Нейросеть будет следить за чистотой дорог в Южно-Сахалинске

С сентября новые стандарты уборки улиц начнут действовать на проспекте Победы, а также на улицах Ленина, Горького и Сахалинской в областной столице. Чиновники отчитались, что рационально организовали работу техники и теперь проспект Мира чище, чем был раньше, сообщили в правительстве Сахалинской области.

- Подрядчик, обслуживающий центральную улицу города, рационально организовал работу техники. Теперь уборка осуществляется по звеньям: первым выходит пылесос, затем - поливомойки, далее - тракторы со щётками, а после высыхания полотна на участок повторно выезжает пылесос, - рассказал директор департамента отраслевого развития министерства по эффективному управлению регионом Александр Гоголин.

Изменилась также система контроля выполнения работ. Улицы инспектирует спецавтомобиль, фиксирующий всё с земли, и дрон, фотографирующий с воздуха.

- Раньше проверку проводили специалисты департамента городского хозяйства, так сказать, на глаз. Это было затратно по времени и не всегда учитывало весь комплекс требований. Теперь же к 12 часам дня мы получаем полную объективную картину мониторинга, - отметил преимущества новых стандартов старший инспектор отдела технического надзора МКУ "Управление мониторинга городского хозяйства" Павел Терехин.

Машина выезжает на проспект Мира каждое утро с 6 до 9 утра. Автомобиль двигается вдоль улицы, захватывает прилотковую зону, карманы остановочных пунктов. На перекрестках берется специальный радиус, чтобы проверить как можно больше визуального пространства.

На автомобиле установлена камера высокого разрешения для фотосъемки и специальный датчик - он фиксирует состояние дороги. Данные накапливаются в блоке управления авто и передаются для дальнейшей работы в ситуационный центр. Там они обрабатываются и в сжатом формате направляются в департамент городского хозяйства. В финальной точке они попадают к исполнителю работ по уборке города.

Пока фото изучает сотрудник департамента городского хозяйства. Но в настоящее время проводится обучение нейронной сети, которая вскоре будет автоматически анализировать фото на наличие дефектов и отправлять эту информацию подрядчику для устранения.