В Москве начали использовать ИИ для выявления имущественно-земельных нарушений по городским камерам и дронам

2024: Выявление 227 имущественно-земельных нарушений при помощи ИИ на основе данных с городских камер и дронов

В Москве начали использовать искусственный интеллект для выявления имущественно-земельных нарушений по городским камерам и дронам. Только с января по март 2024 года в российской столице таким способом было обнаружено около 227 нарушений. Об этом в пресс-службе экономкомплекса правительства Москвы сообщили в начале апреля 2024 года.

Чаще всего зафиксированные в январе-марте 2024 года нарушения касались нецелевого использования земли, незаконного строительства и самовольной реконструкции различных сооружений (речь идет о более чем 200 фактах). Признаки самовольной постройки на ранней этапе обнаружены еще в 21 случае. Захламление городской земли было обнаружено в четырех случаях. Территории столицы дистанционно мониторит Госинспекция по недвижимости, обрабатывая затем полученные данные. В этой работе специалисты контрольного ведомства применяют полный комплекс инструментов. Как пояснил начальник Госинспекции по недвижимости Иван Бобров, благодаря автоматизированному контролю удастся вовремя найти и предупредить нецелевое использование участков, захламление, самострой, нарушения при размещении летних веранд.

В Москве начали использовать искусственный интеллект для выявления имущественно-земельных нарушений

Москва совершенствует методы автоматизированного контроля в имущественно-земельной сфере. В настоящее время для диагностики признаков самовольного строительства на ранней стадии активно задействованы нейросети, которые анализируют видеопотоки с камер городского наблюдения, снимки с квадрокоптеров и других источников данных, - отметил заместитель мэра Москвы по вопросам экономической политики и имущественно-земельных отношений Владимир Ефимов.

По его словам, программное обеспечение с ИИ сопоставляет сведения из различных баз данных с фактическим состоянием объекта, его техническими характеристиками, устанавливают наличие разрешительной документации и правовой статус объекта.^[1]

2023

В Москве каждое второе нарушение в имущественно-земельной сфере выявляют с помощью искусственного интеллекта

В Москве создана эффективная система борьбы с нелегальными постройками и другими нарушениями в имущественно-земельной сфере. Об этом 24 ноября 2023 года сообщила пресс-служба Комплекса экономической политики и имущественно-земельных отношений Правительства Москвы.

С 2011 года в столице ликвидировали свыше 8,5 миллиона квадратных метров самостроя и легализовали почти две тысячи таких объектов общей площадью около трех миллионов квадратных метров. В первые годы борьбы с нелегальным строительством мы работали с большими объектами, которые были возведены нелегально и уже эксплуатировались. В последние годы мы перешли к остановке незаконного строительства на ранних этапах и предотвращению таких нарушений. Для этого используются технологии искусственного интеллекта. С помощью таких алгоритмов с конца 2020 года обнаружено 12 тысяч нарушений – более 35 процентов от общего их числа. На ноябрь 2023 года уже каждое второе нарушение выявляется с использованием дистанционного мониторинга, – рассказал Владимир Ефимов.

На освобожденных от самостроя территориях появляются объекты для горожан: зеленые зоны, общедоступные парковки, социальные объекты и детские площадки.

Например, на северо-западе Москвы по адресу: Пятницкое шоссе, дом 13, на месте незаконного торгово-рыночного комплекса появилась общедоступная парковка на 30 машино-мест. А в районе Замоскворечье благоустроили и озеленили участок на месте ликвидированной двухэтажной пристройки, – добавил начальник Госинспекции по недвижимости Иван Бобров.

В Департаменте информационных технологий города Москвы отметили, что использование технологий компьютерного зрения на базе нейросетей позволяет точнее и быстрее обрабатывать фотографии, благодаря чему сотрудники городских служб могут уделять больше времени задачам, требующим особого внимания и контроля. При этом обучение нейросетей для повышения эффективности их работы ведется на постоянной основе.Догнать и перегнать: Российские ВКС прирастают новыми функциями 8.9 т

Для повышения эффективности профилактической работы по вопросам землепользования в Москве открыли Информационно-консультационный центр Госинспекции по недвижимости «ГИНЭТИКА ПОРЯДКА». Площадка для проведения мероприятий и консультаций в очном формате позволит поднять уровень правовой грамотности предпринимателей при использовании объектов недвижимости и минимизировать случаи возведения самостроя в Москве.

Выявление более 800 признаков земельно-имущественных нарушений за 9 месяцев

Нейросети используют для анализа снимков с беспилотных летательных аппаратов и камер городского видеонаблюдения. Обработка изображений искусственным интеллектом позволила установить более 800 случаев нарушений, связанных с использованием объектов нежилого фонда и земель на территории Москвы. Об этом 26 октября 2023 года сообщил Иван Бобров - начальник Госинспекции по недвижимости, входящей в Комплекс экономической политики и имущественно-земельных отношений столицы.

Нейросеть обрабатывает изображения, помогая выявлять незаконные стройки и очаги захламлений. Далее материалы передаются инспекторам ведомства для проработки и принятия соответствующих мер.

«С января по сентябрь 2023 года искусственный интеллект обработал свыше 2,5 миллиона снимков. В результате специалисты выявили более 700 фактов, свидетельствующих о наличии признаков самовольной постройки на ранней стадии, и более 100 случаев, указывающих на захламления городских земельных участков», – рассказал Иван Бобров.

Таким образом, цифровые технологии позволяют не только контролировать законность использования земельных участков, но и пресекать самострой на начальном этапе, подчеркнул начальник Госинспекции по недвижимости.

«Использование нейросетей помогает быстрее обрабатывать материалы, автоматизируя рутинную работу сотрудников городских служб, что позволяет им уделять больше времени задачам, требующим особого внимания и контроля. Точность анализа данных искусственным интеллектом на октябрь 2023 года составляет более 90 процентов. При этом обучение нейросетей для повышения эффективности их работы ведется на постоянной основе», – отметили в Департаменте информационных технологий города Москвы.

Нейросети, внедренные Госинспекцией по недвижимости совместно с Департаментом информационных технологий города Москвы, применяются с 2020 года. Ведомства планируют оптимизировать работу алгоритмов искусственного интеллекта и других цифровых решений для повышения эффективности контроля за использованием объектов недвижимости и земельных участков.

2022

План использования спутниковых снимков для контроля за городским имуществом

Спутниковые снимки будут использовать для контроля за городским имуществом. Об этом 19 июля 2022 года сообщила Государственная инспекция по контролю за использованием объектов недвижимости города Москвы (Госинспекция по недвижимости).

В качестве дистанционного контроля на июль 2022 года уже успешно применяются автоматизированные алгоритмы, камеры городского видеонаблюдения, квадрокоптеры и робособаки.

В столице появится еще один инструмент дистанционного мониторинга территорий и контроля за использованием городского имущества. В этом помогут снимки с космоса. Проект по выбору лучшего программного обеспечения по анализу спутниковых снимков сверхвысокого разрешения с применением алгоритмов искусственного интеллекта и дальнейшей его апробации (или тестирования) открывают столичные Государственная инспекция по контролю за использованием объектов недвижимости и Департамент информационных технологий.

В рамках проекта пройдет сравнительное тестирование нескольких решений, которые должны будут анализировать спутниковые снимки и определять на территории города такие изменения, как появление или исчезновение объектов капитального строительства, временных строений и строительных площадок, определять границы земельных участков, а также выявлять пространственные изменения зданий, временных строений и строительных площадок. Результат работы решений поможет выявить объекты с признаками возможных нарушений. После выбора лучшего решения, в случае его успешной апробации, будет обсуждаться практическое применение космоснимков в работе Госинспекции, – рассказал начальник Госинспекции по недвижимости Иван Бобров.

Москва внедряет искусственный интеллект в отрасли, где нужен постоянный контроль и оперативное распознавание нарушений.

Спутниковая съемка и анализ полученных изображений – следующий этап внедрения искусственного интеллекта для решения городских задач. Данный функционал позволит инспекции автоматизировать рутинную работу ведомства, а также сократить бюджетные расходы благодаря предотвращению правонарушений, – сказал Дмитрий Головин, начальник управления городского видеонаблюдения столичного Департамента информационных технологий.

Он отметил, что точность геодезической привязки снимков составляет 1:10 000 (один сантиметр соответствует 100 метрам), а пространственное разрешение фотографий – от 0,5 до 0,3 метра на пиксель. Благодаря такому качеству получаемых изображений система может эффективно распознавать возникновение строительных площадок, в том числе на месте пустырей или зеленых зон, определять расширение границ здания или участка, крупные разрытия, определять увеличение площади строения с момента предыдущей съемки и многое другое.

Анализ нейросетями фотографий на предмет земельно-имущественных нарушений в Москве

25 мая 2022 года Госинспекция по недвижимости сообщила, что для выявления в столице нарушений, связанных с земельными участками и объектами недвижимости, задействован искусственный интеллект. Нейросети, разработанные Госинспекцией по недвижимости совместно с Департаментом информационных технологий города Москвы, применяются с 2020 года. За первые пять месяцев 2022 года они проанализировали в Москве почти 674 тысячи фотографий на предмет земельно-имущественных нарушений.

