В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог

В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог

21.02.2023 15:11:00

Мобильные комплексы и нейросети начали применять в Москве для контроля состояния дорог, сообщили ТАСС во вторник в пресс-службе столичного департамента информационных технологий (ДИТ), передает ТАСС.



«В Москве начали использовать мобильные комплексы, которые помогают городским службам выявлять недочеты в содержании объектов дорожного хозяйства с помощью технологий искусственного интеллекта (ИИ). Нейронная сеть уже умеет находить ямы, стертую разметку, повреждения бортового камня, загрязнения остановок и дорожных знаков и другие нарушения. Применение ИИ поможет городским службам быстрее узнавать о недочетах, чтобы оперативнее устранять их», – сообщили в пресс-службе.

Как уточнил начальник управления городского видеонаблюдения ДИТ Дмитрий Головин, для выявления недочетов в содержании объектов дорожного хозяйства город начал использовать мобильные комплексы, которыми сейчас оборудовано более 20 автомобилей городских ведомств. Это позволяет небольшим количеством средств фиксации анализировать ситуацию во всем городе, а также там, где нет покрытия стационарными камерами или их ракурс не позволяет проанализировать состояние проезжей части и прилегающей к ней территории.

«Комплексы с помощью нейросети выявляют 9 типов нарушений с точностью более 90%. Финальное решение всегда остается за человеком, однако ИИ помогает быстрее находить потенциальные недочеты и сообщать о них городским службам, а это, в свою очередь, позволяет быстрее их устранять», – пояснил Головин.

Мобильные комплексы представляют собой две камеры высокого разрешения, размещенные под лобовым стеклом автомобиля. Одна камера направлена вперед, на дорожное покрытие, вторая – в сторону: на тротуары, газоны, парковки и другие прилегающие к проезжей части объекты. Работа ИИ аналогична тому, как это происходит при выявлении недочетов во дворах.

«Видеопотоки с камер поступают на обработку в нейросеть, которая анализирует кадры на предмет наличия признаков нарушений. Скриншоты с выявленными недочетами направляются на проверку операторам ЦАФАП (Центра автоматизированной фиксации административных правонарушений в области дорожного движения. – Прим. ТАСС). Они подтверждают наличие нарушения и передают информацию в работу организациям, ответственным за содержание объектов», – добавили в пресс-службе ДИТ.

Эффект нейросети

«Время на фиксацию нарушений благодаря нейросети сокращается втрое: ей требуется 5 минут, а инспектору – порядка 16. После того, как операторы обнаружили нарушение, об этом оперативно сообщается, например, «Жилищникам» или «Автомобильным дорогам». Последние уже устраняют выявленные недочеты», – отметил министр правительства Москвы, начальник Главконтроля Евгений Данчиков.

По его словам, передачу данных в перспективе планируется ускорить, а число видов выявляемых нарушений – расширить. Некоторые регионы уже рассматривают возможность внедрить наработки столицы в практику своих коммунальных служб, заключил Данчиков.

Москва уже пятый год использует ИИ для контроля содержания дворовых территорий. «Для мониторинга состояния объектов городской инфраструктуры используется более 170 тыс. камер видеонаблюдения. Искусственный интеллект анализирует скриншоты с камер городской системы видеонаблюдения и передает операторам центра изображения, на которых определены потенциальные недочеты. Затем оператор проверяет информацию и отдает ее в работу коммунальным службам», – сообщил руководитель ГКУ «Новые технологии управления» Александр Пищелко.

Как резюмировали в пресс-службе ДИТ, благодаря работе нейросети операторы концентрируются только на тех изображениях, где высока вероятность нарушения. Это помогает быстрее выявлять недочеты и сообщать о них городским службам. Так, за прошлый год ИИ помог выявить 53 тыс. нарушений.



arResult:
Array
(
    [XML_ID] => 731
    [~XML_ID] => 731
    [NAME] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог
    [~NAME] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог
    [TAGS] => 
    [~TAGS] => 
    [PREVIEW_TEXT] => Мобильные комплексы и нейросети начали применять в Москве для контроля состояния дорог, сообщили ТАСС во вторник в пресс-службе столичного департамента информационных технологий (ДИТ), передает ТАСС.
    [~PREVIEW_TEXT] => Мобильные комплексы и нейросети начали применять в Москве для контроля состояния дорог, сообщили ТАСС во вторник в пресс-службе столичного департамента информационных технологий (ДИТ), передает ТАСС.
    [DETAIL_TEXT] => «В Москве начали использовать мобильные комплексы, которые помогают городским службам выявлять недочеты в содержании объектов дорожного хозяйства с помощью технологий искусственного интеллекта (ИИ). Нейронная сеть уже умеет находить ямы, стертую разметку, повреждения бортового камня, загрязнения остановок и дорожных знаков и другие нарушения. Применение ИИ поможет городским службам быстрее узнавать о недочетах, чтобы оперативнее устранять их», – сообщили в пресс-службе.

Как уточнил начальник управления городского видеонаблюдения ДИТ Дмитрий Головин, для выявления недочетов в содержании объектов дорожного хозяйства город начал использовать мобильные комплексы, которыми сейчас оборудовано более 20 автомобилей городских ведомств. Это позволяет небольшим количеством средств фиксации анализировать ситуацию во всем городе, а также там, где нет покрытия стационарными камерами или их ракурс не позволяет проанализировать состояние проезжей части и прилегающей к ней территории.

«Комплексы с помощью нейросети выявляют 9 типов нарушений с точностью более 90%. Финальное решение всегда остается за человеком, однако ИИ помогает быстрее находить потенциальные недочеты и сообщать о них городским службам, а это, в свою очередь, позволяет быстрее их устранять», – пояснил Головин.

Мобильные комплексы представляют собой две камеры высокого разрешения, размещенные под лобовым стеклом автомобиля. Одна камера направлена вперед, на дорожное покрытие, вторая – в сторону: на тротуары, газоны, парковки и другие прилегающие к проезжей части объекты. Работа ИИ аналогична тому, как это происходит при выявлении недочетов во дворах.

