Модуль ИИ GeoHub — это удобный инструмент для моментальной оцифровки территорий в разных отраслях.

С помощью ИИ-модуля можно ускорить работу с геоданными и получить результат за несколько минут, и все это в одном окне.

Простой и удобный ИИ-анализ геоданных для управления инфраструктурой, распознавания вырубок, границ земель сельхозназначения и иных классов.

Источники данных для ИИ-анализа

В качестве источника данных можно использовать:

— космоснимки;

— аэрофотосъемку и ортофотоплан;

— архивные карты;

— пользовательские растровые данные, а также слои по протоколу WMS/TMS;

— базовая подложка космоснимков внутри платформы GeoHub также доступна для сегментации.

Для анализа городской застройки подойдет область размером с городской квартал. Для сельского, лесного хозяйства и иных отраслей проводить ИИ-анализ лучше на территории в несколько десятков кв. км.

При работе с ИИ-модулем можно настроить не только источники данных, но и сам метод анализа территории. Сейчас ИИ-модуль способен проводить автоматизированную сегментацию, ручную сегментацию или сегментацию определенных объектов на основе текстового или голосового запроса.

Автоматическая сегментация

Автоматическая сегментация сельскохозяйственных полей

Для анализа в сельском хозяйстве за несколько секунд можно получить информацию о десятках полей — границ полей или распаханных угодьях.

В градостроительстве — автоматически получить данные об объектах городской среды, зданиях, дорогах, автомобилях и т. д.

В лесной отрасли ИИ-модуль поможет быстро найти участки леса или вырубки.

2. Сегментация на основе текстового или голосового запроса

Для работы просто используйте голосовой или текстовый ввод, задав любые объекты, области или ландшафты. С помощью этого метода можно быстро определить различные классы:

— в сельском хозяйстве — границы полей;

— в лесном — участки лесной растительности;

— в городском — крыши зданий, дорог и автомобилей, и даже людей (на качественном аэрофотоснимке);

— экологии — выявление нормативных нарушений (незаконных свалок).

Распознавание сельскохозяйственных полей с помощью ИИ-модуля

На основе текстового запроса за несколько секунд ИИ-модуль в Geohub оцифровал автомобили

3. Ручная сегментация целевых и нецелевых объектов

Ручная сегментация целевых и нецелевых объектов в ИИ-модуле Geohub

С помощью ручной сегментации можно выбрать целевые и нецелевые объекты для финального отображения на слое. Для точного результата указываем в настройках то, что хотим получить, и задаем то, что не хотим видеть в качестве объектов.

Так, для анализа в сельском хозяйстве в качестве целевого объекта мы можем указать поле, а нецелевым — деревья на области выбранного поля.

Используя ручной метод ИИ-модуля, можно распознать, к примеру, вырубки, исключив другие объекты, которые не нужны для дальнейшей работы — дороги или населенные пункты.

Результаты анализа можно сохранить в отдельном слое или добавить полученные объекты к текущему. «Мы протестировали работу ИИ-модуля для определения объектов в разных отраслях. Простота настроек, скорость получения результатов, интуитивно-понятный интерфейс и способность работать с разными источниками данных делают наш инструмент не только инновационным, но и простым, доступным для широкого круга специалистов. Теперь сложные задачи решаются быстрее и эффективнее, даже для тех, кто ранее не работал с нейронными сетями. Точность распознавания классов еще нуждается в корректировке, многое зависит от особенностей территории, от качества источников данных. Но то, что это уже сейчас позволяет ускорить процессы оцифровки и получить результат – это факт. Простор для улучшения и оптимизации данного Модуля довольно большой, мы точно будем совершенствовать его в рамках следующего года», — поделился руководитель направления разработки и развития продуктов в «Инногеотех» Алексей Миролюбов.