«Столица одной из первых в стране стала использовать подобные технологии при контроле в имущественно-земельной сфере. Мы обучили искусственный интеллект, работающий с большими данными, распознавать и анализировать объекты строительства. Ежемесячно нейросети обрабатывают в среднем 150 тысяч фотографий, полученных с камер городского видеонаблюдения и квадрокоптеров. В результате анализа определено больше 71 тысячи объектов контроля для последующей проверки на наличие признаков нарушений», - рассказал начальник Госинспекции по недвижимости, входящей в Комплекс экономической политики и имущественно-земельных отношений столицы, Иван Бобров.

Далее полученная информация (фотографии объектов) направляется на проверку инспекторам.

Глава контрольного ведомства отметил, что точность обработки данных нейросетями в составляет 93 процента. В ведомстве планируют продолжать обучение нейросетей для повышения эффективности их работы.

«Применение видеоаналитики - пример применения искусственного интеллекта для повышения эффективности решения городских задач. Нейросети помогают точнее и быстрее обрабатывать фотографии, автоматизируя рутинную работу сотрудников городских служб позволяя им уделять больше времени задачам, требующим особого внимания и контроля. Важно отметить, что нейросеть не заменяет человека, а помогает ему в поиске объектов для дальнейшего анализа. Принятие финального решения всегда остается за специалистом», - отметил начальник Управления городского видеонаблюдения Департамента информационных технологий города Москвы Дмитрий Головин.

На конец мая 2022 года Госинспекция по недвижимости является в Москве одной из достаточно технологических компаний в своей сфере деятельности. В процессе выявления земельно-имущественных нарушений, помимо искусственного интеллекта, задействованы квадрокоптеры, автоматизированные алгоритмы, камеры городского видеонаблюдения и с недавнего времени - робособаки.

2021

Запуск алгоритма выявления самозахвата земельных участков

2 марта 2021 года Госинспекция по недвижимости сообщила о запуске алгоритмом выявления самозахвата земельных участков.

Технология в автоматическом режиме выявляет признаки нарушений, сравнивая координаты фактических ограждений и согласованных по договору границ участка. Алгоритм использует данные информационной системы «Реестр единых объектов недвижимости» и высчитывает пересечение координат в процентах. Проект реализован совместно с Департаментом информационных технологий города Москвы.

Раньше аналогичные действия выполнялись инспекторами поэтапно и «вручную»: каждый земельный участок рассматривался отдельно, проверялся в базах данных и сравнивался с исходными данными.

«С момента запуска алгоритма в конце декабря 2020 года с его помощью было обработано 1993 объекта, в том числе выявлено 590 признаков нарушений. Например, в Восточном административном округе разрешенная площадь использования одного участка по договору аренды составляет 14,2 тысячи квадратных метров, в то время как фактически арендатор оградил забором и занимал площадь 19,3 тысячи квадратных метров. Именно данный инструмент помог выявить несоответствие границ участка и размещенного ограждения», – рассказал начальник Госинспекции по недвижимости города Москвы Владислав Овчинский.

В случае расхождения данных информация о наличии признаков нарушений направляется для дальнейшей проверки специалистам и инспекторам Госинспекции по недвижимости.

«Развитие цифровых методов выявления нарушений позволит сократить временные и ресурсные затраты на сбор и обработку информации в процессе выполнения проверок, а в последующем и прогнозировать риски возможных нарушений», – пояснил руководитель направления по цифровизации комплексов экономики и городского хозяйства Департамента информационных технологий Роман Урнышев.

Госинспекция по недвижимости с 2020 года применяет программные алгоритмы анализа информационных систем, указывающие на такие признаки нарушений, как использование земли без оформленных договоров либо с признаками незавершенного оформления земельно-имущественных отношений.

Итоги пилотного проекта по использованию ИИ для обнаружения нарушений

Госинспекция по недвижимости 1 марта 2021 года подвела итоги пилотного проекта по использованию искусственного интеллекта.

Пилотный проект по использованию искусственного интеллекта для обнаружения нарушений в городской застройке был запущен Госинспекцией по недвижимости совместно с Департаментом информационных технологий в 2020 году. Проект призван на ранней стадии выявлять и предотвращать нарушения в имущественно-земельной сфере на территории города Москвы.

«В 2020 году началось обучение нейронной сети для обнаружения действующих строек. Для распознавания строек нейросети используют фото- и видеоматериалы системы городского видеонаблюдения и анализируют снимки беспилотных летательных аппаратов. В дальнейшем эти фотографии будут рассматривать специалисты и определять наличие нарушений. Таким образом, появится возможность проверять большие площади за меньшее время, качественно следить за состоянием территории и делать общественные пространства удобными и безопасными для граждан», – рассказал начальник Госинспекции по недвижимости Владислав Овчинский.

