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 У астрономов появилось возможное объяснение феномену, который обнаружили несколько лет назад: у некоторых карликовых планет и даже астероидов есть кольца, как у газовых гигантов. Ученые предположили, что кольца малых тел формируются благодаря их неправильной форме и, как следствие, неравномерно распределенной гравитации.
22 октября отмечается Международный день заикающихся людей. По статистике, этот дефект речи есть более чем у 400 миллионов человек — почти 5% населения земного шара. Ученые Пермского Политеха объяснили механизм возникновения заикания у детей и взрослых, почему оно чаще встречается у мужчин, можно ли остаться заикой после испуга, есть ли что-то общее между заиканием и иканием, как роль злодея или начальника поможет преодолеть проблемы с речью и как правильно общаться с заикающимися людьми.
Индийские психиатры описали необычное психическое расстройство у мужчины с алкогольной зависимостью. Так называемый синдром инкуба, сопровождаемый сексуальными галлюцинациями, развился у пациента при попытке сократить потребление спиртного.
В густой оранжевой дымке Титана, где температура опускается до минус 180 градусов Цельсия, происходят невозможные по земным меркам химические реакции: молекула циановодорода (HCN), рожденная в атмосфере из азота, метана и этана, могла сформировать кристаллы, объединяющие вещества противоположной природы.
Первый официальный документ, описывающий принцип действий в случае возможного контакта с внеземной цивилизацией, был принят Международной академией астронавтики (IAA) в 1989 году. С тех пор декларацию неоднократно пересматривали, а ее обновленную версию, адаптированную под реалии XXI века, ученые разработали совместно с участниками проекта по поиску инопланетян SETI.
Число несущих их клеток не просто увеличивается, механизм отбора связан с эволюционным преимуществом половых клеток. Узнать об этом помог улучшенный метод секвенирования ДНК.
Согласно новой гипотезе, сознание возникает не только из-за активности нейронов, но и благодаря физическим процессам — электромагнитным полям от движения жидкости в мозге. Эта модель, как и ее предшественники, пока носит теоретический характер, но предлагает нестандартный взгляд на проблему синхронизации работы разных отделов мозга.
Археологи Института истории материальной культуры РАН (ИИМК РАН), при поддержке фонда «История отечества» в ходе раскопок обнаружили на всемирно известной стоянке каменного века Костенки-17 в Воронежской области редчайшие украшения из зубов песца и окаменелой раковины, а также уникальный для этого времени нуклеус из бивня мамонта для снятия заготовок.
Экспедиционное судно «Эндьюранс» более века называли самым прочным деревянным судном, когда-либо построенным человеком. Но находка, сделанная на дне моря, и изучение старых писем раскрыли неприятную правду. Легендарный «Эндьюранс» Шеклтона вовсе не был непобедимым левиафаном. Напротив, он имел фатальные недостатки, а капитан знал об этом еще до того, как ушел в роковое плавание к берегам Антарктиды.
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