Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Нейросеть ускорит «гаражную амнистию»
Российские исследователи впервые продемонстрировали возможность применения нейронной сети PointNext для проведения государственного мониторинга земель. Использование нейросети позволит автоматизировать рутинные процессы при земельном планировании и, таким образом, ускорить процесс согласования документов на право собственности.
В статье, опубликованной в «Вестнике СГУГиТ», представлены наилучшие параметры для обучения модели с тем, чтобы обеспечить максимальную точность.
Для задач строительства, приватизации требуется регулярный мониторинг территорий. Ведут его, как правило, классическим методом. Сотрудники выезжают на место и проводят визуальный осмотр. Это отнимает много времени, сказывается нехватка персонала. Ученые из МФТИ и Кубанского государственного технологического университета предложили автоматизировать этот процесс.
Авторы работы приводят в пример реализацию закона о «гаражной амнистии» в Краснодаре. Согласно этого закона, граждане могут легализовать свой гараж и приобрести в собственность земельный участок под ним. Сейчас в работе департамента муниципальной собственности находится 7000 заявлений, люди ждут согласования документов от шести до 16 месяцев, в то время как регламент отводит на все месяц.
Ускорить процесс поможет съемка территории лазерным локатором (лидаром). Для распознавания объектов исследователи предложили использовать нейронную сеть PointNext, разработанную на основе PointNet++. Это программа с открытым кодом, написанная для работы с облаками точек лазерного отражения. Ее используют для сегментации, классификации и идентификации трехмерных объектов.
«Обычно нейросети используют для распознавания объектов на фото или видео, а PointNext работает с облаком точек лазерного отражения. Поэтому мы решили использовать ее», — пояснил Сергей Самарин, аспирант Физтех-школы радиотехники и компьютерных технологий МФТИ.
Лидар сканирует территорию лазерными импульсами, по времени их возвращения он определяет расстояние до объекта. В результате получается массив точек. Именно его и передают в нейросеть.
Но чтобы она выдала качественный результат, ее нужно обучить. Для этого используют эталонные наборы данных. В данном случае ученые воспользовались системой Terra_Maker, разработанной в Кубанском государственном университете. С ее помощью сгенерировали массив точек лазерного отражения участка размером 1000 на 1000 метров, где находится более 500 объектов недвижимости. Общее количество точек — более 4,7 миллионов. Все они были размечены на пять классов: земля, крыши зданий, низкая растительность, средняя растительность, высокая растительность.
Для оценки качества работы модели используют различные метрики, в первую очередь точность (accuracy), которая показывает долю верных ответов. Хорошая точность стремиться к 100 процентам (но не равна им). Чтобы получить максимальную точность, нужно правильно подобрать параметры работы нейросети. Именно эту задачу решали авторы исследования. Они перенастроили специально под нее PointNext и приступили к обучению.
Потребовалось 12 экспериментов, в результате которых определили оптимальное количество точек для одного обучаемого образца, размер сетки и количество эпох (когда через алгоритм проходит весь набор данных). В исследовании применяли функцию потерь CrossEntropy loss, оптимизатор Adam optimizer, экспоненциальное убывание скорости обучения (Step Decay).
Результата работы нейросети представлен в виде трехмерных графиков с точками, покрашенными определенным цветом. Крыша здания, к примеру, сиреневая, высокая растительность — красная.
Наиболее точный результат получили при 2500 точек в одном обучающем образце и сетке 25 метров. В процессе обучения выявили закономерность — чем меньше сторона сетки и меньше точек в облаке, тем выше точность. Если добавить в датасет информацию о цвете, то точность несколько снижается, но не существенно. В целом, чем меньше параметров, тем более эффективно предсказывает модели. Наилучшая точность, полученная в эксперименте — 0,9998. Такой результат, близкий к единице, говорит об идеальном наборе данных, с которыми работала нейросеть. С реальным датасетом, где есть искажения и шумы, точность будет ниже.
Следующим шагом ученые намерены задействовать воздушное лазерное сканирование на реальных объектах с последующей камеральной обработкой данных нейросетью.
«Вместо того, чтобы тратить целый день на обход земельных участков, мы запускаем беспилотник с лидаром, делаем съемку. Чистим данные от шумов и отправляем в нейросеть. Она сегментирует и классифицирует данные так, что мы понимаем, где на территории есть здания, например, гараж», — поделился планами Сергей Самарин.
Эта работа важна не только для реализации закона о «гаражной амнистии», но также для выявления незаконного строительства, контроля за нарушениями при строительстве, например, соблюдении этажности, отступов от границ земельных участков.
(опубликовано при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках федерального проекта «Популяризация науки и технологий» № 075-15-2024-571)
Telegram 
Дзен 
VK Японские биологи повторили античную технологию производства вина из изюма, чтобы выяснить механизм его брожения. Исследователи показали, что сушеный виноград, в отличие от свежего, накапливает на поверхности дикие дрожжи и способен превращать воду в алкоголь без внесения дополнительных заквасок.
Что стало настоящим фундаментом власти — умение обрабатывать землю или контроль над некоторыми культурными растениями? Авторы нового исследования пришли к выводу, что появление первых крупных сообществ и государств зависело не от земледелия в целом, а от выращивания определенных злаков. Эти культуры было легко хранить и, еще важнее, невероятно просто облагать налогом, что и дало толчок появлению цивилизации.
Долгое время ученые полагали, что сотни гигантских статуй на острове Пасхи создали представители местной общины под руководством одного вождя. Однако авторы нового исследования поставили эту гипотезу под сомнение. Детальная трехмерная карта главного каменного карьера острова указала на более сложную картину. Вероятно, монументы были плодом творчества и соперничества небольших независимых групп.
Так называемые зумеры и альфа, несмотря на молодой возраст, уже формируют ключевые поведенческие и потребительские тренды. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему обозначение поколений начали с конца алфавита, как альфа и зумеры отличаются в способности к терпеливости, совмещении цифрового и реального «Я», подходу к профессиональной деятельности и отношении к финансам, какое мышление пришло на смену клиповому и как использование искусственного интеллекта повлияет на авторитет родителей.
Коллектив российских ученых из МИРЭА — Российского технологического университета, Центра фотоники двумерных материалов МФТИ, Института металлургии и материаловедения им. А. А. Байкова РАН и ряда других ведущих научных центров провел глубокое исследование кристаллической структуры широко используемых пьезоэлектрических материалов на основе цирконата-титаната свинца. Используя метод рентгеноструктурного анализа, исследователи впервые смогли в деталях установить, как небольшие химические добавки кардинально меняют фазовый состав керамики и напрямую определяют ее электрофизические характеристики. Это открывает путь к целенаправленному дизайну «умных» материалов с заранее заданными свойствами для передовой электроники и сенсорики.
Ученые разработали штамм цианобактерии, способный поглощать в три раза больше фосфора из сточных вод
Фосфор – элемент, играющий ключевую роль в росте растений. В сельском хозяйстве он используется в составе многих минеральных удобрений. В то же время фосфор, содержащийся в сточных водах — серьезный загрязнитель, который при попадании в водоемы нарушает баланс экосистем и вызывает цветение водорослей. Ученые Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» и Южного федерального университета предложили новый экологичный способ выделения фосфора из сточных вод с помощью фотосинтезирующих микроорганизмов.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
Ученые открыли новый, ранее неизвестный способ передвижения бактерий по поверхностям, для которого не нужны жгутики. Эти микроорганизмы на краю колонии переваривают сахара, выделяют метаболиты и создают осмотическое давление. Оно вызывает микроскопическое «цунами», и на нем бактерии катятся вперед.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно