«Искусственный интеллект свободен от подкупа или эмоций». Как «Большой брат» следит за уборкой улиц в Петербурге

В Петербурге одной из самых оцифрованных отраслей оказалось ЖКХ. По сути, создан единый штаб наблюдения — Центр комплексного контроля городского хозяйства (ЦККГХ). Туда стекаются данные из многих отраслевых систем, которые следят за состоянием улиц, домов, за движением техники. А уже из Центра разлетаются поручения — ну и штрафы.

Вице-губернатор Санкт-Петербурга Евгений Разумишкин рассказал «Фонтанке», как в этом году была организована уборка после «Алых парусов», как контролировать дворников и как в ЖКХ удалось применить искусственный интеллект.

Вместе с ним на вопросы отвечали Анастасия Тюева-Зряхова — врио директора СПб ГКУ «Управление по мониторингу», и Денис Лунг — советник по цифровизации вице-губернатора Санкт-Петербурга Е. Н. Разумишкина.

— С чего начался ваш «цифровой поход»?

Е.Р.: — Отраслевая цифровизация, направленная на управление уборкой города и благоустройством, развивается давно, уверенно и вполне успешно. У нас есть несколько крупных отраслевых систем, в которых многое автоматизировано. Всё это благодаря слаженной и эффективной работе с цифровым блоком Санкт-Петербурга, за что им отдельное огромное спасибо. Сейчас мы уже объединяем данные из разных систем, интеграционный подход — это единственный правильный путь в крупном мегаполисе. Но давайте обо всём по порядку. Денис, мой советник по развитию данного направления, подробнее расскажет про последнее крупное развитие ГИС ДУС.

Д.Л.: — У нас была в эксплуатации старая уборочная система, она называлась яркой аббревиатурой МРУТ (мониторинг работы уборочной техники). Для своего времени, в нулевых, она была прорывной, но со временем понадобилось обновление, совершенно новая архитектура, подход, технологии. Так она была преобразована в государственную информационную систему ДУС («Дорожная уличная сеть»).

Во-первых, мы изменили полностью подход к дорогам. Их паспортизировали, добавили новые данные, сделали вид дорог с учетом их площадей, а не как прямые, не имеющие собственной ширины. Так что сейчас у нас есть все полотно, с ответвлениями, тротуарами и т. д. А это дало возможность оптимизировать маршруты уборочной техники. То есть теперь можно выставить точки, а система прокладывает курс, сокращая так называемый холостой ход. Разработчики, в том числе, натурально проводили рабочие смены вместе с работниками предприятий, чтобы понять алгоритмы и набор функций.

— А много этакого холостого хода отрезали?

Е.Р.: — Самый хрестоматийный пример — это Петроградский район, куда техника ездила с Васильевского острова. Но там бы одной маршрутизацией вопрос мы не решили, губернатор Александр Дмитриевич Беглов поставил задачу обустроить базу механизации под мостом Бетанкура. Что мы и сделали к новому зимнему сезону в прошлом году: разместили там порядка 40 единиц техники. Теперь уборочные машины в разы меньше тратят времени на дорогу до своих участков работы, что качественно повлияло на скорость уборки.

Второй момент в этой системе: у нас на каждой единице техники давно стоит навигационный блок (пока за исключением грузовиков для снега, но они на очереди). Мы взяли с них все первичные данные: включен ли двигатель, поднят ли ковш или щетка — причем мы знаем, какое оборудование стоит на машине в данный момент. Это происходит благодаря связке Региональной навигационной информационной системе (РНИС) и ДУС.

Д.Л.: — Да, а уже это позволяет, условно, раскрасить весь город в разные цвета в зависимости от функции. Например, сдвижка снега (плуг, щётка, ковш) — желтый, обработка против гололеда — оранжевый, уборка тротуаров — синий. И мы видим на карте «Системы мониторинга снегоуборки» по сочетанию цветов реальную картину уборки города.

В 8 вечера с выходом очередной ночной смены данные обновляются, мы начинаем закрашивать карту по новой в зависимости от работы техники и к утру имеем актуальную картину. Важно отметить, что этот инструмент мониторинга есть не только в кабинете Евгения Николаевича, но и у отраслевых руководителей.

— C нынешними проблемами в геолокации, да и до них, — неужели вам хватает точности понять, на тротуаре ли техника или рядом? Кикшерингам, например, не хватает, чтобы затормозить самокаты только в пешеходной зоне.