«Видеопотоки с камер поступают на обработку в нейросеть, которая анализирует кадры на предмет наличия признаков нарушений. Скриншоты с выявленными недочетами направляются на проверку операторам ЦАФАП (Центра автоматизированной фиксации административных правонарушений в области дорожного движения. – Прим. ТАСС). Они подтверждают наличие нарушения и передают информацию в работу организациям, ответственным за содержание объектов», – добавили в пресс-службе ДИТ.

Эффект нейросети

«Время на фиксацию нарушений благодаря нейросети сокращается втрое: ей требуется 5 минут, а инспектору – порядка 16. После того, как операторы обнаружили нарушение, об этом оперативно сообщается, например, «Жилищникам» или «Автомобильным дорогам». Последние уже устраняют выявленные недочеты», – отметил министр правительства Москвы, начальник Главконтроля Евгений Данчиков.

По его словам, передачу данных в перспективе планируется ускорить, а число видов выявляемых нарушений – расширить. Некоторые регионы уже рассматривают возможность внедрить наработки столицы в практику своих коммунальных служб, заключил Данчиков.

Москва уже пятый год использует ИИ для контроля содержания дворовых территорий. «Для мониторинга состояния объектов городской инфраструктуры используется более 170 тыс. камер видеонаблюдения. Искусственный интеллект анализирует скриншоты с камер городской системы видеонаблюдения и передает операторам центра изображения, на которых определены потенциальные недочеты. Затем оператор проверяет информацию и отдает ее в работу коммунальным службам», – сообщил руководитель ГКУ «Новые технологии управления» Александр Пищелко.

Как резюмировали в пресс-службе ДИТ, благодаря работе нейросети операторы концентрируются только на тех изображениях, где высока вероятность нарушения. Это помогает быстрее выявлять недочеты и сообщать о них городским службам. Так, за прошлый год ИИ помог выявить 53 тыс. нарушений. [~DETAIL_TEXT] => «В Москве начали использовать мобильные комплексы, которые помогают городским службам выявлять недочеты в содержании объектов дорожного хозяйства с помощью технологий искусственного интеллекта (ИИ). Нейронная сеть уже умеет находить ямы, стертую разметку, повреждения бортового камня, загрязнения остановок и дорожных знаков и другие нарушения. Применение ИИ поможет городским службам быстрее узнавать о недочетах, чтобы оперативнее устранять их», – сообщили в пресс-службе.

Как уточнил начальник управления городского видеонаблюдения ДИТ Дмитрий Головин, для выявления недочетов в содержании объектов дорожного хозяйства город начал использовать мобильные комплексы, которыми сейчас оборудовано более 20 автомобилей городских ведомств. Это позволяет небольшим количеством средств фиксации анализировать ситуацию во всем городе, а также там, где нет покрытия стационарными камерами или их ракурс не позволяет проанализировать состояние проезжей части и прилегающей к ней территории.

«Комплексы с помощью нейросети выявляют 9 типов нарушений с точностью более 90%. Финальное решение всегда остается за человеком, однако ИИ помогает быстрее находить потенциальные недочеты и сообщать о них городским службам, а это, в свою очередь, позволяет быстрее их устранять», – пояснил Головин.

Мобильные комплексы представляют собой две камеры высокого разрешения, размещенные под лобовым стеклом автомобиля. Одна камера направлена вперед, на дорожное покрытие, вторая – в сторону: на тротуары, газоны, парковки и другие прилегающие к проезжей части объекты. Работа ИИ аналогична тому, как это происходит при выявлении недочетов во дворах.

«Видеопотоки с камер поступают на обработку в нейросеть, которая анализирует кадры на предмет наличия признаков нарушений. Скриншоты с выявленными недочетами направляются на проверку операторам ЦАФАП (Центра автоматизированной фиксации административных правонарушений в области дорожного движения. – Прим. ТАСС). Они подтверждают наличие нарушения и передают информацию в работу организациям, ответственным за содержание объектов», – добавили в пресс-службе ДИТ.

Эффект нейросети

«Время на фиксацию нарушений благодаря нейросети сокращается втрое: ей требуется 5 минут, а инспектору – порядка 16. После того, как операторы обнаружили нарушение, об этом оперативно сообщается, например, «Жилищникам» или «Автомобильным дорогам». Последние уже устраняют выявленные недочеты», – отметил министр правительства Москвы, начальник Главконтроля Евгений Данчиков.

По его словам, передачу данных в перспективе планируется ускорить, а число видов выявляемых нарушений – расширить. Некоторые регионы уже рассматривают возможность внедрить наработки столицы в практику своих коммунальных служб, заключил Данчиков.

Москва уже пятый год использует ИИ для контроля содержания дворовых территорий. «Для мониторинга состояния объектов городской инфраструктуры используется более 170 тыс. камер видеонаблюдения. Искусственный интеллект анализирует скриншоты с камер городской системы видеонаблюдения и передает операторам центра изображения, на которых определены потенциальные недочеты. Затем оператор проверяет информацию и отдает ее в работу коммунальным службам», – сообщил руководитель ГКУ «Новые технологии управления» Александр Пищелко.

