Новые технологии для создания цифровых двойников объектов ДТИ
Компания «Цифровые дороги» представила программно-аппаратный комплекс для создания цифровых двойников и контроля состояния объектов дорожно-транспортной инфраструктуры «Автодискавери», позволяющее транспортным властям регионов иметь актуальные данные о состоянии объектов ДТИ.
Мобильные лаборатории проводят автоматизированную оцифровку объектов ДТИ при проезде через город для сбора достоверной информации – с точными измерениями координат и параметров объектов, панорамными фото. Параметры объектов структурируются и заносятся в базу в автоматическом режиме.
Создание эталонного цифрового двойника ДТИ станет необходимой базой для решения многих задач: подготовки проектной документации, транспортного планирования и моделирования, повышения качества планирования ремонтных работ, закупок, обоснования бюджетных средств. Также система даст возможность интеграции и обмена данными с внешними региональными и федеральными информационными системами.
Компания «Цифровые дороги» представила программно-аппаратный комплекс для создания цифровых двойников и контроля состояния объектов дорожно-транспортной инфраструктуры «Автодискавери», позволяющее транспортным властям регионов иметь актуальные данные о состоянии объектов ДТИ.
Мобильные лаборатории проводят автоматизированную оцифровку объектов ДТИ при проезде через город для сбора достоверной информации – с точными измерениями координат и параметров объектов, панорамными фото. Параметры объектов структурируются и заносятся в базу в автоматическом режиме.
Создание эталонного цифрового двойника ДТИ станет необходимой базой для решения многих задач: подготовки проектной документации, транспортного планирования и моделирования, повышения качества планирования ремонтных работ, закупок, обоснования бюджетных средств. Также система даст возможность интеграции и обмена данными с внешними региональными и федеральными информационными системами.
«Ростелеком» представил умный комплекс для контроля дорожной инфраструктуры
«Ростелеком» представил на выставке «ИТС регионам» собственное решение — систему контроля объектов дорожного хозяйства (ОДХ) и инфраструктуры. Новинка была продемонстрирована на примере мобильного комплекса для мониторинга состояния таких объектов с помощью технологии искусственных нейронных сетей (ИНС).
Основной задачей системы является автоматическое выявление неисправного состояния объектов дорожной инфраструктуры и прилегающей территории. Для контроля ОДХ комплекс может быть установлен на общественном транспорте или автомобильной технике городских служб. Программно-аппаратный комплекс состоит из камер видеонаблюдения и модуля искусственной нейронной сети. Двигаясь по маршруту, мобильный комплекс в режиме реального времени обрабатывает видео со всех камер и фиксирует нарушения. Информация отправляется в ситуационный центр (ЦОД) по сети сотовой связи без потери данных. Она содержит в себе фотоснимки объекта с указанием типа нарушения, дату и время, данные о геолокации. В ЦОДе эти материалы проходят пост-обработку и фильтрацию для удобства применения.
«Мы представили нашу умную систему в связи актуальностью проблем, с которыми она позволяет справляться. Вопрос контроля состояния объектов дорожной инфраструктуры всегда остается острым и требует все новых решений. Продукт позволит в режиме онлайн аккумулировать информацию о ситуации на дорогах региона и выявлять отклонения в состоянии объектов дорожного хозяйства. Система контроля ОДХ не упустит ни одного объекта, проанализирует соответствие норме каждого из них и при необходимости уведомит пользователя», - прокомментировала Наталия Каляцкая, директор Калужского филиала ПАО «Ростелеком».
Система мониторинга автоматически фиксирует отклонения в состоянии дорожного покрытия, бордюров, дорожных знаков, светофоров, опор освещения и других заданных заказчиком объектов. С помощью мобильного комплекса определяются загрязнения, наличия краски, наклеек и надписей на информационных указателях, фиксируются заполненные урны.
«Автоматизация контроля в сфере дорожного хозяйства региона, в отличие от ручного процесса анализа, позволяет охватить значительно больше объектов и определить их соответствие стандартам и актуальным нормативам. Технологии машинного зрения и искусственного интеллекта дают возможность провести однозначную оценку ОДХ, предоставляя обширную базу актуальных данных. Представленная система контроля будет полезна в любой сфере, где необходимы инвентаризация объектов, сравнение их с эталоном и определение отклонений. Наличие открытого модуля интеграции позволяет применять комплекс в сочетании с другими информационными системами города», - рассказал Александр Яресько, директор продуктового центра компетенций МРФ «Центр» ПАО «Ростелеком».
«Ростелеком» представил на выставке «ИТС регионам» собственное решение — систему контроля объектов дорожного хозяйства (ОДХ) и инфраструктуры. Новинка была продемонстрирована на примере мобильного комплекса для мониторинга состояния таких объектов с помощью технологии искусственных нейронных сетей (ИНС).