Е.Р.: — Нет, конечно, для определения с субметровой точностью пришлось бы поставить еще десятки наземных опорных станций GPS, сейчас для этого точно не время. Но мы добавляем наше знание — что за техника едет по треку и что у нее за оборудование — и автоматически подтягиваем к той зоне, для которой она приспособлена.

— Но когда навигация отваливается надолго, как на последнем ПМЭФ или во время атак БПЛА на Ленобласть, ваша система тоже слепнет?

Д.Л.: — У всех навигационных блоков есть внутренняя память до 24 часов. В зоне, где нет связи, он фиксирует точки и строчками складывает данные друг за дружкой, пытаясь отправить их на головное устройство. Пока такой возможности нет, он просто копит их, а когда заезжает в зону связи — сгружает. Cистема их обрабатывает и достраивает точки, а по ним уже и трек. Так что мы видим, где и кто проехал, но с некоторой задержкой в случае проблем со связью.

— Что вы получаете от этого?

Е.Р.: — Мы все улицы города разбили на небольшие отрезки, вымерили их протяженность и теперь каждый вид уборки считаем отдельно — и по километражу, и по процентному соотношению. Кроме того, ведем живую статистику: машины, которые находятся на базах, машины, которые находятся в городе, и отдельно — машины, которые работают в городе.

Когда мы поняли, как идет уборка, мы подгрузили туда слой практически всех камер видеонаблюдения, которые есть в городе, а их более 100 тысяч. Как это работает: система вычисляет ближайшую камеру, которая смотрит на участок дороги, где 5 минут назад поменялся цвет — с «не убрано» на «убрано», делает снимок до и после уборки. Все снимки присылаются в базу, а наш Центр комплексного контроля городского хозяйства (ЦККГХ) забирает их из этой базы и сравнивает — как было и как стало.

— Это тоже может оценить искусственный интеллект? Или прямо люди глазами смотрят?

Е.Р.: — На поливомоечных работах летом и уборке зимой, когда идет прочистка магистралей, мы уже натренировали алгоритм, который смотрит на разницу между фото. В системе предварительно делается оценка, хотя в залповый снегопад понятно, что могут быть небольшие сбои автоматического определения. После чего оператору ЦККГХ приходят эти пары «было-стало», по несколько тысяч в день.

Таким образом у нас происходит автоматический и полуавтоматический контроль. Это очень полезно с точки зрения оперативного мониторинга. Мы можем, увидев, что некачественно убрана, например, лотковая зона, сразу занести в систему отработки детектов, отправив тем самым в уборочное предприятие, или позвонить — и всё, инцидент взяли в работу. У нас прошлой зимой до 39 минут дошел средний период исправления каких-то нарушений, связанных с уборкой.

— Вы следите только за той техникой, которая на балансе у ваших бюджетных учреждений?

Е.Р.: — За работой техники городских АО тоже следим, контролируем выполнение задач.

— И в конечном итоге на основании отчета вы оплачиваете работу?

Е.Р.: — Да. Ещё в тему про оплату и расчёты уборки расскажу вам историю про Садовую улицу. Часто на неё обращаю внимание, постоянно в обходах инспектирую. И вот последний раз мы посмотрели на Садовую из ЦККГХ — там суммарно восемь проходов автомобилей за смену было, шесть раз появлялись работники ручного труда за сутки.

То есть нормативный объем работы там не просто выполняется — он перевыполняется, контроль повышенный, люди действительно занимаются, стараются. Мы научились фиксировать все процессы, и это в том числе обоснование, которое мы можем нести экономистам и показывать наглядно.

— Это же только по механической уборке? Ручная уборка — тротуаров и не только — так не отслеживается?

Е.Р.: — Ручная уборка с точки зрения мониторинга до прошлого года была сложной задачей. Но здесь включается новый этап, уже есть пилотные решения для работников ручного труда в виде мобильного приложения, которое позволит фиксировать их трек и работу, время начала и окончания смены, выполненные задания и другие важные данные для прозрачного контроля их работы.

— Если подводить итог, в чем вы измеряете эффективность этой системы?

Е.Р.: — Главное — маршрутизация, интерактивный анализ и финансовая дисциплина. Мы уже включили в систему мониторинга наши дороги, внутриквартальные территории и точно подключим туда работников ручного труда. Следующая стадия, которая очень важна, — ЖКСы. Пока они к этому не готовы, но автоматический контроль за ними неизбежно придет — вероятно, в рамках ГИС ЖКХ Санкт-Петербурга.

