ReactJS, TypeScript, Micro FrontendsReact fwdays | 27 березня. Долучайся!
×Закрыть

Нейронка ЛУН находит квартиры с ковром на стене (не шутка)

Запилили на прошлой неделе новый фильтр — для поиска квартир с ковром на стене.

Как показывают обращения наших пользователей, все больше людей хотят оптимизировать и настроить процесс поиска квартиры «под себя». Поэтому в ЛУН много внимания уделяется расширенным фильтрам, которые позволяют максимально конкретизировать запрос.

Кастомизировать поиск идеальной квартиры на ЛУН можно по многим параметрам: указать желаемое расположение дома с привязкой к метро или конкретной улице, задать технические характеристики (жилая площадь, высоту потолков, этажность и проч.), отсеять объявления от посредников и тд.

ЛУН собирает информацию, индексируя более 150 сайтов по недвижимости, а это около 2,5 млн объявлений. Чтобы пользователю было удобнее ориентироваться в таком количестве информации как раз и нужны фильтры.

***

Новый фильтр «с ковром на стене» — еще один шаг к кастомизации поиска. Он подбирает только нужные из всех имеющихся в пуле объявлений и пользователю не нужно просматривать другие неподходящие варианты.

Работает этот фильтр при помощи мульти-модельной нейронной сети с последующим классификатором положения объекта в пространстве. Такой подход максимально близок к системе распознавания образов человеком. Для локализации ковра на фото были обучены две нейросети (подход Faster R-CNN) — region proposal network для генерации кандидатов и сеть для детекта объектов исходя из них.
Затем, построив регрессор bounding box’a, получили движок для локализации ковров на фото.

Оставалось научиться отличать ковер на полу/диване/потолке от ковра на стене (ведь именно такие варианты наиболее востребованы). С этой задачей справились благодаря каскаду классификаторов из простых деревьев принятия решений: на вход им подавались параметры изображения и выходы предыдущих сетей. На данный момент мы правильно определяем 99% ковров на стене, а наши сервера успевают обрабатывать порядка 50 изображений в секунду гарантируя постоянную работоспособность фильтра

Это все НЕ шутка, все реально работает!

Смотрите сами: www.lun.ua/...​артир-киев?isWithCarpet=1

***

Зачем все это нужно?

Одна из очевидных причин — рост цен на коммунальные. Есть мнение, что если повесить ковер на стену, она станет «теплее».

Мы решили проверить — так ли это. Взяв за основу типичный панельный дом без утеплителя, провели базовые расчеты теплопотери помещения через стену граничащую с наружной средой (без учета теплопотери через окна, чтобы унифицировать расчеты). А также теплопроводимость шерстяного ковра толщиной в 9 мм. А потом — разницу в теплопотерях голой бетонной стены и стены с ковром — ΔQ.

Теплопотери бетонной стены:
Q = S*T/R
где S — площадь стены, м2
Т — разница температур внутри и снаружи помещения, °C
R — теплосопротивление материала стены, м2*K/Вт

Площадь стены в квартире типового панельного дома
S = 4,5*2,75 = 12,3 м2
Разница температур в отопительный период (взяли среднюю температуру за период отопительных сезонов последних 10 лет)
Т = 20-(-1,92) = 21,92°C

Теплосопротивление для шерстянного ковра толщиной 90 мм рассчитали по формуле:
R = d/k
где d — толщина слоя материала, м,
k — коэффициент теплопроводности материала
R = 0,09/0,045 = 0,2 , Вт/(м°С)

Теплосопротивление бетонной стены рассчитали аналогично
R = 0,25/1,75 = 0,14 Вт/(м°С)

Тут мы впервые увидели РЕАЛЬНУЮ пользу ковра, ведь очевидно, что его теплосопротивление больше, чем у обычной бетонной стены

Рассчитали и сравнили теплопотери голой бетонной стены и ковра
Q (без ковра)= 12,3* 21,92/0,14 = 1,9 кВт
Q (с ковром)= 12,3*21,92/(0,2+0,14) = 0,79 кВт
Очевидно, что стена с ковром отдает меньше тепла, чем стена!

