Создание экспериментального образца (бета-версии) глобальной цифровой платформы мониторинга городской застройки

Целью работы являлось создание экспериментального образца (бета-версии) глобальной цифровой платформы мониторинга городской застройки, обеспечивающей работу алгоритмов и потоковую обработку больших данных ДЗЗ, загружаемых в платформу из внешних облачных сервисов, таких как сервисы Maxar на платформе Amazon, сервисы Mapbox и другие.Результатом работы является программно-аналитический комплекс — глобальная платформа мониторинга городской застройки. К основным конструктивным, технологическим и технико-эксплуатационным характеристикам платформы мониторинга городской застройки относятся:–встроенная архитектура параллельных вычислений на графических процессорах, высокоуровневая обработка с помощью моделей на основе нейросетей глубокого обучения;–собственный оркестратор микросервисов для реализации потоковой обработки данных ДЗЗ;–СУБД и система хранения данных;–веб-приложение для пользователей, оптимизированное для работы на десктопном компьютере;–API для разработчиков приложений с использованием сервисов обработки платформы.Степень и итоги внедрения:–экспериментальный образец платформы на 100% внедрен в производственный процесс компании, что подтверждается 4 коммерческими контрактами на доступ к сервисам платформы на общую сумму более 4 млн. рублей;–создано приложение для демонстрации возможностей платформы;–развернута публичная тестовая версия экспериментального образца;–проведены пилотные проекты (например, проект с Почтой России) с целью прототипирования и внедрения систем производства и обновления геоинформационной Базы Данных об адресных объектах;–предоставлены сервисы для коммерческих клиентов, в том числе в рамках совместных исследовательских проектов (система автоматизированной генерации дорожного графа ЗАО «Геоцентр-Консалтинг»).Областью применения глобальной цифровой платформы мониторинга городской застройки является:–автоматизация, частичная автоматизация производства цифровых картографических продуктов;–генерация данных для аналитиков данных для встраивания в системы пространственного анализа и многофакторного анализа, в том числе системы с машинным обучением.Значимость работ определяется тем, что платформа обеспечивает надежную масштабируемую обработку данных для различных индустриальных потребителей, в том числе для:–рынка территориального планирования и землепользования:–органов гразработка алгоритмов постобработки с целью доведения результата до требуемого качества;проектирование и разработка микросервисной архитектуры платформы для управления и масштабирования потоками обработки ДЗЗ; разработка методики дообучения алгоритмов и обучающих датасетов городской застройки; проектирование и разработка прототипа платформы.Объектом разработки является программно-аналитический комплекс — глобальная платформа мониторинга городской застройки.Объектом исследований являются алгоритмы машинного обучения для распознавания городских объектов на мультиспектральных данных ДЗЗ субметрового разрешения.Целью работы являлось создание экспериментального образца (бета-версии) глобальной цифровой платформы мониторинга городской застройки, обеспечивающей работу алгоритмов и потоковую обработку больших данных ДЗЗ, загружаемых в платформу из внешних облачных сервисов, таких как сервисы Maxar на платформе Amazon, сервисы Mapbox и другие.Основными методами выполнения работы являлись:–тестирование и экспертная оценка методов разработки алгоритмов;–экспериментальные исследования и тестирование алгоритмов;–гибкая разработка по коротким этапам.В ходе НИОКР были выполнены следующие работы:–в рамках работ первого этапа были произведены следующие работы:–постановка экспериментов по глубокому машинному обучению нейросетей с алгоритмами компьютерного зрения для обработки ДЗЗ;–разработка собственных структур и библиотек для обучения нейросетей и управления обработкой;–разработка алгоритмов постобработки с целью доведения результата до требуемого качества;–проектирование и разработка микросервисной архитектуры платформы для управления и масштабирования потоками обработки ДЗЗ;–разработка методики дообучения алгоритмов и обучающих датасетов городской застройки;–проектирование и разработка прототипа платформы;–создан классификатор городской застройки, на основе визуально-дешифрируемых характеристик объектов на данных дистанционного зондирования Земли.–в рамках работ второго этапа были произведены следующие работы:–разработан экспериментальный образец платформы;–протестирован экспериментальный образец платформы;–детектирование проблемных территорий в масках распознавания объектов застройки;–ранжирование проблем в контексте дополнительного обучения алгоритмов;–классификация проблем в контексте дополнительного обучения алгоритмов.–созданы дополнительные обучающие выборки на основе открытых данных и ручной разметки изображений.Таким образом, работы были выполнены в полном объеме в соответствии с техническим заданием, календарным планом и планом-графиком выполнения работ.