Задачки фотомониторинга лома — зафиксировать на фото выгружаемый лом для предотвращения споров, найти загрязнение и, в случае необходимости, выслать вагон поставщику, или скорректировать размер оплаты. Обычно задачку фотографирования и определения уровня засора делали контролеры лома зрительным способом, основываясь на собственном опыте и субъективной оценке.
Различные контролёры имеют склонность в среднем занижать либо завышать оценку.
Маленькое количество изготовленных вручную фото и необъективность оценки нередко являлись предпосылкой конфликтов с поставщиками.
Спец компании ОМК ИТ опубликовал подробную статью на Хабре о успешном опыте автоматизации фотомониторинга и оценки загрязненности лома при помощи искусственного интеллекта.
Главные задачки, которые стояли перед разрабами: Зафиксировать на фото все слои выгружаемого лома, чтоб избежать споров с поставщиками относительно свойства поставки; Ежели загрязненность лома в вагоне превосходит допустимую — как можно ранее это найти, чтоб выслать невыгруженную часть обратно поставщику; Классифицировать лом по габаритам и иным характеристикам, которые учитываются при его предстоящем использовании; Выявить в ломе потенциально небезопасные и ненужные объекты.