Как стать автором
Обновить
6
0

Пользователь

Отправить сообщение

Как машинное обучение спасает деревья в Екатеринбурге

Время на прочтение 7 мин
Количество просмотров 4.8K


Привет, Хабр! Мы сотрудники екатеринбургского офиса NAUMEN. Делимся интересным проектом – интерактивной картой деревьев на основе нейросетевых алгоритмов. В ее создании также участвуют студенты УрФУ и волонтеры нашего города.


Многие современные мегаполисы сталкиваются с проблемой недостатка зеленых насаждений, и Екатеринбург не исключение. Точечная застройка центральных районов и, как следствие, незаконные вырубки, сокращение парковых массивов не помогают улучшить ситуацию. Думаем, эта проблема знакома жителям многих российских городов. Одно из решений – создать регулярно обновляемую интерактивную карту деревьев, доступную всем. С ее помощью можно будет узнавать, сколько деревьев уже растет в городе, сколько их должно быть и в каких районах необходимы дополнительные посадки.


Проводить опись зеленых насаждений вручную – долго и неэффективно. На помощь приходят современные технологии: аэрофотосъемка, изображения Street View, съемка LiDAR-систем и дронов. Среди многообразия источников данных для получения информации об объектах городской среды наиболее доступными и относительно дешевыми являются панорамные фотографии со Street View. С их помощью можно обучить нейросеть распознавать на снимках деревья, определять их геолокацию и наносить их на карту города. Как проходил этот процесс и каких результатов удалось добиться – читайте в статье.


Читать дальше →
Всего голосов 23: ↑22 и ↓1 +21
Комментарии 12

Информация

В рейтинге
Не участвует
Работает в
Зарегистрирован
Активность