Програмний модуль ідентифікації несанкціонованих фасадних написів на муніципальних об’єктах

Abstract

З метою зменшення наслідків вандалізму, розповсюдження посилань на придбання несанкціонованих товарів та іншого пошкодження муніципальних об’єктів розроблено програмний модуль, який дозволяє звичайному користувачу звернутися до адміністраторів через кросплатформний додаток, відіславши зображення з підтвердженням виявлених правопорушень. Розроблені алгоритми штучного інтелекту визначають належність отриманого зображення до прояву умисного пошкодження муніципального майна з подальшим визначенням на інтерактивній карті місцезнаходження об’єкту, завдяки якій адміністратори можуть організувати міри знешкодження наслідків даного правопорушення.

A software module has been developed to reduce the effects of vandalism, the dissemination of links to the purchase of unauthorized goods and other damage to municipal facilities. It allows the average user to contact administrators through a cross-platform application, sending images confirming the detected violations. The developed artificial intelligence algorithms determine the affiliation of the obtained image to the manifestation of intentional damage to municipal property. It is determined on an interactive map of the location of the object, thanks to which administrators can organize measures to neutralize the consequences of this offense.A software module has been developed to reduce the effects of vandalism, the dissemination of links to the purchase of unauthorized goods and other damage to municipal facilities. It allows the average user to contact administrators through a cross-platform application, sending images confirming the detected violations. The developed artificial intelligence algorithms determine the affiliation of the obtained image to the manifestation of intentional damage to municipal property. It is determined on an interactive map of the location of the object, thanks to which administrators can organize measures to neutralize the consequences of this offense