Нейросеть научили находить незаконные свалки с точностью до 95%

Ученые Пермского Политеха разработали метод, который значительно повысил точность поиска несанкционированных свалок с помощью нейросетей и спутниковых снимков.

Благодаря новой системе точность распознавания выросла с 56% до 95%. Сегодня спутниковые изображения уже используют для поиска незаконных свалок, однако алгоритмы часто ошибаются. Нейросеть может принять за скопление отходов карьер, промышленную зону или строительную площадку. Из-за этого специалистам приходится вручную проверять большое количество снимков.

Пермские ученые предложили изменить подход к подготовке данных для обучения искусственного интеллекта. Новая программа собирает сведения об окружающей территории, включая тип земного покрова, рельеф и другие характеристики. Благодаря этому нейросеть анализирует не только сам объект на снимке, но и особенности местности вокруг него.

Кроме того, в обучающую выборку добавили изображения объектов, внешне похожих на свалки. Это позволило системе лучше отличать реальные нарушения от карьеров и промышленных площадок. По данным исследователей, количество ложных срабатываний после применения новой методики сократилось примерно в 24 раза. Разработка может помочь экологическим службам и надзорным ведомствам быстрее обнаруживать стихийные свалки и оперативнее реагировать на нарушения.