Непосредственно по дорогам — вот важное последствие: мы все наслышаны о так называемом «лоскутном одеяле» уборки в нашем городе, за содержание которого отвечают различные ведомства. И именно наша система и возможности обобщения позволили начать разработку единого проекта содержания дорог с четким и общим для всех мануалом: кто, когда и что должен делать.

Это та самая синхронизация, о которой я постоянно говорю. В части формирования комфортной городской среды мы ее добились: единая точка сбора информации — это ГАТИ. Есть единая дорожная карта, куда заносят информацию о своих планах по ремонту на ближайшие 5 лет специалисты различных сфер: энергетики, дорожники, садовники. Это сделано, чтобы коллеги из других сфер не раскапывали сквер через год после его открытия, например. Мы синхронизируем наши планы, иногда двигаем сроки благоустройства дальше, чтобы за один год вместе с коллегами провести все работы.

— Вы сказали про ГАТИ. Мы много в последнее время писали о том, что инспекция стала таким универсальным надсмотрщиком, который с помощью камер на машинах и искусственного интеллекта автоматически фиксирует большой перечень нарушений — от ям во дворах до запаркованных газонов и граффити на стенах. Это все фиксируется и обрабатывается в инспекции?

Е.Р.: — Да. Смысл такой цифровизации: создать единую точку входа и контроля — ей стал ЦККГХ.

А.Т.: — Синергетическим эффектом всей нашей работы за последнее время стала модель территориального контроля. Сейчас поясню: время от времени необходимо сфокусировать внимание на конкретной территории, самый просто пример — ПМЭФ или «Алые паруса». Потому что в этот период в городе большое количество гостей, конкретные сроки проведения мероприятия, а как результат — нам необходимо, чтобы город во время и после проведения всех торжеств был точно такой же, как был до — чистым.

Вот на примере ПМЭФ (первое мероприятие, на котором мы протестировали данный подход): мы выделили все зоны проживания, проведения мероприятий и притяжения гостей Санкт-Петербурга, отрисовали территории получения изображений с камер Городского центра видеонаблюдения и новые маршруты для наших машин с системой «Городовой».

Ну а дальше цикл такой: мы получаем выявленные инциденты с нейронных сетей камер Городского центра видеонаблюдения и комплексов «Городовой», фиксации от наших коллег, которые постоянно на обходах (для них создан специальный интерфейс отправки их в ЦККГХ), далее оператор Центра подтверждает факт инцидента и в 2 клика перенаправляет его ответственному лицу, который содержит объект. Для ответственных лиц мы создали инструмент работы с детектами — на Информационной панели ЦККГХ они видят только свои нарушения со всей подробной информацией (дата, время, тип, место, способ фиксации и другое). После устранения ответственный оперативно выбирает результат устранения, подгружает изображение с устранением и направляет оператору. После проверки оператором инцидент исчерпан!

Е.Р.: — Немного про искусственный интеллект — ему ведь всё равно, кто и за что отвечает, он видит всё. Большая часть детектов приходит нам от ИИ, который уже может различать 15 видов инцидентов в плане благоустройства, а сейчас, к примеру, мы учим распознавать борщевик. И это объективная фиксация, свободная от подкупа или эмоций.

— Простите, перебью. Вот как раз к этой нейросетке есть вопросы у тех, кто непосредственно занимается устранением нарушений. Мы писали про драконовские штрафы, которые система автоматически выставляла муниципалам за абсолютно невыдающиеся ямки во дворах. А управляющие компании жалуются, что у них просто нет времени замыть какое-нибудь граффити на своем доме: его какой-то пацан нарисовал — тут же штраф, а за каждым неприличным словом не набегаешься, если у тебя 600 зданий в обслуживании. Так что машинный подход выражается и таким образом.

Е.Р.: — С муниципалами мы уже эту проблему скорректировали: теперь снимки ям на одной территории аккумулируем в одно постановление.

Что касается граффити: во-первых, выпуск постановления о штрафе, даже при том, что оно генерируется искусственным интеллектом, — это не моментальная вещь. Плюс у нас двойной контроль: когда ИИ зафиксировал граффити в первый раз, мы понимаем, что его могли нарисовать за пять минут до проезда автомобиля. И лишь когда машина поедет по маршруту во второй раз, примерно через одну-две недели, и мы увидим, что граффити на месте, — система начинает формировать постановление. Несмотря на автоматизацию, мы в первую очередь за адекватность.

