Нейросеть Яндекса ускоряет уборку мусора в заповедниках с помощью аэрофотоанализа

Разработчики из Школы анализа данных Яндекса (ШАД) при поддержке Yandex B2B Tech и Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) представили нейросеть, способную автоматически распознавать мусор на побережьях водоёмов. Алгоритм позволяет определять вид, объём и массу отходов по аэрофотоснимкам, что ускоряет планирование и проведение уборки в удалённых и труднодоступных местах.

Нейросеть прошла успешные испытания в рамках экологической экспедиции в Южно-Камчатском федеральном заказнике, находящемся под управлением ФГБУ «Кроноцкий государственный заповедник». Сейчас технологию также тестируют в Арктике и других отдалённых регионах. Решение выложено в открытый доступ и может быть использовано волонтёрскими организациями и службами экологического мониторинга совершенно бесплатно.

Как работает нейросеть

Алгоритм анализирует аэрофотоснимки с дронов и классифицирует мусор на шесть категорий:

• рыболовные сети,
• металл,
• резина,
• крупный пластик,
• бетон,
• древесина.

Точность классификации превышает 80%. Модель не только определяет тип отходов, но и указывает их примерный вес и точные координаты на карте. Эти данные помогают организовать эффективную логистику и определить необходимое количество техники и людей для уборки.

Например, на одном из участков эксперты рассчитали, что для очистки потребуется 20 волонтёров, два самосвала, два квадроцикла и фронтальный погрузчик. Благодаря применению нейросети и дронов, на уборку пяти тонн отходов ушло в четыре раза меньше времени, чем обычно.

Планы на будущее

В 2025 году технологию планируют масштабировать и использовать в других заповедниках и национальных парках Дальнего Востока и Арктики. Транспортировка мусора из этих регионов особенно затруднена, и автоматизация процесса поможет точнее оценивать масштабы работ и снижать затраты.

Нейросеть можно дообучить для распознавания других видов мусора. Решение доступно на GitHub и может быть адаптировано под потребности экологических служб по всему миру.

Дополнительная информация о проекте доступна на специальной странице Яндекса: Чистый берег Как нейросети помогают планировать уборку мусора на побережьях.

Технологический стек проекта

Над решением работали студенты и разработчики ШАДа совместно с инженерами Yandex B2B Tech. Архитектура нейросети построена с применением облачного сервиса Yandex DataSphere. Обучение проводилось на аэрофотоснимках, сделанных в Кроноцком заповеднике, а также на искусственно сгенерированных данных. Учёные ДВФУ участвовали в разработке методологии анализа и провели экспертную валидацию модели.