Он добавил, что для обучения используются две выборки фотографий: «позитивная» – там, где присутствуют явные признаки строек, и «негативная» – там, признаки нарушения отсутствуют. Помимо технологии искусственного интеллекта, Госинспекция по недвижимости внедряет и другие инструменты – программные алгоритмы, позволяющие обнаружить признаки нарушений. Алгоритмы используют различные информационные системы, из которых собирают данные о земельных участках и объектах некоммерческой недвижимости: площадные характеристики, наличие зарегистрированных прав собственности и другие сведения, сопоставив которые можно сделать вывод о наличии или отсутствии нарушений.

Работа над качеством алгоритмов будет продолжаться на постоянной основе, сообщил Министр Правительства Москвы, руководитель Департамента информационных технологий города Москвы Эдуард Лысенко.

«Использование алгоритмов видеоанализа на базе нейронных сетей позволяет кардинально повысить эффективность рутинной работы с данными системы городского видеонаблюдения. Огромную роль в их внедрении имеет процесс обучения нейронных сетей, который требует структурирования опыта работы оператора и точной разметки исходных данных для обучения. При этом для большинства городских задач требуются постоянное дообучение и донастройка алгоритмов как под разные времена года, так и под возможные изменения процессов. Это, в свою очередь, позволяет повышать качество работы алгоритмов. Автоматизация процессов контроля решения городских задач не только позволяет использовать весь объем видеоданных, но и избавить их от влияния человеческого фактора», — добавил Эдуард Лысенко.

2020

Выявление 1,5 тысячи нарушений с помощью автоматизации

Почти 1,5 тысячи нарушений, связанных с использованием объектов нежилого фонда и земель на территории Москвы, в 2020 году были выявлены автоматизированно. Об этом 1 февраля 2021 года сообщила Госинспекция по недвижимости. Это составляет 37% от всех обнаруженных в 2020 году нарушений и в 2,5 раза превышает показатели автоматизированного выявления нарушений в 2019 году.

Технологические решения позволяют значительно повысить эффективность работы ведомства. Так, из всех автоматизированных способов выявления нарушений 12,9% приходятся на квадрокоптеры, 12,6% – на программные алгоритмы по выявлению нежилых объектов и земельных участков с признаками нарушений, 4,8 % – на автоматизированную фиксацию административных правонарушений, 4,4% – на городскую систему видеонаблюдения и 2,2% – на технологии искусственного интеллекта, – рассказал начальник Госинспекции по недвижимости города Москвы Владислав Овчинский.

Он добавил, что в дальнейшем Госинспекция по недвижимости планирует расширять использование этих инструментов и в 2021 году увеличить долю нарушений, выявленных автоматизированным способом, до 60%.

Применение таких технологий позволяет снизить влияние человеческого фактора и получить максимально объективную аналитическую базу для выявления и пресечения правонарушений в сфере земельно-имущественных отношений.

Внедрение инструментов автоматизированного выявления нарушений

Госинспекция по недвижимости 9 ноября 2020 года сообщила о внедрении инструментов автоматизированного выявления нарушений.

В сентябре 2020 года специалистами [[Государственная инспекция по контролю за использованием объектов недвижимости города Москвы (Госинспекция по недвижимости)|Госинспекции по недвижимости]] были разработаны и запущены в работу программные алгоритмы анализа информационных систем. Это позволило уже за первый месяц выявить более 9 тысяч объектов недвижимости и земельных участков с признаками нарушений имущественно-земельного законодательства.

Данные алгоритмы обрабатывают и сравнивают данные информационной системы Реестра единых объектов недвижимости города Москвы по определенным критериям – наличию на земельном участке объекта капитального строительства, а также права собственности или заключенного договора аренды. Инструмент анализирует данные в заданные периоды времени и выявляет несоответствия, которые в свою очередь указывают на признаки нарушений. За месяц благодаря разработке удалось автоматизированно выявить 9181 объект с признаками нарушений. Чаще всего это использование земли без оформленных договоров либо с признаками незавершенного оформления земельно-имущественных отношений, — рассказал заместитель Мэра Москвы по вопросам экономической политики и имущественно-земельных отношений Владимир Ефимов.

Он добавил, что все выявленные объекты будут включены в план обследования Госинспекции по недвижимости на следующий год, когда их проверят инспекторы ведомства и подтвердят или не подтвердят наличие нарушений.

Из выявленных признаков нарушений 5679 приходятся на парковочные места, складские объекты, автомастерские и автомойки, АЗС, объекты общественного питания, торговые комплексы и офисные здания, 88 связаны с объектами индивидуального жилищного строительства, 24 – со спортивными объектами, 19 – с гостиницами, 3371 – с другими объектами, – отметил начальник Госинспекции по недвижимости города Москвы Владислав Овчинский.

Руководитель ведомства добавил, что в дальнейшем Госинспекция по недвижимости планирует на постоянной основе использовать в работе данную аналитическую технологию.