17 Кузнецов П Н Воронин Д Ю Евстигнеев В П Котельников Д Ю процессы управления нейросетевые технологии несанкционированные свалки умная городская среда цифровая трансформация management processes neural network technologies unauthorized landfills smart urban environment digital transformation 2020 2024-03-29 В СТАТЬЕ РАССМАТРИВАЕТСЯ НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕЗАКОННОГО СКОПЛЕНИЯ ТВЕРДЫХ БЫТОВЫХ ОТХОДОВ В ЧЕРТЕ ГОРОДА. СОГЛАСНО ПРИНЦИПОВ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ПРИ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ГОРОДСКОЙ СРЕДЫ НЕОБХОДИМО РЕШАТЬ ВОПРОСЫ ДЕСТРУКТИВНОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ОКРУЖАЮЩУЮ СРЕДЫ. В СТАТЬЕ ПРЕДЛАГАЕТСЯ МЕТОДИКА, ПОЗВОЛЯЮЩАЯ НА ОСНОВЕ ГРАФИЧЕСКИХ ДАННЫХ ПРОИЗВОДИТЬ ИДЕНТИФИКАЦИЮ НЕСАНКЦИОНИРОВАННЫХ СВАЛОК И СКОПЛЕНИЯ БЫТОВОГО И КОММУНАЛЬНОГО МУСОРА, ИСПОЛЬЗУЯ ТЕХНОЛОГИЮ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ. РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОВЕДЕННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ ПОКАЗЫВАЮТ, ЧТО ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПОЗВОЛЯЕТ С ДОВОЛЬНО ВЫСОКОЙ ТОЧНОСТЬЮ (С ВЕРОЯТНОСТЬЮ ОКОЛО 97 %) ВЫЯВЛЯТЬ НАРУШЕНИЯ, СВЯЗАННЫЕ С НАРУШЕНИЕМ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО ЗАКОНОДАТЕЛЬСТВА. https://rep.herzen.spb.ru/publication/15182 https://rep.herzen.spb.ru/files/6282