 |
С начала года нейросети проанализировали почти 674 тысячи фотографий на предмет земельно-имущественных нарушений
Для выявления в столице нарушений, связанных с земельными участками и объектами недвижимости, активно задействован искусственный интеллект.
Нейросети, разработанные Госинспекцией по недвижимости совместно с Департаментом информационных технологий города Москвы, применяются с 2020 года.
«Столица первой в стране стала использовать подобные технологии при контроле в имущественно-земельной сфере. Мы обучили искусственный интеллект, работающий с большими данными, распознавать и анализировать объекты строительства. Ежемесячно нейросети обрабатывают в среднем 150 тысяч фотографий, полученных с камер городского видеонаблюдения и квадрокоптеров. В результате анализа определено больше 71 тысячи объектов контроля для последующей проверки на наличие признаков нарушений», – рассказал начальник Госинспекции по недвижимости, входящей в Комплекс экономической политики и имущественно-земельных отношений столицы, Иван Бобров.
Далее полученная информация (фотографии объектов) направляется на проверку инспекторам.
Глава контрольного ведомства отметил, что точность обработки данных нейросетями в настоящее время составляет 93 процента. В ведомстве планируют продолжать обучение нейросетей для повышения эффективности их работы.
«Применение видеоаналитики – яркий пример применения искусственного интеллекта для повышения эффективности решения городских задач. Нейросети помогают точнее и быстрее обрабатывать фотографии, автоматизируя рутинную работу сотрудников городских служб позволяя им уделять больше времени задачам, требующим особого внимания и контроля. Важно отметить, что нейросеть не заменяет человека, а помогает ему в поиске объектов для дальнейшего анализа. Принятие финального решения всегда остается за специалистом», – отметил начальник Управления городского видеонаблюдения Департамента информационных технологий города Москвы Дмитрий Головин.
Сегодня Госинспекция по недвижимости является в Москве одним из технологических лидеров в своей сфере деятельности. В процессе выявления земельно-имущественных нарушений, помимо искусственного интеллекта, задействованы квадрокоптеры, автоматизированные алгоритмы, камеры городского видеонаблюдения и с недавнего времени – робособаки.
Больше информации об экономической политике и имущественно-земельных отношениях Москвы можно узнать на сайте economy.mos.ru.
Контактное лицо: Пресс-служба (написать письмо автору)
Компания: Госинспекция по недвижимости (все новости этой организации)
Добавлен: 10:53, 25.05.2022
Количество просмотров: 561
Страна: Россия
| Формирование ВIM-каталога производителя в Model Studio CS Кабельное хозяйство, АО «СИЭС Групп», 22:57, 21.07.2026, |
168 |
| Кабельная трасса в цифровой модели начинается с данных, которые видит проектировщик. На вебинаре CS Group покажем, как в Model Studio CS Кабельное хозяйство работают с базами данных для моделирования кабеленесущих систем, прокладки кабелей и выбора продукции для проектных решений. |
 |
| Формирование ВIM-каталога производителя в Model Studio CS Отопление и вентиляция, АО «СИЭС Групп», 22:57, 21.07.2026, |
179 |
| Чтобы климатическое и вентиляционное оборудование попало в проект, проектировщик должен увидеть его в рабочем каталоге. На вебинаре CS Group разберем, как формируется BIM-каталог производителя для Model Studio CS Отопление и вентиляция и что важно учесть при подготовке номенклатуры. |
 |
|
|
