Российские ученые научились применять ИИ для распознавания земельных участков

Сервис разработала совместная команда компании «ИнноГеоТех» и Университета Иннополис. Он разработан в рамках платформы, где также реализованы алгоритмы по распознаванию карьеров, вырубок, гарей, участков используемой пашни, участков леса с помощью технологий машинного обучения и компьютерного зрения.

Нейронные сети анализируют данные дистанционного зондирования Земли — спутниковые снимки и материалы аэрофотосъёмки, после чего информацию можно сравнить с отраслевыми сведениями. Полученные данные анализирует оператор, который подтверждает обнаруженные нарушения или проводит дополнительную проверку. До внедрения искусственного интеллекта (ИИ) весь процесс проводился вручную.

«По итогам проекта мы пришли к выводу, что интегрированные в сервис наши алгоритмы способны существенно оптимизировать бизнес-процессы, связанные с землеустройством и градостроительной деятельностью», — сообщил директор Института Искусственного интеллекта Университета Иннополис Рамиль Кулеев.

По данным Кулеева, разарботанная система стала первым сервисом, который применяет алгоритмы ИИ для распознавания земельных участков при помощи данных ДЗЗ в России.

«Как известно, чем больше разнообразных и нетривиальных данных загружено в обучающую выборку нейронной сети, так называемый Data Set, тем более точной и гибкой становится сама нейронная сеть. Работая над данным проектом нам удалось решить ряд интересных и сложных кейсов, благодаря чему сегодня мы можем говорить о создании достаточно производительного и точного нейросетевого механизма», — подчеркнул Кулеев.

Подписывайтесь на наш TG-канал, чтобы быть в курсе всех новостей и событий!

Фото на обложке: Stefan Weis / Shutterstock