В Северной столице начали тестировать нейросеть, которая будет бороться с невывезенным мусором, неубранным снегом, граффити и отходами на улицах. «Петербургский Листок» выяснил, что это за система и как она будет работать. Помогают ли решать проблему с уборкой передовые технологии или нет?

К программе подключили 20 тысяч камер с искусственным интеллектом, которые работают в режиме реального времени. Не так давно Петербург пережил настоящий кризис с уборкой. После «мусорной реформы» дела в городе стали идти лучше, однако трудности с поддержанием чистоты никуда не исчезли.

Подходит к концу второй год мусорной реформы в Санкт-Петербурге. Реорганизацией уборки мусора в городе занялся НЭО (Невский экологический оператор). Сегодня весь процесс полностью отражается и фиксируется в автоматизированной системе с помощью фандоматов, умных контейнеров и датчиков.

По Петербургу ездят ежесуточно более 400 уборочных машин, и все районы города частично или полностью охвачены системой раздельного накопления отходов (РНО).

По данным на 14 декабря прошлого года, на территории Северной столицы инфраструктурой РНО были оснащены 4 222 контейнерные площадки, на которых установлен 8 641 специализированный контейнер.

На умных датчиках и контейнерах в Северной столице решили не останавливаться. Петербургская ГК «Геоскан» разработала информационную систему мониторинга свалок в России. Бороться с нарушениями помогут беспилотники и искусственный интеллект, которые будут не только обеспечивать контроль эксплуатации отходов, но и выявлять нарушения на территории РФ. Также, будет возможность прогнозировать и предотвращать опасные ситуации.

 «Цифровые технологии стали неотъемлемой частью отрасли обращения с отходами и уже активно используются для мониторинга объектов размещения ТКО. Благодаря им мы можем оценивать вместимость полигонов, планировать их эксплуатацию, выявлять нарушения на них. В этих целях компания «Геоскан» разработала для РЭО специальную информационную систему», — сообщил гендиректор РЭО Денис Буцаев.

Модуль обработки данных предназначен для поиска нарушений условий эксплуатации полигонов ТКО (твердых коммунальных отходов) с применением алгоритмов на основе глубоких нейронных сетей.

Нейросеть обрабатывает видео с камер и самостоятельно выявляет более 10 видов нарушений: неубранный снег, граффити, незаконную рекламу, переполненные мусорные контейнеры и ямы на дорогах.

Зафиксированные трудности с отходами автоматически поступают в аппаратно-программный комплекс «Безопасный город» с детальной информацией: фотоснимок, геопозиция и метаданные. Это позволяет не только обеспечивать безопасность придомовой территории, но и сохранять объекты благоустройства.

«Для сбора данных и обучения системы провели комплексное обследование с беспилотными авиационными системами 101 полигона в шести федеральных округах, в том числе 20 полигонов на новых территориях страны. Обследование включало аэрофотосъемку, воздушное лазерное сканирование, тепловизионную съемку. На некоторых полигонах был проанализирован состав веществ, выделяемых в атмосферу. На основе собранных данных уже выявлено более 850 нарушений. До конца 2024 года планируется обследовать с помощью беспилотников еще как минимум 400 объектов обращения с ТКО в России, а результаты облетов будут загружены в систему для оценки остаточной вместимости и срока службы объектов ТКО», — отметил заместитель генерального директора по цифровизации Российского экологического оператора Алексей Буров.

«Данный проект носит межотраслевой характер и находится на стыке передовых технологических решений. Программно-аппаратный комплекс с применением беспилотных авиационных систем, дронопортов, анализа данных с помощью искусственного интеллекта – это сложное и наиболее технологичное на сегодняшний день решение. Масштабы проекта позволяют ему претендовать на звание крупнейшего в мире, как минимум в отрасли ТКО», – сообщил генеральный директор «Геоскан Москва» Павел Степанов.

Компания-разработчик SoftLogic уже подключила камеры «Городского мониторингового центра» к специальному серверу в четырех районах города — Центральном, Петроградском, Василеостровском и Адмиралтейском. На данный момент более 20 тысяч камер в городе используются для различных целей, из них 900 отобрали для отслеживания за уборкой дворов.

Идея мониторинга свалок при помощи искусственного интеллекта также хорошо известна и в мировой практике. Так, Британский стартап Greyparrot, который разработал систему распознавания отходов с помощью ИИ, сейчас обслуживает около 50 объектов по переработке мусора в Европе.

На мусорках в Китае установлены камеры, по которым искусственный интеллект наблюдает за людьми. Он распознает не только отходы, но и лицо человека, если он выкидывает мусор не в ту урну, то ему понижают социальный рейтинг.

Мадрид обратился к искусственному интеллекту для решения проблемы неправильной утилизации отходов. Компания заявила, что алгоритм искусственного интеллекта обучен распознавать малые и крупные объекты и немедленно сообщать об их присутствии и местонахождении в центр централизованного мониторинга. Датчики искусственного интеллекта будут установлены на автомобилях инспекторов компании, патрулирующих улицы. Система сама распознает, где находится ближайшая машина для вывоза мусора, и поручит ей вывезти большой объем мусора.

В Канаде разработчики компании Intuitive создали программу на основе ИИ, который сделает контейнеры для раздельного сбора отходов «умными». Искусственный интеллект «Оскар» за три секунды распознает тип мусора в руках человека, который подошел к контейнеру, и подсказывает картинками на экране, в какой из отсеков направить отходы. В случае ошибки «Оскар» «поругает» человека и призовет переместить мусор в нужный отсек.