Как резюмировали в пресс-службе ДИТ, благодаря работе нейросети операторы концентрируются только на тех изображениях, где высока вероятность нарушения. Это помогает быстрее выявлять недочеты и сообщать о них городским службам. Так, за прошлый год ИИ помог выявить 53 тыс. нарушений. [DETAIL_PICTURE] => Array ( ) [~DETAIL_PICTURE] => 1476 [DATE_ACTIVE_FROM] => 21.02.2023 15:11:00 [~DATE_ACTIVE_FROM] => 21.02.2023 15:11:00 [ID] => 731 [~ID] => 731 [IBLOCK_ID] => 2 [~IBLOCK_ID] => 2 [IBLOCK_SECTION_ID] => 35 [~IBLOCK_SECTION_ID] => 35 [DETAIL_TEXT_TYPE] => html [~DETAIL_TEXT_TYPE] => html [PREVIEW_TEXT_TYPE] => html [~PREVIEW_TEXT_TYPE] => html [TIMESTAMP_X] => 21.02.2023 16:08:01 [~TIMESTAMP_X] => 21.02.2023 16:08:01 [ACTIVE_FROM] => 21.02.2023 15:11:00 [~ACTIVE_FROM] => 21.02.2023 15:11:00 [LIST_PAGE_URL] => /articles/ [~LIST_PAGE_URL] => /articles/ [DETAIL_PAGE_URL] => /logistika/novosti/v-moskve-nachali-ispolzovat-neyroseti-dlya-kontrolya-sostoyaniya-dorog/ [~DETAIL_PAGE_URL] => /logistika/novosti/v-moskve-nachali-ispolzovat-neyroseti-dlya-kontrolya-sostoyaniya-dorog/ [CANONICAL_PAGE_URL] => /logistika/novosti/v-moskve-nachali-ispolzovat-neyroseti-dlya-kontrolya-sostoyaniya-dorog/ [~CANONICAL_PAGE_URL] => /logistika/novosti/v-moskve-nachali-ispolzovat-neyroseti-dlya-kontrolya-sostoyaniya-dorog/ [LANG_DIR] => / [~LANG_DIR] => / [CODE] => v-moskve-nachali-ispolzovat-neyroseti-dlya-kontrolya-sostoyaniya-dorog [~CODE] => v-moskve-nachali-ispolzovat-neyroseti-dlya-kontrolya-sostoyaniya-dorog [EXTERNAL_ID] => 731 [~EXTERNAL_ID] => 731 [IBLOCK_TYPE_ID] => articles [~IBLOCK_TYPE_ID] => articles [IBLOCK_CODE] => articles [~IBLOCK_CODE] => articles [IBLOCK_EXTERNAL_ID] => content-articles [~IBLOCK_EXTERNAL_ID] => content-articles [LID] => s1 [~LID] => s1 [NAV_RESULT] => [DISPLAY_ACTIVE_FROM] => 21.02.2023 [IPROPERTY_VALUES] => Array ( [ELEMENT_META_TITLE] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог [ELEMENT_META_KEYWORDS] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог [ELEMENT_META_DESCRIPTION] => Мобильные комплексы и нейросети начали применять в Москве для контроля состояния дорог, сообщили ТАСС во вторник в пресс-службе столичного департамента информационных технологий (ДИТ), передает ТАСС. [ELEMENT_PAGE_TITLE] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог [SECTION_PICTURE_FILE_ALT] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог [SECTION_PICTURE_FILE_TITLE] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог [SECTION_DETAIL_PICTURE_FILE_ALT] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог [SECTION_DETAIL_PICTURE_FILE_TITLE] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог [ELEMENT_PREVIEW_PICTURE_FILE_ALT] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог [ELEMENT_PREVIEW_PICTURE_FILE_TITLE] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог [ELEMENT_DETAIL_PICTURE_FILE_ALT] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог [ELEMENT_DETAIL_PICTURE_FILE_TITLE] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог ) [FIELDS] => Array ( [XML_ID] => 731 [NAME] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог [TAGS] => [PREVIEW_TEXT] => Мобильные комплексы и нейросети начали применять в Москве для контроля состояния дорог, сообщили ТАСС во вторник в пресс-службе столичного департамента информационных технологий (ДИТ), передает ТАСС. [DETAIL_TEXT] => «В Москве начали использовать мобильные комплексы, которые помогают городским службам выявлять недочеты в содержании объектов дорожного хозяйства с помощью технологий искусственного интеллекта (ИИ). Нейронная сеть уже умеет находить ямы, стертую разметку, повреждения бортового камня, загрязнения остановок и дорожных знаков и другие нарушения. Применение ИИ поможет городским службам быстрее узнавать о недочетах, чтобы оперативнее устранять их», – сообщили в пресс-службе.

Как уточнил начальник управления городского видеонаблюдения ДИТ Дмитрий Головин, для выявления недочетов в содержании объектов дорожного хозяйства город начал использовать мобильные комплексы, которыми сейчас оборудовано более 20 автомобилей городских ведомств. Это позволяет небольшим количеством средств фиксации анализировать ситуацию во всем городе, а также там, где нет покрытия стационарными камерами или их ракурс не позволяет проанализировать состояние проезжей части и прилегающей к ней территории.

«Комплексы с помощью нейросети выявляют 9 типов нарушений с точностью более 90%. Финальное решение всегда остается за человеком, однако ИИ помогает быстрее находить потенциальные недочеты и сообщать о них городским службам, а это, в свою очередь, позволяет быстрее их устранять», – пояснил Головин.

Мобильные комплексы представляют собой две камеры высокого разрешения, размещенные под лобовым стеклом автомобиля. Одна камера направлена вперед, на дорожное покрытие, вторая – в сторону: на тротуары, газоны, парковки и другие прилегающие к проезжей части объекты. Работа ИИ аналогична тому, как это происходит при выявлении недочетов во дворах.

«Видеопотоки с камер поступают на обработку в нейросеть, которая анализирует кадры на предмет наличия признаков нарушений. Скриншоты с выявленными недочетами направляются на проверку операторам ЦАФАП (Центра автоматизированной фиксации административных правонарушений в области дорожного движения. – Прим. ТАСС). Они подтверждают наличие нарушения и передают информацию в работу организациям, ответственным за содержание объектов», – добавили в пресс-службе ДИТ.

Эффект нейросети

«Время на фиксацию нарушений благодаря нейросети сокращается втрое: ей требуется 5 минут, а инспектору – порядка 16. После того, как операторы обнаружили нарушение, об этом оперативно сообщается, например, «Жилищникам» или «Автомобильным дорогам». Последние уже устраняют выявленные недочеты», – отметил министр правительства Москвы, начальник Главконтроля Евгений Данчиков.

По его словам, передачу данных в перспективе планируется ускорить, а число видов выявляемых нарушений – расширить. Некоторые регионы уже рассматривают возможность внедрить наработки столицы в практику своих коммунальных служб, заключил Данчиков.