***

В результате получилось, что разница в теплопотере — 50%, то есть через бетонную стену без ковра теряется вдвое больше тепла, чем через такую же стену с ковром.

Вывод очевиден, если выбирать квартиру в панельном доме без наружного утеплителя стен, то ковер вам просто жизненно необходим. Он позволяет сохранить тепло в квартире, и как следствие — сэкономить на отоплении.

Кроме этого, ковер на стене помогает добиться большей шумоизоляции. Очень актуально, если квартира в новом доме, где большинство соседей заняты ремонтами.

Сейчас по запросу «с ковром на стене» можно найти около тысячи объявлений по Киеву. Вероятно, спрос будет стимулировать предложение и на рынке недвижимости вскоре появится больше предложений с коврами.

👍НравитсяПонравилось0
В избранноеВ избранном0
LinkedIn
Допустимые теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Допустимые теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

только у меня лун не работает?

проверил, работают все наши сервисы

можно линк?

Вы ответили на комментарий, который был написан 9 февраля 2019 в 23:11.

🤦🤦🤦

оперативно я))
сори, раздел unread ввел в заблуждение

отсеять объявления от посредников

Оцей єдиний пункт працював би як треба — ви зірвали б «джек пот» без купи інших фільтрів «з перламутровими пугвицами».

Многим комментаторам стоит обратить внимание на дату публикации поста — первое апреля.

шерстянного ковра толщиной 90 мм

Какой-то уж очень шерстяной ковер.

Опечатка, сорри :) Все расчеты для ковра 9 мм

@Andrey Mima Вы там в своём луне шутите штоле? Я пол года назад написал в лун письмо чтбы добавили фильтр «только последний этаж», в ответ даже поинтересовались зачем и сказали что передадут куда следует. Так его там нет до сих пор (только что проверил), но зато вы сделали какую-то хрень с коврами?

Письмо на Балабановскую спичечную фабрику:
«Я 11 лет считаю спички у вас в коробках — их то 59, то 60, а иногда и 58. Вы там сумасшедшие что ли все???»

фу гадость, интегралы на доске

Расчет фигня, ковер не занимает всю площадь стены ))) И не учтены мостики холода ))

Да, конечно, не все смогут ощутить реальную пользу ковра, в частности, из-за малой площади. Но, вот реальные примеры, когда все сделали правильно:
storage.googleapis.com/lun_ua/411373602.jpg
storage.googleapis.com/lun_ua/412250961.jpg
storage.googleapis.com/lun_ua/410978141.jpg
storage.googleapis.com/lun_ua/411360417.jpg
storage.googleapis.com/lun_ua/410544157.jpg

Теперь где-то капча вылазит: «Отметьте фотографии с ковром на стене»

В описании стоит: «А также теплопроводимость шерстяного ковра толщиной в 9 мм.», а уже в формуле фигурирует толщина ковра 90 мм. Где такой толстый ковер взяли? Получается что все просчеты далее — неверны.
UPD: Посчитал, расчет верные, запись формулы не верная.

Цей топік, напевне, найбільше в історії незалежної України скупчення тепло-коврознавців/м2 :))

Розрахунок добрий, але теплоізоляцію зсередини приміщення (це і є ваш килим) робити заборонено під страхом смерті, грибка, обмерзання стіни, і навіть її руйнування :)

Шутки шутками, а вот автобан за фотки из интернета пора уже вводить. Мошенники заманали, чесное слово. Вроде приличный сайт, а мусорных объявлений вагон и маленькая тележка.

Реквестирую фильтр на поиск серванта с хрусталём!

Ожидал от заголовка совсем другое...
теперь риэлторы станут умнее и перестанут фотать ковры.
Часто по косвенным признакам (в том числе коврам) можно было найти вплоть до прямых контактов и адреса хозяина.

