Разработка и тестирование прототипа сервисов поиска и анализа объектов на основе потоковых данных Дистанционного Зондирования

Для развития бизнеса, территориального планирования, логистики и управления распределенными активами необходимы точные и быстро обновляемые пространственные данные. Полноценная карта это дорогостоящий продукт, требующий решения ряда производственных задач, обновление и выпуск новых версий таких продуктов ведется в соответствии с производственным планом и обычно составляет не более одного релиза (~300 кв. км) в квартал. При планировании хозяйственной и бизнес деятельности данные основанные на генплане территории не обладают гарантированной и предсказуемой актуальностью. Решение об актуализации принимаются с учетом анализа "изменения экономических и социальных условий и задач развития города" (статья 41 об актуализации генплана г. Москвы). С другой стороны, с ростом систем дистанционного зондирования и вычислительных ресурсов возможности обработки и обновления карт стали приближаться к поиску ежедневных изменений в больших объемах данных и их детализации. Платформа Геоалерт (Mapflow.ai) спроектирована под потоковую обработку данных ДЗЗ, детектирование таких изменений в массивах данных для выборочного обновления карт. Основная цель предлагаемой работы - мониторинг городской застройки с помощью анализа данных ДЗЗ алгоритмами машинного обучения. В сценариях мониторинга используются нейросетевые алгоритмы сегментации и классификации для оптических и мультиспектральных данных ДЗЗ. Пользователи получают информацию для встраивания в их цепочки решений и процессы обработки информации: в виде готовых карт, статистических отчетов по зонам интереса, выгрузок из БД и API. Целью НИОКР является создание промышленного и коммерческого образца платформы.