Москва уже пятый год использует ИИ для контроля содержания дворовых территорий. «Для мониторинга состояния объектов городской инфраструктуры используется более 170 тыс. камер видеонаблюдения. Искусственный интеллект анализирует скриншоты с камер городской системы видеонаблюдения и передает операторам центра изображения, на которых определены потенциальные недочеты. Затем оператор проверяет информацию и отдает ее в работу коммунальным службам», – сообщил руководитель ГКУ «Новые технологии управления» Александр Пищелко.

Как резюмировали в пресс-службе ДИТ, благодаря работе нейросети операторы концентрируются только на тех изображениях, где высока вероятность нарушения. Это помогает быстрее выявлять недочеты и сообщать о них городским службам. Так, за прошлый год ИИ помог выявить 53 тыс. нарушений. [DETAIL_PICTURE] => Array ( [ID] => 1476 [TIMESTAMP_X] => 21.02.2023 16:08:01 [MODULE_ID] => iblock [HEIGHT] => 563 [WIDTH] => 1000 [FILE_SIZE] => 542560 [CONTENT_TYPE] => image/jpeg [SUBDIR] => iblock/2c9/n2x0o0kzr1p4yd9c5po53fez93rg6rv1 [FILE_NAME] => 1550034_original.jpg [ORIGINAL_NAME] => 1550034_original.jpg [DESCRIPTION] => [HANDLER_ID] => [EXTERNAL_ID] => 83422e6cb3fd9c9bad2e943bdb80c41f [VERSION_ORIGINAL_ID] => [META] => [SRC] => /upload/iblock/2c9/n2x0o0kzr1p4yd9c5po53fez93rg6rv1/1550034_original.jpg [UNSAFE_SRC] => /upload/iblock/2c9/n2x0o0kzr1p4yd9c5po53fez93rg6rv1/1550034_original.jpg [SAFE_SRC] => /upload/iblock/2c9/n2x0o0kzr1p4yd9c5po53fez93rg6rv1/1550034_original.jpg [ALT] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог [TITLE] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог ) [DATE_ACTIVE_FROM] => 21.02.2023 15:11:00 ) [PROPERTIES] => Array ( [KEYWORDS] => Array ( [ID] => 1 [TIMESTAMP_X] => 2021-06-29 22:40:33 [IBLOCK_ID] => 2 [NAME] => Ключевые слова [ACTIVE] => Y [SORT] => 100 [CODE] => KEYWORDS [DEFAULT_VALUE] => [PROPERTY_TYPE] => S [ROW_COUNT] => 1 [COL_COUNT] => 30 [LIST_TYPE] => L [MULTIPLE] => N [XML_ID] => 102 [FILE_TYPE] => jpg, gif, bmp, png, jpeg [MULTIPLE_CNT] => 5 [TMP_ID] => [LINK_IBLOCK_ID] => 0 [WITH_DESCRIPTION] => N [SEARCHABLE] => N [FILTRABLE] => N [IS_REQUIRED] => N [VERSION] => 1 [USER_TYPE] => [USER_TYPE_SETTINGS] => [HINT] => [PROPERTY_VALUE_ID] => [VALUE] => [DESCRIPTION] => [VALUE_ENUM] => [VALUE_XML_ID] => [VALUE_SORT] => [~VALUE] => [~DESCRIPTION] => [~NAME] => Ключевые слова [~DEFAULT_VALUE] => ) [AUTHOR] => Array ( [ID] => 2 [TIMESTAMP_X] => 2021-06-29 22:40:33 [IBLOCK_ID] => 2 [NAME] => Автор [ACTIVE] => Y [SORT] => 200 [CODE] => AUTHOR [DEFAULT_VALUE] => [PROPERTY_TYPE] => S [ROW_COUNT] => 1 [COL_COUNT] => 30 [LIST_TYPE] => L [MULTIPLE] => N [XML_ID] => 101 [FILE_TYPE] => jpg, gif, bmp, png, jpeg [MULTIPLE_CNT] => 5 [TMP_ID] => [LINK_IBLOCK_ID] => 0 [WITH_DESCRIPTION] => N [SEARCHABLE] => N [FILTRABLE] => N [IS_REQUIRED] => N [VERSION] => 1 [USER_TYPE] => [USER_TYPE_SETTINGS] => [HINT] => [PROPERTY_VALUE_ID] => [VALUE] => [DESCRIPTION] => [VALUE_ENUM] => [VALUE_XML_ID] => [VALUE_SORT] => [~VALUE] => [~DESCRIPTION] => [~NAME] => Автор [~DEFAULT_VALUE] => ) [FORUM_TOPIC_ID] => Array ( [ID] => 3 [TIMESTAMP_X] => 2021-06-29 22:40:33 [IBLOCK_ID] => 2 [NAME] => Идентификатор темы форума [ACTIVE] => Y [SORT] => 300 [CODE] => FORUM_TOPIC_ID [DEFAULT_VALUE] => [PROPERTY_TYPE] => N [ROW_COUNT] => 1 [COL_COUNT] => 30 [LIST_TYPE] => L [MULTIPLE] => N [XML_ID] => 127 [FILE_TYPE] => [MULTIPLE_CNT] => 5 [TMP_ID] => [LINK_IBLOCK_ID] => 0 [WITH_DESCRIPTION] => N [SEARCHABLE] => N [FILTRABLE] => N [IS_REQUIRED] => N [VERSION] => 1 [USER_TYPE] => [USER_TYPE_SETTINGS] => [HINT] => [PROPERTY_VALUE_ID] => [VALUE] => [DESCRIPTION] => [VALUE_ENUM] => [VALUE_XML_ID] => [VALUE_SORT] => [~VALUE] => [~DESCRIPTION] => [~NAME] => Идентификатор