22 марта 2024 г., AviaStat.ru – Точность выявления нарушений на мусорных полигонах при помощи нейронной сети достигла 90%. Она обрабатывает фото- и видеосъемку, полученную при облете беспилотниками. Об этом сообщает ТАСС со ссылкой на данные Российского экологического оператора (РЭО).

"Мы создали свою информационную систему для мониторинга объектов размещения твердых коммунальных отходов и добавили в нее модуль искусственного интеллекта. В рамках модуля у нас уже сейчас разработано десять алгоритмов, позволяющих обрабатывать медиаданные, в частности, фото- и видеопотоки, полученные с беспилотников, и фиксировать нарушения. Показатель эффективности данных алгоритмов российских разработчиков уже достигает порядка 90%. Обучение нейросети продолжается, в дальнейшем возможности ее использования будут расширяться", — заявил генеральный директор РЭО Денис Буцаев.

Полученные результаты облетов передадут нейросети, чтобы она продолжала обучаться. Также по итогам текущего года планируется расширение алгоритмов нейронной сети. Так, одним из алгоритмов является подсчет скопления птиц над предприятиями по обращению с отходами.

"Процесс обучения нейросети происходит в несколько этапов. Фото- и видеоматериалы, полученные в результате облетов полигонов при помощи беспилотников, загружаются через специальную программу <...>. Происходит обработка полученных данных и фиксация нарушений. Чем больше данных, тем выше точность выявления нарушений. Данное инновационное решение позволяет оптимизировать работу аналитиков и повысить эффективность проекта", — пояснил заместитель генерального директора РЭО по цифровизации Алексей Буров.