Основной задачей системы является автоматическое выявление неисправного состояния объектов дорожной инфраструктуры и прилегающей территории. Для контроля ОДХ комплекс может быть установлен на общественном транспорте или автомобильной технике городских служб. Программно-аппаратный комплекс состоит из камер видеонаблюдения и модуля искусственной нейронной сети. Двигаясь по маршруту, мобильный комплекс в режиме реального времени обрабатывает видео со всех камер и фиксирует нарушения. Информация отправляется в ситуационный центр (ЦОД) по сети сотовой связи без потери данных. Она содержит в себе фотоснимки объекта с указанием типа нарушения, дату и время, данные о геолокации. В ЦОДе эти материалы проходят пост-обработку и фильтрацию для удобства применения.
«Мы представили нашу умную систему в связи актуальностью проблем, с которыми она позволяет справляться. Вопрос контроля состояния объектов дорожной инфраструктуры всегда остается острым и требует все новых решений. Продукт позволит в режиме онлайн аккумулировать информацию о ситуации на дорогах региона и выявлять отклонения в состоянии объектов дорожного хозяйства. Система контроля ОДХ не упустит ни одного объекта, проанализирует соответствие норме каждого из них и при необходимости уведомит пользователя», - прокомментировала Наталия Каляцкая, директор Калужского филиала ПАО «Ростелеком».
Система мониторинга автоматически фиксирует отклонения в состоянии дорожного покрытия, бордюров, дорожных знаков, светофоров, опор освещения и других заданных заказчиком объектов. С помощью мобильного комплекса определяются загрязнения, наличия краски, наклеек и надписей на информационных указателях, фиксируются заполненные урны.
«Автоматизация контроля в сфере дорожного хозяйства региона, в отличие от ручного процесса анализа, позволяет охватить значительно больше объектов и определить их соответствие стандартам и актуальным нормативам. Технологии машинного зрения и искусственного интеллекта дают возможность провести однозначную оценку ОДХ, предоставляя обширную базу актуальных данных. Представленная система контроля будет полезна в любой сфере, где необходимы инвентаризация объектов, сравнение их с эталоном и определение отклонений. Наличие открытого модуля интеграции позволяет применять комплекс в сочетании с другими информационными системами города», - рассказал Александр Яресько, директор продуктового центра компетенций МРФ «Центр» ПАО «Ростелеком».
Теперь искусственный интеллект может шагнуть и в муниципальный транспорт
Онлайн-кондуктор RDetector стал официальным российским программным продуктом и получил поддержку от Фонда Содействия Инновациям. Это может дать мощный толчок к улучшению качества пассажироперевозок в муниципальном транспорте.
Отечественная компания Nord Clan разработала сервис RDetector для контроля количества пассажиров. Продукт до сих пор имел спрос преимущественно среди частных перевозчиков. Теперь RDetector получил подтверждение на соответствие всем стандартам и его могут использовать в работе государственные органы и компании с государственным участием. Приказ о включении сервиса в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных (реестр отечественного ПО) Минцифры России подписало 15 марта 2021 года.
Напомним, что RDetector изначально был создан для конкретной цели — подсчет пассажиров в автобусе. Но для других видов транспорта (маршрутки, поезда, трамваи, паромы, метро) он также вполне применим. Уникальность сервиса заключается в том, что он использует алгоритмы компьютерного зрения и даже в загруженные часы сохраняет 98% точность результатов.
Кроме того, этот программный продукт может использоваться в любых помещениях, где требуется учитывать численность потока людей. Таким образом можно подсчитать, например, посетителей салона красоты, кафе, аптеки, автосалона, продуктового магазина. При этом поступающие со всех торговых точек данные будут аккумулироваться в единой системе и отображаться в режиме реального времени. Также RDetector может пригодиться на производстве для подсчета любых предметов на конвейере и т.д.
Официальное признание и поддержка программы RDetector на государственном уровне — это новый шаг к более активному внедрению возможностей искусственного интеллекта в повседневную практику. Также это способствует появлению новых функций и расширению областей применения данного сервиса.
Онлайн-кондуктор RDetector стал официальным российским программным продуктом и получил поддержку от Фонда Содействия Инновациям. Это может дать мощный толчок к улучшению качества пассажироперевозок в муниципальном транспорте.
Отечественная компания Nord Clan разработала сервис RDetector для контроля количества пассажиров. Продукт до сих пор имел спрос преимущественно среди частных перевозчиков. Теперь RDetector получил подтверждение на соответствие всем стандартам и его могут использовать в работе государственные органы и компании с государственным участием. Приказ о включении сервиса в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных (реестр отечественного ПО) Минцифры России подписало 15 марта 2021 года.
