Загруженность спортивных площадок оценят машинным зрением Мэрия Москвы займется контролем инфраструктуры

Как сообщает «Коммерсантъ», московская мэрия включила в программу «Лидеры цифровой трансформации 2021» конкурс на создание цифровой карты загруженности спортивных площадок. В результате город рассчитывает получить интерактивную карту спортивной инфраструктуры, которая будет обновляться в режиме реального времени, а также рекомендации по улучшению этой инфраструктуры. На конкурс, в частности, была принята заявка компании Emiia с технологией, позволяющей при помощи машинного зрения оценить загруженность спортплощадок и стадионов путем установки датчиков движения и тепла, информация с которых будет поступать в информационную систему, а та, в свою очередь, будет визуализировать данные в виде карт, графиков и таблиц.
Подобная система уже тестируется на нескольких площадках в Зеленограде, а в дальнейшем планируется создать карту загруженности всех спортплощадок столицы. Коммерческое использование и востребованность технологии в этой задаче мэрии зависит от того, является ли загруженность площадок ценностью, отмечают эксперты.
На фоне развития систем распознавания образов в организации городского пространства подобная технология может использоваться в более востребованных сферах — анализе загруженности транспортных узлов, улиц и парковок. По официальной статистике, в 2020 году физической культурой и спортом систематически занимались 4,75 миллиона жителей Москвы, что в 2,2 раза больше, чем в 2010 году. По данным Росстата, в Москве сейчас проживает более 12,6 миллионов человек.
«Лаборатория Касперского» разработала систему, которая способна распознавать объекты на изображении, передаваемом с беспилотного летательного аппарата, причем даже не с одного дрона, а сразу с нескольких:
Использованные источники:
