Житель фотографирует мусор на улице. Искусственный интеллект подтверждает находку за секунды. Город впервые видит карту загрязнений в реальном времени.
Каждый житель страны производит 165 килограммов мусора в год. Перерабатывается 5,2 процента. Государство хочет поднять до 40 процентов.
Разрыв в 35 процентных пунктов. Коммунальные службы узнают о свалке, только когда на неё пожалуются — между появлением мусора и уборкой проходят дни.
Каждый снимок сделан на улицах города и загружен в систему как настоящая заявка.
Выберите снимок и запустите проверку. Ровно это происходит внутри приложения, когда житель отправляет заявку.
РЕЗУЛЬТАТЫ ПОЛУЧЕНЫ ОТ МОДЕЛИ ЗАРАНЕЕ
И ВОСПРОИЗВОДЯТСЯ ЗДЕСЬ ДЛЯ ДЕМОНСТРАЦИИ
Приложение открывается внутри Telegram — устанавливать ничего не нужно. Геолокация подставляется сама, писать адрес не требуется.
Модель определяет, действительно ли на снимке мусор, распознаёт категорию и оценивает уровень загрязнения по пятибалльной шкале. Это занимает несколько секунд.
Чем серьёзнее загрязнение, тем больше баллов. Двенадцать достижений за регулярность, рейтинг районов — соревнование вместо призывов.
Заявка попадает на общую карту. Точки группируются, когда их много. После уборки житель подтверждает результат вторым фото — отчёт не на словах.
Снимок с улицы превращается в заявку с координатами. Так город впервые видит себя целиком.
Это не картинка. Двигайте карту, приближайте, нажимайте на точки — так же, как это делает житель в приложении. Когда заявок много, они собираются в кластеры.
Если за заявки платят — их начнут подделывать. Поэтому проверка устроена в три уровня, и каждый следующий ловит то, что пропустил предыдущий.
Модель отличает мусор на улице от скриншота, картинки из интернета или случайного кадра. Пустая обочина заявкой не станет.
Система сравнивает новый снимок с уже отправленными. Пересъёмка одной кучи с другой стороны баллов не даст.
Две заявки на одну точку не создаются. За попытки накрутки — предупреждение, затем списание баллов.
Приложение находит мусор. Урна решает вторую половину задачи: показывает, куда его девать, и сама сообщает, когда её пора вывозить.
Метр в высоту, сорок пять сантиметров в ширину. Корпус набран из вертикальных реек под дерево, углы закрыты чёрным профилем, крышка со свесом на двух петлях и солнечной панелью.
Ультразвуковой датчик на передней стенке измеряет расстояние. Когда человек рядом, два сервопривода на боковых стенках поворачивают рычаги, и крышка уходит вверх.
С внутренней стороны крышки — второй ультразвук, направленный в бак. Пока крышка открыта, он меряет расстояние до мусора: чем оно меньше, тем полнее урна.
Вся электроника — со стороны спины: ESP32 для связи, Arduino для мотора и датчиков, аккумулятор. Люк на боковой петле, снаружи ничего не торчит.
Урна наполняется, ESP32 отправляет по Wi-Fi пакет: номер, уровень заполнения, заряд. Точка на карте меняет цвет — и машина приезжает туда, где действительно полно, а не по расписанию.
Приложение можно открыть прямо сейчас, сфотографировать мусор и получить проверку. Не макет и не презентация.
Сегодня хакимият узнаёт о загрязнении из жалоб. EcoBin превращает жителей в постоянную сеть наблюдения — и показывает, где мусор появляется снова и снова.
Один и тот же участок центра, одни и те же урны. Разница в том, что во втором случае машина знает, куда ехать.
Точки расставлены у известных мест центра — станций метро, скверов, рынков. Это предположение о том, где урны могли бы стоять, а не согласованные адреса. Уровни заполнения заданы вручную. Маршруты и километраж считает OSRM по реальной дорожной сети, время — из расчёта 25 км/ч и четырёх минут на остановку.
Несколько десятков умных урн, приложение у жителей, дашборд у района. Через квартал станет видно, где мусор появляется снова и снова — и сколько стоит это убрать.
Мы не изобретаем модель с нуля. Мы адаптируем то, что работает, под реалии Узбекистана.
Покупатель платит залог за тару и возвращает его, сдав бутылку в автомат. Работает более чем в тридцати странах.
Сеть RVM-автоматов по всей стране. Возврат тары держится на уровне, недостижимом без залога.
Тип мусора определяется по фотографии. Основа для автоматических приёмных пунктов.
Фото выброшенного мусора даёт участие в розыгрыше призов. Миллионы загруженных снимков — доказательство, что мотивация работает.
Работающее приложение, прототип умной урны и команда, готовая расти вместе с городом.
Изменения в городе начинаются не с бюджета, а с тех, кто готов действовать.