Напомним, что RDetector изначально был создан для конкретной цели — подсчет пассажиров в автобусе. Но для других видов транспорта (маршрутки, поезда, трамваи, паромы, метро) он также вполне применим. Уникальность сервиса заключается в том, что он использует алгоритмы компьютерного зрения и даже в загруженные часы сохраняет 98% точность результатов.
Кроме того, этот программный продукт может использоваться в любых помещениях, где требуется учитывать численность потока людей. Таким образом можно подсчитать, например, посетителей салона красоты, кафе, аптеки, автосалона, продуктового магазина. При этом поступающие со всех торговых точек данные будут аккумулироваться в единой системе и отображаться в режиме реального времени. Также RDetector может пригодиться на производстве для подсчета любых предметов на конвейере и т.д.
Официальное признание и поддержка программы RDetector на государственном уровне — это новый шаг к более активному внедрению возможностей искусственного интеллекта в повседневную практику. Также это способствует появлению новых функций и расширению областей применения данного сервиса.
Эксперты обсудили актуальные проблемы безопасности дорожного движения
Дискуссия была посвящена повышению уровня БДД, вопросам нормативного регулирования и перспективным технологическим решениям. Отдельное внимание было уделено закреплению понятия «средней скорости» и «контролируемого участка» на законодательном уровне, а также снижению нештрафуемого порога.
Сегодня вопросы нормативного регулирования в сфере безопасности дорожного движения стоят наиболее остро, это касается не только регламентации установки комплексов фотовидеофиксации, но и введения понятия контроля «средней скорости» в законодательство. Участники отметили непосредственное влияние участков контроля «средней скорости» на безопасность дорожного движения.
В качестве показательного примера был приведен опыт Московской области и Республики Татарстан , где участки контроля «средней скорости» подтвердили свою высокую эффективность.
Дискуссия была посвящена повышению уровня БДД, вопросам нормативного регулирования и перспективным технологическим решениям. Отдельное внимание было уделено закреплению понятия «средней скорости» и «контролируемого участка» на законодательном уровне, а также снижению нештрафуемого порога.
Сегодня вопросы нормативного регулирования в сфере безопасности дорожного движения стоят наиболее остро, это касается не только регламентации установки комплексов фотовидеофиксации, но и введения понятия контроля «средней скорости» в законодательство. Участники отметили непосредственное влияние участков контроля «средней скорости» на безопасность дорожного движения.
В качестве показательного примера был приведен опыт Московской области и Республики Татарстан , где участки контроля «средней скорости» подтвердили свою высокую эффективность.
Разработчики беспилотного автомобиля StarLine провели серию лекций в российских университетах и технопарках
Команда StarLine провела региональные испытания беспилотника и прочитала серию лекций в российских вузах. Маршрут беспилотника прошел через четыре города России: Калуга, Москва, Тверь и Великий Новгород.
Проект StarLine направлен на развитие науки и технологий, а также специалистов, которые занимаются высокотехнологичными областями робототехники и программирования.
Студенты технических вузов обсудили с разработчиками скорое появление беспилотников на дорогах России и создание «умных» городов. Команда продемонстрировала четвертую, модернизированную версию беспилотника.
В детских технопарках «Кванториум» Твери и Великого Новгорода, в рамках всероссийского образовательного проекта «Урок цифры», разработчики рассказали школьникам о умном транспорте. Ребята узнали, как работают беспилотные технологии, кто занимается их разработкой и многое другое.
Команда StarLine провела региональные испытания беспилотника и прочитала серию лекций в российских вузах. Маршрут беспилотника прошел через четыре города России: Калуга, Москва, Тверь и Великий Новгород.
Проект StarLine направлен на развитие науки и технологий, а также специалистов, которые занимаются высокотехнологичными областями робототехники и программирования.
Студенты технических вузов обсудили с разработчиками скорое появление беспилотников на дорогах России и создание «умных» городов. Команда продемонстрировала четвертую, модернизированную версию беспилотника.
В детских технопарках «Кванториум» Твери и Великого Новгорода, в рамках всероссийского образовательного проекта «Урок цифры», разработчики рассказали школьникам о умном транспорте. Ребята узнали, как работают беспилотные технологии, кто занимается их разработкой и многое другое.
Cognitive Pilot сможет тестировать агро-роботов в реальных условиях и в любых странах круглый год
Компания Cognitive Pilot, входящая в экосистему Сбера, разработала универсальный симулятор для беспилотной сельхозтехники Cognitive MDK-Simulator. Он позволяет проводить тестирование элементов системы управления в динамической среде и контролировать не только программные, но и аппаратные модули в условиях максимально приближённых к реальным.