— С их количеством домов и количеством работников они элементарно могут и за 2 недели не дойти.

Е.Р.: — Но это их задача. И если машина, проезжая, заметила небольшое слово на углу здания, то уж человек тоже заметит. Меня спрашивают: почему инспекция наказывает УК, а не тех, кто рисует граффити? У каждого своя зона ответственности — хулиганов должны ловить те, чья это задача. ГАТИ выставляет штраф не за рисунок, а за то, что его не устраняют.

— И все же, возвращаясь к территориальному контролю, каких результатов получилось достичь?

Е.Р: — Хорошо, что мы начали с ПМЭФ, потому что к «Алым парусам» у нас уже был опыт и разница в уровне контроля получилась существенная. То есть у нас мобилизовались все службы, которые в свою очередь были на оперативной связи. Все «детекты», и даже те мелочи, которые нашли специалисты ЦККГХ, — это все было устранено к четырем часам дня воскресенья.

— Как это происходит на практике?

А.Т: — Мы начали ночную смену с того, что взяли на контроль территорию за периметром мероприятия (эта зона в прошлые годы была в меньшем фокусе внимания, но там тысячи людей, которые тоже гуляли). Там мы выявили небольшое количество «детектов». Например, Сенная площадь, Садовая улица, территория у станции метро «Василеостровская». Там и без «Алых парусов» требуется внимание, просто из-за большого человеческого трафика. После окончания основных мероприятий в зоне «Алых парусов» мы начали контролировать «зачистку внутри», чистоту на путях выхода гостей мероприятия, а также взяли на контроль все выходы всех станций метро города — там тоже было некоторое количество инцидентов.

К вечеру воскресенья, 29 июня, все инциденты по уборке и мусору были полностью устранены.

— Но вы же не только своими машинами все это отслеживали?

А.Т.: — Важно сказать, что мы заранее отрисовываем территории контроля в преддверии мероприятий: 5,5 млн квадратов к «Алым парусам», 14,5 млн квадратов к ПМЭФ. Зачем? Тут был вопрос с автомобилями. Система «Городовой» видит то, где она проехала и куда посмотрела в конкретный момент. Но такая же нейросеть с таким же набором из 15 видов инцидентов для распознавания привязана к камерам АПК «Безопасный город» в центральной части Петербурга. Мы отрисовали так полигоны, чтобы получать информацию и с них, если они направлены, например, на фасады зданий, проезжие и пешеходные зоны. В итоге у нас во время ПМЭФ попало без малого 5 500 камер в эти зоны, во время «Алых парусов» — 4 137.

Камеры сгружали нам информацию четыре раза в день, операторы ЦКГХ все это обрабатывали, и у нас есть прекрасные примеры — например, дорожники заделывали ямки за три дня прямо перед ПМЭФ, а оклейка рекламой и граффити устранялись за 1 день.

Е.Р: — Мы продолжим и дальше — мы собрали все мероприятия города в общий календарь, получилось более 60 мероприятий в период с июня по сентябрь этого года. По каждому мероприятию создаётся зона территориального контроля, и в ЦККГХ ведётся внимательный и очень детальный контроль.

— Но если вы особенно внимательно в моменте следите за конкретной территорией — значит, другим недодаете?

Е.Р.: — В идеале, конечно, у нас каждый день и в каждой точке должно быть, как в центре на «Алых парусах», — с точки зрения контроля и оперативности. Но мы иллюзий не строим, невозможно прямо сейчас взять и распространить модель территориального контроля на весь город, для этого просто не хватит людей. Так что будем идти эволюционно.

Конечно, нам радостно, что в зонах повышенного контроля у нас так все оперативно устраняют. Но первоочередное — это плановая работа. Вот вы спрашивали, какой главный эффект от внедрения этих систем. Мы же это все рассказываем не только вам и друг другу, мы это показываем и рассказываем постоянно на совещаниях коллегам из районов, каждую пятницу по утрам проводится штаб в Центре комплексного контроля. Люди видят, что мы расширяем свои возможности мониторинга и контроля. Впереди, конечно, еще много задач и процессов, которые надо настроить, но тем не менее мы видим результаты, а главное — жители их замечают, стало меньше жалоб, действительно, и это мотивирует всю команду продолжать свое дело.