруг машины на 360 градусов. Затем система обрабатывает эти изображения, находит нужные объекты, определяет расстояние до них и привязывает данные к карте с точными координатами.
В компании отмечают, что сервис может работать даже в условиях нестабильного сигнала спутниковой навигации. Для этого используется технология Radar API, которая помогает точнее определять положение объектов на местности.
Результаты отображаются в сервисе геоаналитики «2ГИС Про». Там можно сравнить данные разных поездок по одной и той же территории. Например, городские службы смогут увидеть, где появились новые повреждения дорожного покрытия, какие объекты инфраструктуры изменились и какие участки требуют внимания.
Собранную информацию можно использовать не только внутри сервисов 2ГИС. Данные передаются через API во внешние системы.
Контекст и предпосылки
Похожие решения используют и за рубежом. Mapillary автоматически извлекает из уличных снимков дорожные объекты: знаки, выбоины, ограждения и другие элементы. По данным Федерального управления автомобильных дорог США (FHWA), система распознает 96 типов таких объектов.
Blyncsy анализирует видео с видеорегистраторов и помогает дорожным службам искать выбоины, поврежденные ограждения, проблемы с разметкой и знаками. Данные поступают от обычных автомобилей: водители передают записи с регистраторов в систему, после чего алгоритмы автоматически обрабатывают видео и находят на нем проблемные участки.
Cyclomedia работает с панорамными снимками и данными с лидара. ИИ компании автоматически находит объекты на изображениях и в облаках точек, чтобы быстрее обновлять городские базы — например, по дорожным знакам, светофорам, фонарям и разметке.
Такие сервисы решают одну практическую задачу: вместо редких ручных осмотров городские службы получают более свежие данные о состоянии улиц и могут быстрее планировать ремонт, проверять подрядчиков и обновлять карты.
Вероятные последствия
Если такие сервисы будут внедряться в муниципальные процессы, городская среда станет не только объектом визуального контроля, но и массивом регулярно обновляемых данных. Это может изменить подход к управлению улицами: решения о ремонте, замене знаков или обслуживании объектов будут опираться не только на жалобы и плановые проверки. При этом ценность будет зависеть от качества данных, частоты обследований и того, насколько городские системы готовы их принимать и обрабатывать.
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.