Разработчикам удалось воссоздать работу основных элементов системы управления умного комбайна, так, как это происходит на реальной машине.
Сognitive MDK-Simulator – это стенд, состоящий из действующих элементов системы управления комбайном. Видеокамера считывает сцену, которую воспроизводит симулятор. Затем штатные нейронные сети проводят её распознавание. Вычислительный блок Cognitive Agro Pilot передаёт сигналы управления в CAN-шину и их отрабатывает система актуации – программное обеспечение, которое принимает это управление и передаёт обратно в симулятор.
Компания Cognitive Pilot, входящая в экосистему Сбера, разработала универсальный симулятор для беспилотной сельхозтехники Cognitive MDK-Simulator. Он позволяет проводить тестирование элементов системы управления в динамической среде и контролировать не только программные, но и аппаратные модули в условиях максимально приближённых к реальным.
Разработчикам удалось воссоздать работу основных элементов системы управления умного комбайна, так, как это происходит на реальной машине.
Сognitive MDK-Simulator – это стенд, состоящий из действующих элементов системы управления комбайном. Видеокамера считывает сцену, которую воспроизводит симулятор. Затем штатные нейронные сети проводят её распознавание. Вычислительный блок Cognitive Agro Pilot передаёт сигналы управления в CAN-шину и их отрабатывает система актуации – программное обеспечение, которое принимает это управление и передаёт обратно в симулятор.
Будущие специалисты - будущее отрасли.
Дети - самая сложная, но благодарная аудитория. А самое главное, дети - это наше будущее! Передавать компетенции, опыт, знания, подпитывать новое поколение полезной и интересной информацией - наша общая задача.
Совместно с коллегами из Миндор Калуги, Ассоциации «Р.О.С.Асфальт», Ассоциации «Цифровая Эра Транспорта» и Дептранса Москвы в маленьком городе Мещовск Калужской области «прокачали» будущих специалистов, а пока ещё школьников, тематикой дорожного строительства, цифровых технологий на транспорте, интеллектуальных транспортных систем, безопасности дорожного движения и др.
Кроме отраслевой профессиональной информации ребята посмотрели местный музей и послушали лекцию настоятеля местного монастыря.
Очень позитивно, душевно и полезно для нашего будущего поколения и подготовки квалифицированных специалистов.
Дети - самая сложная, но благодарная аудитория. А самое главное, дети - это наше будущее! Передавать компетенции, опыт, знания, подпитывать новое поколение полезной и интересной информацией - наша общая задача.
Совместно с коллегами из Миндор Калуги, Ассоциации «Р.О.С.Асфальт», Ассоциации «Цифровая Эра Транспорта» и Дептранса Москвы в маленьком городе Мещовск Калужской области «прокачали» будущих специалистов, а пока ещё школьников, тематикой дорожного строительства, цифровых технологий на транспорте, интеллектуальных транспортных систем, безопасности дорожного движения и др.
Кроме отраслевой профессиональной информации ребята посмотрели местный музей и послушали лекцию настоятеля местного монастыря.
Очень позитивно, душевно и полезно для нашего будущего поколения и подготовки квалифицированных специалистов.
В рамках национального проекта «Безопасные качественные дороги» на внедрение ИТС
в 2021 году будет выделено 3,95 млрд. руб. 25 субъектам Российской Федерации;
в 2022 году: 7,35 млрд. руб. 47 субъектам Российской Федерации.
в 2021 году будет выделено 3,95 млрд. руб. 25 субъектам Российской Федерации;
в 2022 году: 7,35 млрд. руб. 47 субъектам Российской Федерации.
Искусственный интеллект может шагнуть в муниципальный транспорт
Онлайн-кондуктор RDetector стал официальным российским программным продуктом и получил поддержку от Фонда Содействия Инновациям. Это может дать мощный толчок к улучшению качества пассажироперевозок в муниципальном транспорте.
Отечественная компания Nord Clan разработала сервис RDetector для контроля количества пассажиров. Продукт до сих пор имел спрос преимущественно среди частных перевозчиков. Теперь RDetector получил подтверждение на соответствие всем стандартам и его могут использовать в работе государственные органы и компании с государственным участием.
Онлайн-кондуктор RDetector стал официальным российским программным продуктом и получил поддержку от Фонда Содействия Инновациям. Это может дать мощный толчок к улучшению качества пассажироперевозок в муниципальном транспорте.
Отечественная компания Nord Clan разработала сервис RDetector для контроля количества пассажиров. Продукт до сих пор имел спрос преимущественно среди частных перевозчиков. Теперь RDetector получил подтверждение на соответствие всем стандартам и его могут использовать в работе государственные органы и компании с государственным участием.