ДИТ Москвы — мобильные ИИ-комплексы контроля дорог и дворов
Описание проекта
С начала 2023 года в Москве запущены мобильные комплексы для выявления нарушений в содержании дорожного хозяйства с помощью ИИ. Автомобили с двумя камерами высокого разрешения под лобовым стеклом (одна — на дорогу, вторая — на прилегающие объекты) объезжают улицы. Нейросеть анализирует видеопоток в реальном времени и выявляет нарушения. Параллельно уже пятый год работают стационарные камеры во дворах, выявляющие 25 типов нарушений благоустройства.
Задача
Ручной мониторинг дорожных дефектов и нарушений благоустройства — трудоёмок и медленен. Инспектор тратит ~16 минут на фиксацию нарушения, нейросеть — 5 минут. Город из 170 000+ камер требует автоматизированного анализа.
Цели внедрения
-
Автоматизировать выявление нарушений в содержании дорог и дворов
-
Ускорить реагирование городских служб
-
Сократить трудозатраты на ручную проверку объектов дорожного хозяйства
Результаты
-
Финансы
-
Результаты не раскрыты публично; ускорение устранения нарушений сокращает затраты на ремонт при раннем обнаружении Время
-
Время фиксации одного нарушения сократилось втрое: с ~16 минут (инспектор) до ~5 минут (нейросеть)
-
Оперативная передача данных коммунальным службам Качество и эффективность
-
Точность выявления нарушений: более 90%
-
Мобильные комплексы выявляют 9 типов нарушений
-
Стационарные камеры во дворах — 25 типов недочётов (переполненные урны, неубранный снег и др.)
-
В 2022 году нейросеть помогла выявить 53 000 нарушений
-
В 2024 году мобильные комплексы выявили 9 455 нарушений Нагрузка и масштаб
-
Более 20 автомобилей городских ведомств оборудованы мобильными комплексами (на февраль 2023)
-
Более 170 000 камер видеонаблюдения используются для мониторинга
-
Мониторинг в Центральном, Петроградском, Василеостровском и Адмиралтейском районах Надёжность
-
Финальное решение остаётся за человеком-оператором ЦАФАП Импортозамещение и compliance
-
Российская разработка, работает на инфраструктуре городской системы видеонаблюдения Москвы Качественный эффект: Переход от реактивного (по жалобам) к проактивному мониторингу дорожной инфраструктуры. Позволяет оперативнее узнавать о недочётах и быстрее передавать данные коммунальным службам.