Ученые из Краснодарского края создали ИИ-технологию для поиска незаконных построек
Ученые Кубанского государственного технологического университета, Кубанского государственного аграрного университета и МФТИ разработали технологию с использованием искусственного интеллекта для выявления незарегистрированных построек и нарушений землепользования.
Россия – это огромные территории, а значит, для нее актуальна проблема уточнения границ земельных участков. По сообщениям Росреестра, сегодня очень большой процент строений и участков вообще не поставлены на кадастровый учет, поставлены неверно или без координат. Это – миллионы объектов недвижимости. Для решения этой проблемы Росреестр запустил программу комплексных кадастровых работ.
Обычно для выполнения этих задач используется геодезический метод. Но когда объектов очень много, геодезический метод не справляется: низкая производительность, затрудненный доступ к объектам, процесс практически не контролируемый.
Важность полноты кадастрового учета для региональной экономики трудно переоценить. Налоги на недвижимость являются существенной частью налоговых поступлений. При этом на данный момент во многих регионах до сих пор тысячи зданий не поставлены на учет. Особенно остро проблема стоит в туристических и аграрных зонах, где нередки случаи самовольного строительства и использования земель не по назначению.
Как выявляются нарушения в кадастре сегодня? Это выездные проверки, анализ спутниковых данных и снимки беспилотников. Проблема в том, что двумерные изображения не позволяют точно определить высоту зданий и этажность. А если строение скрыто за кронами деревьев, то объект, расположенный под ними, зафиксировать практически невозможно.
Нейросетевой алгоритм сканирует территории
Ученые из Краснодарского края создали технологию, которая позволит находить незарегистрированные постройки с помощью искусственного интеллекта. Над новым методом работали специалисты из Кубанского государственного технологического университета, Кубанского государственного аграрного университета и Московского физико-технического института. Результаты исследования опубликованы в профильном журнале «Геодезия и картография».
Новая технология основана на воздушном лазерном сканировании территории и обработке полученных данных нейросетевыми алгоритмами. Лазерный сканер формирует трехмерное «облако точек», представляющее цифровую модель местности, включая рельеф и здания. Для анализа таких массивов данных ученые применили архитектуру графовой сверхточной нейронной сети DGCNN, предназначенную для работы с неструктурированными пространственными координатами.
Что умеет новый алгоритм
Алгоритм с высокой точностью определяет размеры и этажность зданий, что помогает находить отсутствующие в кадастре строения, а также фиксировать нарушения разрешенных параметров застройки.
Программа выявляет расхождения между информацией федерального кадастрового реестра и фактическим состоянием территорий, ускоряет экспертизы, сокращая в разы время от запроса до выдачи точных данных.
Новые алгоритмы позволяют также своевременно выявлять самострои и не допускать их возведения. ИИ-решения снижают административную нагрузку на бизнес, минимизируют прямое взаимодействие с пользователями и собственниками объектов недвижимости.
В перспективе будут созданы платформы с полностью контролируемым облачным решением, развернутым по аналогии с крупными цифровыми экосистемами, но ориентированным именно на строительную отрасль. Проектировщики смогут загружать в систему свои разработки и получать проверку в формате, близком к естественному языку, что упростит взаимодействие с сервисом и ускорит первичную экспертизу.
Важность новой разработки
Новое решение поможет сделать рынок недвижимости более прозрачным, что очень важно для граждан. В регионах оно поможет нарастить налоговые поступления в бюджеты, ведь здания и строения, не поставленные на учёт, не формируют налоговую базу. Усилится контроль и цифровизация кадастра.
Перспективы внедрения
По прогнозам экспертов, в ближайшие годы такие системы станут стандартом муниципального контроля. Новые технологии интегрируются в государственные информационные системы и станут основой для цифровых двойников городов и «умных» территорий.
Такие цифровые решения востребованы и в странах БРИКС, и на развивающихся рынках, поэтому у новой разработки неплохой экспортный потенциал.
Разработка кубанских учёных – важный шаг к созданию единой системы мониторинга территорий, где данные дронов, спутников и LiDAR-сканирования работают вместе.
