Ядро цифровой экосистемы САМИС, обеспечивающее автоматизированное совмещение разнородных геоданных (ЕГРН, ГАР, ДЗЗ, муниципальные реестры) в единую согласованную модель. Технология использует алгоритмы машинного обучения для устранения конфликтов данных, пространственного согласования и верификации. Это позволяет создавать актуальные цифровые двойники территорий с высокой точностью, автоматизировать обновление карт и выявлять скрытые взаимосвязи.

Наша технология автоматического распознавания объектов на снимках (разрешение от 0.3 м) основана на нейросетевых моделях YOLO и U-Net. Алгоритмы детектируют здания, дороги, лесные массивы, сельхозугодья и объекты инфраструктуры с точностью 92%, преобразуя изображения в структурированные векторные слои. Система адаптируется к погодным условиям и сезонным изменениям, поддерживает мультиспектральный анализ NDVI для сельского хозяйства. Обработка 1000 км² занимает менее 3 часов, что в 20 раз быстрее ручного дешифрирования.

Специализированный стек технологий (Apache Spark, GeoMesa, PostGIS) позволяет обрабатывать массивы данных объемом 50+ ТБ: спутниковые снимки, лидарные сканы, потоки IoT-датчиков. Алгоритмы оптимизированы для пространственных операций: построение 3D-моделей, изохронный анализ, кластеризация объектов. Система масштабируется на кластерах Kubernetes, обеспечивая скорость обработки 1 млн объектов/сек. Решение применяется для прогнозирования ЧС, оптимизации логистики и градостроительного моделирования.

Алгоритмы компьютерного зрения (YOLOv5, Segment Anything) автоматизируют обработку пространственной информации: векторизация бумажных карт, распознавание объектов на видео с дронов, контроль строительных работ. Технология анализирует 200+ параметров: от геометрии зданий до дефектов дорожного покрытия. Точность распознавания — 95%, скорость обработки — 50 кадров/сек. Решения интегрируются с геопорталами и мобильными приложениями, сокращают ручной труд на 80%.