Разработка AI-системы городского планирования Urban Planning AI

Разработка AI-системы городского планирования Urban Planning AI

Городское планирование традиционно опирается на устаревшие данные и экспертные суждения. AI вносит в этот процесс объективную аналитику пространственных данных и прогнозирование последствий градостроительных решений.

Анализ городской среды

Качество городской среды (Индекс КГС):

Минстрой РФ ввёл Индекс качества городской среды (КГС) из 36 индикаторов. AI автоматизирует сбор большинства данных:

• Street View analysis: Google Street View / Yandex Panoramas → Computer Vision оценка благоустройства:
  • Наличие деревьев, покрытия тротуаров, состояние фасадов, освещение
  • ResNet50 обучен на оценках градостроительных экспертов → автоматический скоринг

import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
import requests

class StreetViewQualityAnalyzer:
    """Оценка качества городской среды по снимкам street view"""

    QUALITY_ASPECTS = ['greenery', 'walkability', 'lighting',
                       'building_condition', 'cleanliness', 'safety_perception']

    def __init__(self, model_path):
        self.model = models.resnet50(pretrained=False)
        self.model.fc = torch.nn.Linear(2048, len(self.QUALITY_ASPECTS))
        self.model.load_state_dict(torch.load(model_path))
        self.model.eval()

        self.transform = transforms.Compose([
            transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
        ])

    def score_location(self, lat, lon, yandex_api_key):
        """Оценить качество среды в точке по панорамным снимкам"""
        # Получить panorama ID от Яндекс.Карт
        url = f"https://api.maps.yandex.ru/1.x/?apikey={yandex_api_key}&ll={lon},{lat}&type=panorama"
        panorama_img = self._fetch_panorama(url)

        if panorama_img is None:
            return None

        x = self.transform(panorama_img).unsqueeze(0)
        with torch.no_grad():
            scores = torch.sigmoid(self.model(x))[0]

        return dict(zip(self.QUALITY_ASPECTS, scores.tolist()))

Pedestrian Comfort Index:

Тепловой стресс, шум, загрязнение воздуха + пространственная близость активных фасадов → интегральный индекс пешеходного комфорта. Выявление «мёртвых» зон для приоритетного благоустройства.

Моделирование плотности застройки

Floor Area Ratio (FAR) оптимизация:

При проектировании нового квартала: какая плотность застройки оптимальна?

Агент-ориентированная симуляция (Mesa + NetworkX):

• Агенты: жители, автомобили, пешеходы
• Среда: уличная сеть, транспорт, POI
• Имитация жизнедеятельности при разных сценариях застройки → оценка нагрузки на инфраструктуру

Solar Access Analysis:

3D-модель застройки + солнечный расчёт → инсоляционный анализ:

• Нарушение СанПиН 2.2.1/2.1.1.1076 по инсоляции квартир
• Prism simulator (LadyBug для Grasshopper/Rhino) + ML-скоринг
• Оптимизация высоты и отступов здания для соблюдения норм

Транспортное планирование

Trip Generation Modeling:

Сколько поездок генерирует новая застройка?

• Регрессионная модель на данных о поездках ITE (Institute of Transportation Engineers)
• Входы: тип объекта, площадь, локация (центр/периферия), доступность ОТ
• Outputs: число автомобильных поездок в пиковый час → необходимая пропускная способность

Network Analysis:

• Анализ связности: как изменится travel time при новой дороге/маршруте
• Betweenness centrality дорожного графа → критичные звенья
• Уязвимость: что будет при отключении X узлов (устойчивость при авариях)

Принятие решений

Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA):

Выбор места для нового объекта (школа, парк, транспортный узел):

• Критерии: доступность для целевой группы, стоимость земли, нагрузка на инфраструктуру
• Веса критериев: экспертный ввод + AHP (Analytic Hierarchy Process)
• Карта приоритетности: где лучше всего разместить объект

Генеративный градостроительный дизайн:

Задание параметров (PLU (Plan Local d'Urbanisme), нормы, бюджет) → AI генерирует варианты застройки квартала:

• Diffusion models для генерации планировочных схем
• Оценщик: compliance с нормами + балл качества среды
• Фильтрация: только соответствующие нормативам варианты на рассмотрение планировщика

Срок разработки: 5–9 месяцев для Urban Planning AI системы с пространственным анализом, street view scoring и моделированием сценариев.