Интегратор GPU-серверов и рабочих станций · Россия и СНГ
8 (800) 350-70-73 · бесплатно по России  |  Условия поставки
Государство и «умный город» · Компьютерное зрение

Контроль благоустройства и ЖКХ по камерам: уборка, мусор, дворы

Нейросети проверяют по городским камерам вывоз мусора, уборку снега, состояние дорог и дворов и фиксируют нарушения подрядчиков.

Точность выявления нарушений0,90–0,96
Доля объектов под контролемс 5–10 % выборочных проверок до 80–100 %
Время фиксации нарушенияминуты вместо дней

Диапазоны по отраслевым публикациям и типовым внедрениям; результат зависит от данных и процессов заказчика.

Задача

Что решаем

Город платит подрядчикам за уборку улиц, вывоз мусора, содержание дворов и дорог, а проверяет выполнение выборочными выездами инспекторов и по жалобам жителей. Переполненные контейнерные площадки, неубранный снег, незакрытые люки и ямы фиксируются с опозданием, акты оспариваются, штрафы не взыскиваются за отсутствием доказательств.

При этом тысячи камер во дворах и на улицах уже установлены в рамках систем безопасности и смотрят на те же площадки и тротуары круглосуточно. Задача — превратить их в инструмент объективного контроля: автоматически определять состояние объекта, фиксировать время и факт выполнения работ и формировать доказательную базу без участия человека.

Как работает

Что делает ИИ

YOLONVIDIA DeepStreamPyTorchPostGISFastAPI

Видеопотоки или периодические кадры с камер анализируются нейросетями, обученными на классах городских нарушений: переполнение контейнеров, навал мусора, снег и наледь на тротуаре, ямы и открытые люки, неубранные листья, брошенный транспорт. Система сопоставляет наблюдения с графиками подрядчиков и автоматически формирует акт с кадрами и временными метками.

  • Контроль вывоза мусора: фиксация времени приезда мусоровоза и состояния площадки после.
  • Оценка качества уборки по регламенту с привязкой к контракту.
  • Обнаружение дефектов дорожного полотна и благоустройства по камерам и видеорегистраторам техники.
  • Автоматические акты и уведомления подрядчику через платформу управления контрактами.
  • Карта состояния объектов и рейтинг подрядчиков для контролирующих органов.

Какие данные нужны

  • Видеопотоки дворовых и уличных камер
  • Графики и контракты подрядчиков
  • Реестр контейнерных площадок и объектов благоустройства
Железо · Компьютерное зрение · Один узел в стойке

Какая инфраструктура нужна

Профиль vision: большинство проверок не требуют покадрового анализа — достаточно обрабатывать один кадр с каждой камеры раз в несколько минут, поэтому один GPU-сервер покрывает тысячи камер. Сервер R5 PLUS из раздела GPU-серверов с двумя-четырьмя L40S обслуживает город-миллионник; для контроля движения техники и уборки в реальном времени добавляются ускорители или второй узел. Район или небольшой город начинает со станции W5 MAX из рабочих станций. Узел подключается к существующей системе видеонаблюдения по RTSP, кадры-доказательства хранятся на локальном массиве в течение срока, нужного для претензионной работы.

Сравнить конфигурации →  ·  Подобрать по ускорителю →

Внедрение

Как идёт проект

  1. 01

    Данные и цель

    Фиксируем метрику успеха, источники данных и ограничения: on-premise, персональные данные, сроки.

  2. 02

    Пилот на нашей конфигурации

    Стартовая машина под задачу и подтверждённый профиль нагрузки перед закупкой кластера.

  3. 03

    Инфраструктура

    Поставка серверов, станций и охлаждения, монтаж, ввод в эксплуатацию, ПО и мониторинг.

  4. 04

    Сопровождение

    Масштабирование, обновление ускорителей в том же шасси, сервис и запчасти.

Смежные решения

Что ещё автоматизируют в отрасли «Государство и «умный город»»

Все решения для отрасли →

Запрос КП · ответ в течение рабочего дня

Опишите задачу и данные.

Вернёмся с профилем нагрузки, конфигурацией и коммерческим предложением на поставку в вашу страну.

Обсудить внедрение