Готово!
Скоро материал придет на указанную электронную почту. Также подписывайте на нас в Facebook
Ok
Как мы решили сделать дороги безопаснее путем внедрения видеоаналитики
Предыстория
Автомобильные дороги, по которым мы ежедневно передвигаемся на личном или общественном транспорте, не так просты, как кажется на первый взгляд. Они состоят из множества элементов — дорожные знаки, бортовой камень, разметка, светофорные объекты, дорожное покрытие, пешеходное и транспортное ограждение и др. И чтобы было безопасно и комфортно передвигаться по дорогам, каждый из них важно поддерживать в идеальном состоянии, получая, в свою очередь, точную и оперативную информацию об их состоянии.Сегодня основной объем работ по сбору информации о состоянии всех вышеназванных объектов ведется в «ручном формате», а ежедневно на получение информации тратится колоссальный объем человеческих ресурсов. Регулярные выезды инженеров по всем участкам многокилометровых дорожных сетей для получения своевременной информации по текущему состоянию объектов дорожной инфраструктуры — совсем не та картина, что хотелось бы наблюдать в 2022, в зените развития высоких технологий.
Так мы решили создать продукт, которому было показано переложить монотонную работу по обнаружению дефектов объектов транспортной инфраструктуры на программно-аппаратный комплекс (ПАК) с использованием машинного зрения и ИИ, простое и недорогое решение — компактный и лёгкий в установке ПАК, который позволит обеспечить регулярный мониторинг дорог и своевременно сообщит об обнаруженном дефекте заказчику или обслуживающему подрядчику.
Kill features
Комплекс состоит из аппаратной части и локального ПО.В аппаратную часть входит видеокамера, портативный промышленный компьютер, модуль LTE-связи, модуль GPS/GLONASS и комплект крепежа для установки в автомобиль.
ПО состоит из:
- модулей сбора, хранения и передачи данных;
- модулей нейросетей обработки данных;
- сервиса хранения медиа данных;
- сервиса хранения мета данных;
- сервиса матчинга данных, трекинг данных и верификации дублей;
- сервиса настройки ПАК.
Также вдобавок к основному решению мы планируем разработать веб-платформу для сбора, хранения информации и отображения информации, поступающей со всей ПАК, предоставления доступа к информации, разграничения прав доступа к данным, отображения данных в виде таблиц или на картографической подложке и формирования аналитических отчетов всей информации.
Как это работает, читайте в нашем блоге на Хабр.
Новости по теме
- 18 апреля
Как детектировать сетевые атаки: результаты пилотных проектов в 2021 г.
Как своевременно обнаруживать угрозы при помощи системы анализа сетевого трафика PT NAD, рассказал старший системный инженер ICL Системные технологии Анатолий Переточкин.
- 31 мая
История о бесконечном регрессионном тестировании
Инженер-тестировщик II категории Алия Токарева делится занимательным опытом попытки оптимизации процессов тестирования, не увенчавшейся успехом.
- 6 июля
Детектируем сетевые атаки с PT NAD: результаты пилотных проектов
Результатами пилотных проектов в новой статье для нашего Хабр-блога поделился руководитель группы безопасности ИТ-инфраструктуры ГК ICL Павел Цивильский.
- 27 июля
Хабр: рассказ о том, как мы пилотный проект аттестации тестировщиков запускали
Инженер-тестировщик II категории Алия Токарева в новой статье для Хабр-блога описала пилотный проект оценки тестировщика по его текущим знаниям.
- 10 августа
Хабр: как мы пилотный проект аттестации тестировщиков запускали – ч. 2
Инженер-тестировщик II категории Алия Токарева в новой статье для Хабр-блога описала, как оценивать знания тестировщика и навыки для повышения грейда.
Будьте в курсе новостей
Подпишитесь на рассылку и будьте в курсе наших последних новостей