Распознавание объектов недвижимости

Решение для выявления строений и сооружений на снимках, полученных с БПЛА

В начале 2020 года правительство РФ сообщило о необходимости проведения полной инвентаризации недвижимости и земель России. Большое количество объектов еще построено в советское время и за более чем 30 лет многие из них не имеют законных владельцев или информация скрыта от госорганов. Инвентаризация с использованием современных технологий учета позволит создать всероссийскую единую базу данных, выявить аварийные и уже невостребованные объекты недвижимости, а также пересмотреть налоговые обязательства отдельных граждан.

Для первичного решения наша компания применила способ, основанный на расчете площади капитальных строений по аэрофотоснимкам, полученным с БПЛА (беспилотный летательный аппарат) и дальнейшее сопоставление с кадастровыми данными. Этот процесс можно автоматизировать с помощью алгоритмов машинного обучения, в частности, Computer Vision.

Возможности модели

• Позволяет автоматически определять координаты зданий и сооружений, заснятые беспилотными летательными аппаратами.
• Сопоставляет координаты объектов со снимков и данные кадастровых реестров.
• Выявляет с высокой точностью нарушения в области земельного законодательства.

В основе разработанного ML сервиса находится модель глубокого машинного обучения, основанная на свёрточных (convolution) нейронных сетях. Сервис принимает на вход снимки с беспилотных летательных аппаратов, на выходе генерирует GeoJSON файл с разметкой найденных объектов капитального строительства с привязкой к географическим координатам.

Результаты внедрения решения

• Позволяет автоматически выявлять несоответствия фактической застройки и информации, содержащейся в кадастровых данных.
• Независимо от времени года разработанная модель определяет свыше 80% объектов недвижимости.
• Инструмент позволяет автоматически контролировать и предотвращать нарушения в области градостроительного и земельного законодательства.
• Инструмент помогает увеличить налогооблагаемую базу.