Модель населения

Модель населения
с точностью
до дома

Набор геоданных с оценкой численности населения по каждому зданию по всей территории РФ.

Оценка строится методами искусственного интеллекта по зданиям объединенного адресного плана, их типизации и характеристиках с калибровкой по официальной статистике.

источников: ЕГРН, ФИАС, OSM, кадастр и др.

>10

минимальная единица расчета населения

1 здание

5 уровней

от региона до отдельного здания

Связаться

ПРЕИМУЩЕСТВА
ПРОДУКТА

Точность до здания и максимальная детализация

Оценки численности по каждой жилой постройке, а не усредненные значения по ячейкам или кварталам, как предлагают другие модели

Расширенные характеристики

Оценки количества домохозяйств в зданиях, жилой площади, половозрастного состава для размещения объектов бизнеса и инфраструктуры

Гибкость настройки

Модель может быть дополнительно откалибрована с использованием ваших данных

Широкий охват

Модель рассчитана для 85 регионов, включая сельские населенные пункты

ПРЕИМУЩЕСТВА
ПРОДУКТА

Точность до здания и максимальная детализация

Вы получаете реальные данные по каждой постройке, а не усреднение по кварталам, как предлагают другие модели

Половозрастная структура

Анализируйте гендерно-возрастной состав, чтобы принимать решения на основе данных о размещении инфраструктуры: от школ до аптек

Гибкость настройки

Можем адаптировать модель под ваши данные (по участку, городу или даже району)

Широкий масштаб

Модель может быть рассчитана для любой точки на карте России

Модель построена на платформе «Робот-картограф» и является частью Цифрового двойника. В основе — ОАП, в котором каждый дом описан десятками характеристик (площадь, этажность, год постройки, тип, назначение, окружение и др.).

МАСШТАБ ДАННЫХ

Один набор данных — от региона до отдельного объекта

Данные можно получить по 85 регионам и сравнить со статистикой на любом уровне - регион, район или город, поселение, населенный пункт, здание.

Регион

3 100 000 человек · Самарская область. Территориальная статистика отвечает на вопрос, сколько жителей относится к территории. Это корректная и регулярно обновляемая основа, но она не показывает, где именно внутри региона живут эти люди. Числа в прототипе условные

Город

1 140 000 человек · городской округ Самара. На уровне города значение ближе к задаче, однако внутри него остаются территории с принципиально разной плотностью и характером застройки. Числа в прототипе условные

Район

58 000 человек · внутригородской район. На районном уровне данные становятся ближе к прикладной задаче, но для анализа конкретного квартала, радиуса или группы зданий требуется более детальное распределение. Числа в прототипе условные

Квартал

1 025 человек · квартал, 29 жилых зданий. Модель распределяет население внутри территории по конкретным зданиям. Квартал перестаёт быть однородным пятном: видно, где сосредоточены жители. Числа в прототипе условные

Здание

164 человек · ул. Ленинградская, 18. На нижнем уровне значение привязано к конкретному зданию. Из таких объектов собирается любая нужная территория анализа — радиус, полигон, зона обслуживания. Числа в прототипе условные

Как это работает?

Объединяем данные из более чем 10 источников

и формируем объединенный адресный план зданий

1
Классифицируем здания с помощью AI

выделяем жилые объекты — многоквартирные дома, индивидуальные и блокированные дома и нежилые — промышленные, офисные, административные здания, дачи, гаражи, сараи и другие объекты

2
Собираем более 15 характеристик каждого жилого здания

год постройки, стоимость и количество квартир, площадь по данным разных источников и другие параметры. На их основе с помощью AI построили модель, оценивающую количество домохозяйств и численность населения в каждом здании

3

Калибруем модель на каждый регион

учитываем региональные особенности и данные переписи населения

4
Разрабатываем дополнительные AI-модели

позволяющие оценивать численность населения на текущую дату, прогнозировать её на несколько лет вперёд и определять половозрастной состав жителей

5

Как это работает?

Объединяем данные из более чем 10 источников

и формируем объединенный адресный план зданий

1
Классифицируем здания с помощью AI

выделяем жилые объекты — многоквартирные дома, индивидуальные и блокированные дома и нежилые — промышленные, офисные, административные здания, дачи, гаражи, сараи и другие объекты

2
Собираем более 15 характеристик каждого жилого здания

год постройки, стоимость и количество квартир, площадь по данным разных источников и другие параметры. На их основе с помощью AI построили модель, оценивающую количество домохозяйств и численность населения в каждом здании

3

Калибруем модель на каждый регион

учитываем региональные особенности и данные переписи населения

4
Разрабатываем дополнительные AI-модели

позволяющие оценивать численность населения на текущую дату, прогнозировать её на несколько лет вперёд и определять половозрастной состав жителей

5

Чем наша модель отличается от других?

Учитываем особенности каждого здания

Более простые модели оценивают жилую площадь и делят её на средний норматив обеспеченности жильём — количество квадратных метров на человека. По нашим оценкам, результаты таких моделей могут отличаться от наших на 10–30%
Работаем на уровне конкретных зданий, а не условных территориальных ячеек

Другие модели используют данные сотовых операторов и других компаний, агрегированные по регулярной сетке. Такие оценки сложнее проверить, сопоставить с конкретными объектами и уточнить при появлении новых данных. Наша модель позволяет оценивать численность населения по каждому зданию, анализировать полученные результаты и уточнять оценки с учётом характеристик конкретных объектов и региональной специфики

Посмотрите, как это работает

Помогаем проверить соответствие проектов реальному населению, даём данные для расчёта нагрузки на школы, больницы, транспорт, обосновываем новые проекты или оптимизацию существующих

Какую проблему
решаем

Региональным и муниципальным планировщикам, экспертам по градостроительству, специалистам управлений по социальной политики

Кому помогаем

Подробнее

Для органов власти и администрации

Для кого подходит

Помогаем оценить платёжеспособность и состав населения, даём инструменты микро-таргетинга рекламы, определяем перспективные локации для запуска сервисов

Какую проблему
решаем

Геомаркетологам, коммерческим девелоперам, бизнес-аналитикам с территориальной специализацией

Кому помогаем

Подробнее

Для ритейла и маркетплейсов

Для кого подходит

Рассчитываем оценку потенциальной абонентской базы по конкретным зданиям для планирования сети

Какую проблему
решаем

Руководителям развития сети и планирования покрытия

Кому помогаем

Подробнее

Для организаций по обслуживанию населения, ресурсоснабжающих организаций, телеком-операторов

Для кого подходит

Компания с опытом работы более 25 лет в сфере геоинформатики вышла в 2025 году на федеральный уровень под брендом «САМИС». Компания занимается созданием наукоёмкой продукции в области информационных технологий, её внедрением в опытно-конструкторские разработки, производство и социальную сферу

Клиенты, которые нам доверяют

Используя данный сайт, вы даете согласие на использование файлов cookie, помогающих нам сделать его удобнее для вас.