Внедряем искусственный интеллект в системах ГИС


2023 год запомнится как год, когда искусственный интеллект занял центральное место. Благодаря современным моделям искусственного интеллекта компьютеры теперь могут видеть и воспринимать, читать и осмысливать, анализировать и интерпретировать и даже создавать тексты и рисунки, похожие на человеческие.

Предварительно подготовленные модели искусственного интеллекта в ГИС демократизировали геопространственный искусственный интеллект и сделали его более доступным, чем когда-либо. Эти модели подходят для выполнения множества задач искусственного интеллекта для удовлетворения различных потребностей бизнеса, таких как извлечение следов застройки для городского планирования, классификация сооружений в целях страхования, создание карт изменений на основе данных временных рядов или сквозной карты для целей налогообложения. Эти модели также служат отличной отправной точкой для точной настройки вашей местной географии или представляющих интерес объектов. Эти предварительно подготовленные модели искусственного интеллекта повышают производительность во многих областях ГИС, помогая масштабно автоматизировать извлечение данных и быстрее, чем когда-либо, получать ценную информацию.

В этом году наша библиотека предварительно обученных моделей увеличилась вдвое - с 30 до почти 70, и с каждым днем они становятся все популярнее! Присоединяйтесь к нам в путешествии, чтобы изучить эти передовые модели и открыть для себя возможности, которые они предлагают в области геопространственного искусственного интеллекта.

Транспорт

Использование AI на транспорте повышает эффективность, безопасность и устойчивость. В дополнение к перечисленным ниже задачам, AI помогает в разработке систем прогнозируемого технического обслуживания для создания более упорядоченной и устойчивой транспортной экосистемы. В этом году мы представили несколько моделей для оптимизации рабочих процессов в этом секторе::

Классификация парковочных мест

Парковки занимают значительные площади, особенно в городских и пригородных районах. Устанавливая солнечные панели на парковочных сооружениях, можно использовать парковочные места для выработки солнечной энергии, не требуя дополнительной земли. Это не только обеспечивает тень для припаркованных автомобилей, но и генерирует экологически чистую энергию. Автоматизация задач классификации парковочных мест и расчета мощности солнечных панелей с использованием моделей искусственного интеллекта дает множество преимуществ, включая повышенную эффективность, точность, масштабируемость, адаптивность, мониторинг в режиме реального времени и интеграцию с целями использования возобновляемых источников энергии. 

Классификация парковочных мест с использованием изображений высокого разрешения

Определение места парковки

Обнаружение парковочных мест может повысить мобильность в городах, снизить выбросы транспортных средств и уменьшить заторы за счет предоставления информации о свободных парковочных местах в режиме реального времени. Кроме того, он служит ценным индикатором экономической активности, поскольку более высокий спрос на парковочные места часто коррелирует с увеличением коммерческой и жилой активности в данном районе.

Определение места парковки по снимкам с воздуха и беспилотных летательных аппаратов высокого разрешения

Природные ресурсы

В секторе природных ресурсов искусственный интеллект играет важную роль в разведке, добыче ресурсов и обеспечении устойчивого развития. Автоматизация на основе искусственного интеллекта улучшает и ускоряет процесс принятия решений, помогает в устойчивом управлении ресурсами, снижает воздействие на окружающую среду и обеспечивает ответственное использование природных ресурсов. 

Сегментация дерева

Сегментация деревьев может использоваться в таких приложениях, как управление растительностью, лесное хозяйство, городское планирование и так далее. Снимки с воздуха и беспилотных летательных аппаратов высокого разрешения могут использоваться для обнаружения деревьев из-за их высокого пространственно-временного охвата. Эта модель искусственного интеллекта объединяет модель DeepForest с открытым исходным кодом с моделью Segment Anything Model (SAM) от Meta, внутренне объединяя их возможности не только для определения местоположения деревьев, но и для определения их пространственной протяженности, предлагая ценные данные для анализа распространения растительности.

Сегментация дерева с использованием изображений высокого разрешения (10-25 см)

Обнаружение резервуаров топливного хозяйства

Обнаружение нефтяных резервуаров имеет огромное значение в нефтегазовой отрасли, помогая контролировать критически важную инфраструктуру и управлять ею, а также обеспечивая упреждающее техническое обслуживание, предотвращение утечек и реагирование на чрезвычайные ситуации. Возможность автоматического обнаружения и локализации нефтяных резервуаров повышает эффективность эксплуатации, безопасность и бережное отношение к окружающей среде, а также снижает риск аварий и обеспечивает соответствие нормативным требованиям. Эта модель глубокого обучения позволяет точно идентифицировать резервуары для хранения нефти по спутниковым снимкам высокого разрешения.

Обнаружение масляного бака за счет высокого разрешения (30 см)

Энергетический и коммунальный комплекс

В секторе коммунальных услуг искусственный интеллект играет решающую роль в оптимизации операций и повышении надежности. Искусственный интеллект способствует созданию более устойчивой и эффективной коммунальной инфраструктуры. Далее приведены примеры для поддержки сектора коммунальных услуг:

Обнаружение опор линий электропередач

Опоры являются важными конструкциями в коммунальной отрасли и играют решающую роль в поддержании линий электропередачи. Идентификация опор улучшает управление инфраструктурой и безопасность, обеспечивая надежную передачу электроэнергии и сводя к минимуму риск потенциальных опасностей. Используйте эту модель глубокого обучения для автоматизации задачи обнаружения опор ЛЭП на спутниковых или аэрофотоснимках высокого разрешения.

Обнаружение пилон, используя высокое разрешение (60 сантиметров)

Обнаружение дефектов изолятора

В опорах электропередач используются изоляторы для предотвращения утечки тока на землю, но высоковольтное электричество может повредить их. Эта модель автоматизирует идентификацию дефектов изолятора на основе ориентированных изображений высокого разрешения, помогая определить приоритеты технического обслуживания.

Обнаружение дефектов изоляторов с использованием изображений гирлянд изоляторов с высоким разрешением

Государственные и местные органы власти

Сегментация земельных участков

Налоговые инспекторы в местных государственных учреждениях часто полагаются на дорогостоящие и нечастые опросы, что приводит к неточностям в оценке. Поиск объектов недвижимости, которых нет в списке зарегистрированных,  в конечном итоге приносит дополнительный доход для муниципального образования. Эта модель искусственного интеллекта помогает автоматизировать задачу не только определения местоположения бассейнов и иных построек, но и расчета их площади. Это также помогает компаниям коммунального сектора для расчета балансов и нормативов водопотребления подключенных абонентов.

Опеределение наличия бассейнов с использованием высокого разрешения (5-30 сантиметров)