темы форума [~DEFAULT_VALUE] => ) [FORUM_MESSAGE_CNT] => Array ( [ID] => 4 [TIMESTAMP_X] => 2021-06-29 22:40:33 [IBLOCK_ID] => 2 [NAME] => Количество комментариев [ACTIVE] => Y [SORT] => 400 [CODE] => FORUM_MESSAGE_CNT [DEFAULT_VALUE] => [PROPERTY_TYPE] => N [ROW_COUNT] => 1 [COL_COUNT] => 30 [LIST_TYPE] => L [MULTIPLE] => N [XML_ID] => 128 [FILE_TYPE] => [MULTIPLE_CNT] => 5 [TMP_ID] => [LINK_IBLOCK_ID] => 0 [WITH_DESCRIPTION] => N [SEARCHABLE] => N [FILTRABLE] => N [IS_REQUIRED] => N [VERSION] => 1 [USER_TYPE] => [USER_TYPE_SETTINGS] => [HINT] => [PROPERTY_VALUE_ID] => [VALUE] => [DESCRIPTION] => [VALUE_ENUM] => [VALUE_XML_ID] => [VALUE_SORT] => [~VALUE] => [~DESCRIPTION] => [~NAME] => Количество комментариев [~DEFAULT_VALUE] => ) [vote_count] => Array ( [ID] => 5 [TIMESTAMP_X] => 2021-06-29 22:40:33 [IBLOCK_ID] => 2 [NAME] => Количество голосов [ACTIVE] => Y [SORT] => 500 [CODE] => vote_count [DEFAULT_VALUE] => [PROPERTY_TYPE] => N [ROW_COUNT] => 1 [COL_COUNT] => 30 [LIST_TYPE] => L [MULTIPLE] => N [XML_ID] => 129 [FILE_TYPE] => [MULTIPLE_CNT] => 5 [TMP_ID] => [LINK_IBLOCK_ID] => 0 [WITH_DESCRIPTION] => N [SEARCHABLE] => N [FILTRABLE] => N [IS_REQUIRED] => N [VERSION] => 1 [USER_TYPE] => [USER_TYPE_SETTINGS] => [HINT] => [PROPERTY_VALUE_ID] => [VALUE] => [DESCRIPTION] => [VALUE_ENUM] => [VALUE_XML_ID] => [VALUE_SORT] => [~VALUE] => [~DESCRIPTION] => [~NAME] => Количество голосов [~DEFAULT_VALUE] => ) [SLIDE_SIGN] => Array ( [ID] => 21 [TIMESTAMP_X] => 2021-08-18 12:24:21 [IBLOCK_ID] => 2 [NAME] => Слайд [ACTIVE] => Y [SORT] => 500 [CODE] => SLIDE_SIGN [DEFAULT_VALUE] => [PROPERTY_TYPE] => L [ROW_COUNT] => 1 [COL_COUNT] => 30 [LIST_TYPE] => C [MULTIPLE] => N [XML_ID] => [FILE_TYPE] => [MULTIPLE_CNT] => 5 [TMP_ID] => [LINK_IBLOCK_ID] => 0 [WITH_DESCRIPTION] => N [SEARCHABLE] => Y [FILTRABLE] => Y [IS_REQUIRED] => N [VERSION] => 1 [USER_TYPE] => [USER_TYPE_SETTINGS] => [HINT] => [PROPERTY_VALUE_ID] => [VALUE] => [DESCRIPTION] => [VALUE_ENUM] => [VALUE_XML_ID] => [VALUE_SORT] => [VALUE_ENUM_ID] => [~VALUE] => [~DESCRIPTION] => [~NAME] => Слайд [~DEFAULT_VALUE] => ) [IMG_FOR_SLIDER] => Array ( [ID] => 22 [TIMESTAMP_X] => 2021-06-30 00:05:48 [IBLOCK_ID] => 2 [NAME] => Картинка для слайдера [ACTIVE] => Y [SORT] => 500 [CODE] => IMG_FOR_SLIDER [DEFAULT_VALUE] => [PROPERTY_TYPE] => F [ROW_COUNT] => 1 [COL_COUNT] => 30 [LIST_TYPE] => L [MULTIPLE] => N [XML_ID] => [FILE_TYPE] => jpg, gif, bmp, png, jpeg [MULTIPLE_CNT] => 5 [TMP_ID] => [LINK_IBLOCK_ID] => 0 [WITH_DESCRIPTION] => N [SEARCHABLE] => N [FILTRABLE] => N [IS_REQUIRED] => N [VERSION] => 1 [USER_TYPE] => [USER_TYPE_SETTINGS] => [HINT] => [PROPERTY_VALUE_ID] => [VALUE] => [DESCRIPTION] => [VALUE_ENUM] => [VALUE_XML_ID] => [VALUE_SORT] => [~VALUE] => [~DESCRIPTION] => [~NAME] => Картинка для слайдера [~DEFAULT_VALUE] => ) [vote_sum] => Array ( [ID] => 6 [TIMESTAMP_X] => 2021-06-29 22:40:33 [IBLOCK_ID] => 2 [NAME] => Сумма голосов [ACTIVE] => Y [SORT] => 600 [CODE] => vote_sum [DEFAULT_VALUE] => [PROPERTY_TYPE] => N [ROW_COUNT] => 1 [COL_COUNT] => 30 [LIST_TYPE] => L [MULTIPLE] => N [XML_ID] => 130 [FILE_TYPE] => [MULTIPLE_CNT] => 5 [TMP_ID] => [LINK_IBLOCK_ID] => 0 [WITH_DESCRIPTION] => N [SEARCHABLE] => N [FILTRABLE] => N [IS_REQUIRED] => N [VERSION] => 1 [USER_TYPE] => [USER_TYPE_SETTINGS] => [HINT] => [PROPERTY_VALUE_ID] => [VALUE] => [DESCRIPTION] => [VALUE_ENUM] => [VALUE_XML_ID] => [VALUE_SORT] => [~VALUE] => [~DESCRIPTION] => [~NAME] => Сумма голосов [~DEFAULT_VALUE] => ) [rating] => Array ( [ID] => 7 [TIMESTAMP_X] => 2021-06-29 22:40:33 [IBLOCK_ID] => 2 [NAME] => Рейтинг [ACTIVE] => Y [SORT] => 700 [CODE] => rating [DEFAULT_VALUE] => [PROPERTY_TYPE] => N [ROW_COUNT] => 1 [COL_COUNT] => 30 [LIST_TYPE] => L [MULTIPLE] => N [XML_ID] => 131 [FILE_TYPE] => [MULTIPLE_CNT] => 5 [TMP_ID] => [LINK_IBLOCK_ID] => 0 [WITH_DESCRIPTION] => N [SEARCHABLE] => N [FILTRABLE] => N [IS_REQUIRED] => N [VERSION] => 1 [USER_TYPE] => [USER_TYPE_SETTINGS] => [HINT] => [PROPERTY_VALUE_ID] => [VALUE] => [DESCRIPTION] => [VALUE_ENUM] => [VALUE_XML_ID] => [VALUE_SORT] => [~VALUE] => [~DESCRIPTION] => [~NAME] => Рейтинг [~DEFAULT_VALUE] => ) [THEMES] => Array ( [ID] => 8 [TIMESTAMP_X] => 2021-06-29 22:40:33 [IBLOCK_ID] => 2 [NAME] => Темы [ACTIVE] => Y [SORT] => 800 [CODE] => THEMES [DEFAULT_VALUE] => [PROPERTY_TYPE] => G [ROW_COUNT] => 1 [COL_COUNT] => 30 [LIST_TYPE] => L [MULTIPLE] => Y [XML_ID] => 138 [FILE_TYPE] => [MULTIPLE_CNT] => 5 [TMP_ID] => [LINK_IBLOCK_ID] => 1 [WITH_DESCRIPTION] => N [SEARCHABLE] => N [FILTRABLE] => Y [IS_REQUIRED] => N [VERSION] => 1 [USER_TYPE] => [USER_TYPE_SETTINGS] => [HINT] => [PROPERTY_VALUE_ID] => [VALUE] => [DESCRIPTION] => [VALUE_ENUM] => [VALUE_XML_ID] => [VALUE_SORT] => [~VALUE] => [~DESCRIPTION] => [~NAME] => Темы [~DEFAULT_VALUE] => ) [BROWSER_TITLE] => Array ( [ID] => 9 [TIMESTAMP_X] => 2021-06-29 22:40:33 [IBLOCK_ID] => 2 [NAME] => Заголовок окна браузера [ACTIVE] => Y [SORT] => 1000 [CODE] => BROWSER_TITLE [DEFAULT_VALUE] => [PROPERTY_TYPE] => S [ROW_COUNT] => 1 [COL_COUNT] => 30 [LIST_TYPE] => L [MULTIPLE] => N [XML_ID] => content-articles-property-browser_title [FILE_TYPE] => [MULTIPLE_CNT] => 1 [TMP_ID] => [LINK_IBLOCK_ID] => 0 [WITH_DESCRIPTION] => N [SEARCHABLE] => Y [FILTRABLE] => Y [IS_REQUIRED] => N [VERSION] => 1 [USER_TYPE] => [USER_TYPE_SETTINGS] => [HINT] => [PROPERTY_VALUE_ID] => [VALUE] => [DESCRIPTION] => [VALUE_ENUM] => [VALUE_XML_ID] => [VALUE_SORT] => [~VALUE] => [~DESCRIPTION] => [~NAME] => Заголовок окна браузера [~DEFAULT_VALUE] => ) [TAGS_TRANSLIT] => Array ( [ID] => 27 [TIMESTAMP_X] => 2021-07-31 00:19:28 [IBLOCK_ID] => 2 [NAME] => Теги(в транслите) [ACTIVE] => Y [SORT] => 2000 [CODE] => TAGS_TRANSLIT [DEFAULT_VALUE] => [PROPERTY_TYPE] => S [ROW_COUNT] => 1 [COL_COUNT] => 30 [LIST_TYPE] => L [MULTIPLE] => N [XML_ID] => [FILE_TYPE] => [MULTIPLE_CNT] => 5 [TMP_ID] => [LINK_IBLOCK_ID] => 0 [WITH_DESCRIPTION] => N [SEARCHABLE] => N [FILTRABLE] => N [IS_REQUIRED] => N [VERSION] => 1 [USER_TYPE] => [USER_TYPE_SETTINGS] => [HINT] => [PROPERTY_VALUE_ID] => 1390 [VALUE] => , [DESCRIPTION] => [VALUE_ENUM] => [VALUE_XML_ID] => [VALUE_SORT] => [~VALUE] => , [~DESCRIPTION] => [~NAME] => Теги(в транслите) [~DEFAULT_VALUE] => ) [MAIN_TAGS] => Array ( [ID] => 28 [TIMESTAMP_X] => 2021-07-31 00:19:28 [IBLOCK_ID] => 2 [NAME] => Главные теги [ACTIVE] => Y [SORT] => 2100 [CODE] => MAIN_TAGS [DEFAULT_VALUE] => [PROPERTY_TYPE] => S [ROW_COUNT] => 1 [COL_COUNT] => 30 [LIST_TYPE] => L [MULTIPLE] => N [XML_ID] => [FILE_TYPE] => [MULTIPLE_CNT] => 5 [TMP_ID] => [LINK_IBLOCK_ID] => 0 [WITH_DESCRIPTION] => N [SEARCHABLE] => N [FILTRABLE] => N [IS_REQUIRED] => N [VERSION] => 1 [USER_TYPE] => [USER_TYPE_SETTINGS] => [HINT] => [PROPERTY_VALUE_ID] => [VALUE] => [DESCRIPTION] => [VALUE_ENUM] => [VALUE_XML_ID] => [VALUE_SORT] => [~VALUE] => [~DESCRIPTION] => [~NAME] => Главные теги [~DEFAULT_VALUE] => ) [MOST_READED] => Array ( [ID] => 33 [TIMESTAMP_X] => 2021-08-16 15:11:56 [IBLOCK_ID] => 2 [NAME] => В самое читаемое [ACTIVE] => Y [SORT] => 2300 [CODE] => MOST_READED [DEFAULT_VALUE] => [PROPERTY_TYPE] => L [ROW_COUNT] => 1 [COL_COUNT] => 30 [LIST_TYPE] => L [MULTIPLE] => N [XML_ID] => [FILE_TYPE] => [MULTIPLE_CNT] => 5 [TMP_ID] => [LINK_IBLOCK_ID] => 0 [WITH_DESCRIPTION] => N [SEARCHABLE] => N [FILTRABLE] => N [IS_REQUIRED] => N [VERSION] => 1 [USER_TYPE] => [USER_TYPE_SETTINGS] => [HINT] => [PROPERTY_VALUE_ID] => [VALUE] => [DESCRIPTION] => [VALUE_ENUM] => [VALUE_XML_ID] => [VALUE_SORT] => [VALUE_ENUM_ID] => [~VALUE] => [~DESCRIPTION] => [~NAME] => В самое читаемое [~DEFAULT_VALUE] => ) [IN_WIDGETS_ON_MAIN] => Array ( [ID] => 51 [TIMESTAMP_X] => 2021-09-03 16:03:17 [IBLOCK_ID] => 2 [NAME] => В виджеты на главную [ACTIVE] => Y [SORT] => 2400 [CODE] => IN_WIDGETS_ON_MAIN [DEFAULT_VALUE] => [PROPERTY_TYPE] => L [ROW_COUNT] => 1 [COL_COUNT] => 30 [LIST_TYPE] => C [MULTIPLE] => N [XML_ID] => [FILE_TYPE] => [MULTIPLE_CNT] => 5 [TMP_ID] => [LINK_IBLOCK_ID] => 0 [WITH_DESCRIPTION] => N [SEARCHABLE] => N [FILTRABLE] => N [IS_REQUIRED] => N [VERSION] => 1 [USER_TYPE] => [USER_TYPE_SETTINGS] => [HINT] => [PROPERTY_VALUE_ID] => [VALUE] => [DESCRIPTION] => [VALUE_ENUM] => [VALUE_XML_ID] => [VALUE_SORT] => [VALUE_ENUM_ID] => [~VALUE] => [~DESCRIPTION] => [~NAME] => В виджеты на главную [~DEFAULT_VALUE] => ) [MORE_PHOTO] => Array ( [ID] => 53 [TIMESTAMP_X] => 2022-02-18 14:42:30 [IBLOCK_ID] => 2 [NAME] => Дополнительные фотографии [ACTIVE] => Y [SORT] => 3000 [CODE] => MORE_PHOTO [DEFAULT_VALUE] => [PROPERTY_TYPE] => F [ROW_COUNT] => 1 [COL_COUNT] => 30 [LIST_TYPE] => L [MULTIPLE] => Y [XML_ID] => [FILE_TYPE] => jpg, gif, bmp, png, jpeg, webp [MULTIPLE_CNT] => 5 [TMP_ID] => [LINK_IBLOCK_ID] => 0 [WITH_DESCRIPTION] => N [SEARCHABLE] => N [FILTRABLE] => N [IS_REQUIRED] => N [VERSION] => 1 [USER_TYPE] => [USER_TYPE_SETTINGS] => [HINT] => [PROPERTY_VALUE_ID] => [VALUE] => [DESCRIPTION] => [VALUE_ENUM] => [VALUE_XML_ID] => [VALUE_SORT] => [~VALUE] => [~DESCRIPTION] => [~NAME] => Дополнительные фотографии [~DEFAULT_VALUE] => ) [CHARTS_BLOCK_1_TITLE] => [CHARTS_BLOCK_2_TITLE] => [CHARTS_BLOCK_3_TITLE] => [DENY_COMMENT] => [CHARTS_BLOCK_1] => [CHARTS_BLOCK_2] => [CHARTS_BLOCK_3] => ) [DISPLAY_PROPERTIES] => Array ( ) [IBLOCK] => Array ( [ID] => 2 [~ID] => 2 [TIMESTAMP_X] => 05.11.2021 07:31:12 [~TIMESTAMP_X] => 05.11.2021 07:31:12 [IBLOCK_TYPE_ID] => articles [~IBLOCK_TYPE_ID] => articles [LID] => s1 [~LID] => s1 [CODE] => articles [~CODE] => articles [API_CODE] => [~API_CODE] => [NAME] => Статьи [~NAME] => Статьи [ACTIVE] => Y [~ACTIVE] => Y [SORT] => 200 [~SORT] => 200 [LIST_PAGE_URL] => /articles/ [~LIST_PAGE_URL] => /articles/ [DETAIL_PAGE_URL] => #SITE_DIR#/#SECTION_CODE_PATH#/#ELEMENT_CODE#/ [~DETAIL_PAGE_URL] => #SITE_DIR#/#SECTION_CODE_PATH#/#ELEMENT_CODE#/ [SECTION_PAGE_URL] => #SITE_DIR#/#SECTION_CODE_PATH#/ [~SECTION_PAGE_URL] => #SITE_DIR#/#SECTION_CODE_PATH#/ [CANONICAL_PAGE_URL] => /articles/ [~CANONICAL_PAGE_URL] => /articles/ [PICTURE] => [~PICTURE] => [DESCRIPTION] => Статьи [~DESCRIPTION] => Статьи [DESCRIPTION_TYPE] => html [~DESCRIPTION_TYPE] => html [RSS_TTL] => 24 [~RSS_TTL] => 24 [RSS_ACTIVE] => Y [~RSS_ACTIVE] => Y [RSS_FILE_ACTIVE] => N [~RSS_FILE_ACTIVE] => N [RSS_FILE_LIMIT] => [~RSS_FILE_LIMIT] => [RSS_FILE_DAYS] => [~RSS_FILE_DAYS] => [RSS_YANDEX_ACTIVE] => N [~RSS_YANDEX_ACTIVE] => N [XML_ID] => content-articles [~XML_ID] => content-articles [TMP_ID] => ddbff6a565ed9ec04477b3785ba85158 [~TMP_ID] => ddbff6a565ed9ec04477b3785ba85158 [INDEX_ELEMENT] => Y [~INDEX_ELEMENT] => Y [INDEX_SECTION] => Y [~INDEX_SECTION] => Y [WORKFLOW] => N [~WORKFLOW] => N [BIZPROC] => N [~BIZPROC] => N [SECTION_CHOOSER] => L [~SECTION_CHOOSER] => L [LIST_MODE] => [~LIST_MODE] => [RIGHTS_MODE] => S [~RIGHTS_MODE] => S [SECTION_PROPERTY] => Y [~SECTION_PROPERTY] => Y [PROPERTY_INDEX] => I [~PROPERTY_INDEX] => I [VERSION] => 1 [~VERSION] => 1 [LAST_CONV_ELEMENT] => 0 [~LAST_CONV_ELEMENT] => 0 [SOCNET_GROUP_ID] => [~SOCNET_GROUP_ID] => [EDIT_FILE_BEFORE] => [~EDIT_FILE_BEFORE] => [EDIT_FILE_AFTER] => [~EDIT_FILE_AFTER] => [SECTIONS_NAME] => Разделы статей [~SECTIONS_NAME] => Разделы статей [SECTION_NAME] => Раздел статей [~SECTION_NAME] => Раздел статей [ELEMENTS_NAME] => Статьи [~ELEMENTS_NAME] => Статьи [ELEMENT_NAME] => Статья [~ELEMENT_NAME] => Статья [REST_ON] => N [~REST_ON] => N [EXTERNAL_ID] => content-articles [~EXTERNAL_ID] => content-articles [LANG_DIR] => / [~LANG_DIR] => / [SERVER_NAME] => www.myspi.ru [~SERVER_NAME] => www.myspi.ru ) [SECTION] => Array ( [PATH] => Array ( [0] => Array ( [ID] => 13 [~ID] => 13 [CODE] => logistika [~CODE] => logistika [XML_ID] => [~XML_ID] => [EXTERNAL_ID] => [~EXTERNAL_ID] => [IBLOCK_ID] => 2 [~IBLOCK_ID] => 2 [IBLOCK_SECTION_ID] => [~IBLOCK_SECTION_ID] => [SORT] => 500 [~SORT] => 500 [NAME] => Логистика [~NAME] => Логистика [ACTIVE] => Y [~ACTIVE] => Y [DEPTH_LEVEL] => 1 [~DEPTH_LEVEL] => 1 [SECTION_PAGE_URL] => /logistika/ [~SECTION_PAGE_URL] => /logistika/ [IBLOCK_TYPE_ID] => articles [~IBLOCK_TYPE_ID] => articles [IBLOCK_CODE] => articles [~IBLOCK_CODE] => articles [IBLOCK_EXTERNAL_ID] => content-articles [~IBLOCK_EXTERNAL_ID] => content-articles [GLOBAL_ACTIVE] => Y [~GLOBAL_ACTIVE] => Y [IPROPERTY_VALUES] => Array ( [ELEMENT_META_TITLE] => Логистика [ELEMENT_META_KEYWORDS] => Логистика [ELEMENT_META_DESCRIPTION] => [ELEMENT_PAGE_TITLE] => Логистика [SECTION_PICTURE_FILE_ALT] => Логистика [SECTION_PICTURE_FILE_TITLE] => Логистика [SECTION_DETAIL_PICTURE_FILE_ALT] => Логистика [SECTION_DETAIL_PICTURE_FILE_TITLE] => Логистика [ELEMENT_PREVIEW_PICTURE_FILE_ALT] => Логистика [ELEMENT_PREVIEW_PICTURE_FILE_TITLE] => Логистика [ELEMENT_DETAIL_PICTURE_FILE_ALT] => Логистика [ELEMENT_DETAIL_PICTURE_FILE_TITLE] => Логистика ) ) [1] => Array ( [ID] => 35 [~ID] => 35 [CODE] => novosti [~CODE] => novosti [XML_ID] => [~XML_ID] => [EXTERNAL_ID] => [~EXTERNAL_ID] => [IBLOCK_ID] => 2 [~IBLOCK_ID] => 2 [IBLOCK_SECTION_ID] => 13 [~IBLOCK_SECTION_ID] => 13 [SORT] => 500 [~SORT] => 500 [NAME] => Новости [~NAME] => Новости [ACTIVE] => Y [~ACTIVE] => Y [DEPTH_LEVEL] => 2 [~DEPTH_LEVEL] => 2 [SECTION_PAGE_URL] => /logistika/novosti/ [~SECTION_PAGE_URL] => /logistika/novosti/ [IBLOCK_TYPE_ID] => articles [~IBLOCK_TYPE_ID] => articles [IBLOCK_CODE] => articles [~IBLOCK_CODE] => articles [IBLOCK_EXTERNAL_ID] => content-articles [~IBLOCK_EXTERNAL_ID] => content-articles [GLOBAL_ACTIVE] => Y [~GLOBAL_ACTIVE] => Y [IPROPERTY_VALUES] => Array ( [ELEMENT_META_TITLE] => Новости [ELEMENT_META_KEYWORDS] => Новости [ELEMENT_META_DESCRIPTION] => [ELEMENT_PAGE_TITLE] => Новости [SECTION_PICTURE_FILE_ALT] => Новости [SECTION_PICTURE_FILE_TITLE] => Новости [SECTION_DETAIL_PICTURE_FILE_ALT] => Новости [SECTION_DETAIL_PICTURE_FILE_TITLE] => Новости [ELEMENT_PREVIEW_PICTURE_FILE_ALT] => Новости [ELEMENT_PREVIEW_PICTURE_FILE_TITLE] => Новости [ELEMENT_DETAIL_PICTURE_FILE_ALT] => Новости [ELEMENT_DETAIL_PICTURE_FILE_TITLE] => Новости ) ) ) ) [SECTION_URL] => /logistika/novosti/ [META_TAGS] => Array ( [TITLE] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог [ELEMENT_CHAIN] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог [BROWSER_TITLE] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог [KEYWORDS] => В Москве начали использовать нейросети для контроля состояния дорог [DESCRIPTION] => Мобильные комплексы и нейросети начали применять в Москве для контроля состояния дорог, сообщили ТАСС во вторник в пресс-службе столичного департамента информационных технологий (ДИТ), передает ТАСС. ) )


Календарь событий

Конференция Круглый стол Форум Выставка Дискусионный клуб Конгресс Премия Саммит Семинар