Александр Ударов
Александр Ударов
Эксперт по новостройкам ГК «Меридиан»
ГК «Меридиан» осуществляет строительство жилых комплексов «Фамилия», «Легенда Парк», «Новый мыс 3.0» и «Заречный»

В развитие проекта «Умный шлагбаум» тюменский вуз представил новую разработку

На недавно состоявшейся выставке «ИНФОТЕХ» сотрудники Центра компетенций Интернета вещей и Smart City Тюменского индустриального университета (ТИУ) представили новую разработку по определению автомобилей спецслужб на основе аналитики видеопотока при помощи нейронных сетей. Проект является продолжением прототипа «Умный шлагбаум», работающего без оператора.

Разработка представляет собой компактную систему, которая будет размещаться внутри стойки шлагбаума. Наружу выносятся только видеокамеры, с их помощью происходит фиксация автомобиля с дальнейшим распознаванием цифр и букв на номерном знаке машины, отправка полученной информации в базу данных с разрешёнными к допуску номерами. После сравнения данных и обнаружения соответствующего номера в базе происходит посыл команды на поднятие шлагбаума.

Минусом этой разработки стала сложность с пропуском автомобилей спецслужб (скорой помощи, пожарных, полиции и др.), ведь их номера не внесены в базу пропуска. Специалисты Центра компетенций Интернета вещей и Smart City решили эту задачу.

«Нейронные сети – это универсальные аппроксиматоры, которые позволяют находить общие элементы, характерные для того или иного класса объектов при обработке изображений, – рассказывает один из разработчиков проекта, старший преподаватель кафедры Автомобильного транспорта строительных и дорожных машин ТИУ Владимир Доманский. – Автомобили спецслужб (скорая помощь, пожарная, полиция, газовая служба) имеют разную цветовую окраску и разный модельный ряд, но нам нужно было создать алгоритм, который позволял бы классифицировать автомобили относительно принадлежности специальным службам. Алгоритм получает на вход изображение с камеры наблюдения и принимает решение открывать или нет шлагбаум».

Владимир Олегович также отмечает, что доля правильных ответов прототипа составляет больше 97%: «Всегда существует вероятность ошибки из-за невнимательности, а наш алгоритм дает больше правильных ответов, чем человек. Разработанный алгоритм можно внедрить на любом компьютере, который отвечает за работу шлагбаума».

Отметим, что в разработке прототипа принимал участие второкурсник кафедры Автомобильного транспорта строительных и дорожных машин  ТИУ Никита Евенко. Студент собрал базу данных для обучения алгоритма, эксперементировал с архитектурой нейронной сети и оценивал правильность работы полученного алгоритма.

Напомним, стратегический проект Smart City реализуется в рамках Программы развития опорного вуза. Его цель – формирование в регионе центра инициатив по разработке и реализации решений эффективного управления городскими ресурсами и средой. Проект реализует программные и аппаратные решения Smart City, организует консалтинг, экспертирование региональных проектов развития smart-технологий, вовлекает в решение задач эффективного управления городом сообщество профессионалов и населения.

Проект охватывает более 20 направлений («Умная дорога», «Умное производство», «Умный дом», сферы ЖКХ, экологии, образования, медицины и др.), в нём участвуют 15 кафедр и  Многопрофильный колледж ТИУ. Руководитель проекта – заведующий кафедрой АТСиДМ, д.т.н., профессор Олег Данилов.

Пресс-служба ТИУ


Подпишись на новости

Новости недвижимости в Тюмени и мире
Рейтинг@Mail.ru