Як виявилося, якщо у вас справді кришталь, тим паче якщо це якісь цінні кришталеві вироби або щось унікальне з богемського скла або довійськових часів, то це можна продати за сініорську зарплату, іноді, навіть не одну.
Так що не треба тут)

В конце не хватает: «как тебе такое, Илон Маск?»

А с пенопластом на стене искать не пробовали???

чепуха маркетинговая, статья реклама. ИМХО.

А почему по Одессе нет такого фильтра? Што за дискриминация?

таки в Одессе теплее видать, нежели в столице

Чому немає вибір ковра «Персидський» чи «Сибірський»??? По візерункам сам маю вгадувати???

По-моему людям больше важно качество материалов , выполнения работ и надежность застройщика. Банально но определить сложно.

Ещё древние укры так вырабатывали электричество — заставляли десятки кошек тереться об ковры. Поэтому ковры — это не только тепло, а ещё и светло.

Килим не працює в сфері звукоізоляції. Так,килим звукопоглинач, що впливає на гулкість в приміщенні, але на передачу звукової енергії з приміщення в приміщення він не впливає.

Не могу согласиться. Сейчас мы запустили полное моделирование с учетом всех физических особенностей материалов) — сервера пока под большой нагрузкой, но через некоторое время получим результат.

Для обнаружения ковра на фотках квартиры — нейронная сеть это избыточно.
Но вот если добавить ещё и поиск по рисунку/узору на ковре...

Цікаво побачити тут Ваш коротенький алгоритм пошуку ковра без використання НС (ну і без haar features, бо їх теж потрібно навчати на даних, що не дуже відрізняється від НС, але буде набагато гірше по якості).

Все зависит от того, какой стороной повесить ковер.

Ну понятно же, если хочешь теплее — нуно вешать южной стороной внутрь. Холоднее — наоборот.
А на звук стороны света не влияют
Как-то так

Ковер Пельтье! ©

Ну это нужно ещё к розетке подключать, и ковёр током будет бить.
Зачем нам дерущийся ковер?

можно еще переворачивать ковер по экватору в зависимости времени года, как матрац — летней или зимней стороной

Ого, сколько комментаторов без чувства юмора!

больше чем ковров на стенах

Столько экспертов в теплоизоляции, прямо душу греет.

Сделайте ещё фильтр «не совок»

Это нечеткое множество. Так что нужен ползунок «степень совковости».

теплопотери от ковра не соответствуют ущербу здоровья от накапливаемой в них пыли, и аллергии как результат

В условиях задачи есть допущение, которое не соответствует реальности для большинства квартир панельных домов: В том случае, если это не торцевая квартира, внешние стены имеют окна(но не ковры). Соответственно наличие ковра, как правило, имеет декоративный характер :)

значит ковры нужно вешать на окна, вместо штор.

Богато, теперь надо детектор совковых шкафов, вот это будет пуЩЩЩка фильтр. Только инверсию прикрутите еще.

Очевидно, что стена с ковром отдает меньше тепла, чем стена!

Довольно серьезные расчеты для такого вывода )

Интересная идея по фоткам вычислять условия не проставленные авторами объявлений. Можно еще поискать кондишн, евроремонт (думаю можно натренировать), подвесные потолки и тд

некоторые сайты уже это делают, а еще лезут в гугл мепс например и по фоткам вычисляют рейтинг места по количеству машин деревьев магазинов и тд

Або знайти приховані відгуки попередніх орендарів або зв‘язок власників з терористами)

Ну это довольно просто сделать по отражениям от глянцевых плоскостей, — довольно простая графическая обработка

Добавьте еще опцию для исключения квартир с ковром на стене из поиска.

эта фича для ценителей ковров! а не для жителей снг, представляете сколько готов заплатить какой-нибудь европеец чтобы почувствовать себя в атмосфере совка

Подписаться на комментарии