МОСКВА, 7 апреля. /ТАСС/. Нейросети и автоматизированные алгоритмы обработали более 50 тыс. снимков и видеоматериалов с недвижимостью и общественными пространствами с января по март 2024 года, выявлено свыше 200 имущественно-земельных нарушений. Об этом сообщил заммэра Москвы по вопросам экономической политики и имущественно-земельных отношений Владимир Ефимов.
"Москва совершенствует методы автоматизированного контроля в имущественно-земельной сфере. В настоящее время для диагностики признаков самовольного строительства на ранней стадии активно задействованы нейросети, которые анализируют видеопотоки с камер городского наблюдения, снимки с квадрокоптеров и других источников данных. В результате обработки 50 тыс. снимков искусственный интеллект выявил 227 земельно-имущественных нарушений", - сказал Ефимов, слова которого приводит пресс-служба экономкомплекса правительства Москвы.
Отмечается, что из выявленных нарушений более 200 связаны с нецелевым использованием земельных участков, а также незаконным строительством и самовольной реконструкцией объектов, еще 21 - с признаками самовольной постройки на ранней стадии, 4 - с захламлением городских земельных участков.
"Автоматизированный контроль помогает своевременно выявить и предупредить нецелевое использование земельных участков, захламление, незаконное строительство, а также нарушения, связанные с размещением летних веранд. На практике алгоритмы сопоставляют информацию из различных баз данных с фактическим состоянием объекта, его техническими характеристиками, устанавливают наличие разрешительной документации и правовой статус объекта. Таким образом определяются признаки нарушений, и далее материалы направляются в работу инспекторам, чтобы они могли их подтвердить и принять меры", - подчеркнул начальник госинспекции по недвижимости Иван Бобров.
По его словам, контрольное ведомство использует полный комплекс инструментов для дистанционного мониторинга территории и последующей обработки полученных данных. Бобров добавил, что инспекция продолжит работу по внедрению и отработке новых цифровых решений для повышения эффективности контроля при использовании земель.