Московская, Ленинградская, Тюменская, Новосибирская и Калужская области начали тестировать новую ИИ-систему NtechLab для контроля за своевременностью и качеством уборки мусора с помощью камер видеонаблюдения, рассказал ТАСС директор по работе с государственными заказчиками NtechLab Дмитрий Рогулин. О том, чтобы приспособить технологии для решения проблемы вывоза мусора говорят давно. Предлагалось делать баки с датчиками IoT. Здесь же решение простое, камеры в большинстве случаев уже стоят, а если нет, то поставить новую проще, чем встраивать в контейнер датчик наполненности. Система такая. Искусственный интеллект каждые 30 минут автоматически собирает информацию с камер видеонаблюдения о наполняемости мусорных контеи‌неров, загрязнённости площадки, соблюдении графика вывоза мусора, и посторонних транспортного средствах, которые могут помешать уборке. Рогулин говорит, что использование системы должно сократить расходы на вывоз бытовых отходов на 10-40%. По его словам, программное обеспечение анализирует фото (стоп-кадр), а не видео, поэтому для его работы необходимо в 25 раз меньше вычислительных мощностей, чем для технологии распознавания лиц. Это позволяет разворачивать проект на действующей инфраструктуре города, если напротив мусорной площадки есть камеры видеонаблюдения. В конце года должно начаться также тестирование системы контроля уборки снега. Как она будет работать, пока не уточняется. Долгое время драйвером развития систем видеоналитики было распознавание лиц для целей безопасности. Использование таких решений городскими и муниципальными службами – первый шаг к встраиванию технологии в концепцию «умных» городов. Синергия очевидна — лучше, когда одна система позволяет выполнять совершенно разные задачи. Не исключено, кстати, что так же можно приспособить ее и к управлению городским освещением, ведь камеры фиксируют уровень освещенности.