Фонд содействия инновациям подвел итоги конкурса «Старт-1»: проект «Разработка системы детектирования и классификации объектов в задаче дефектовки дорожного полотна» от МТУСИ получил высокие оценки экспертов и выиграл финансирование.
Всего на конкурс поступило 2 369 заявок из 78 субъектов Российской Федерации на общую сумму 8,9 млрд рублей. По результатам экспертизы рекомендованы к финансированию 167 заявок на сумму 664 млн рублей.
Программа направлена на создание новых и поддержку существующих малых инновационных предприятий, стремящихся разработать и освоить производство нового товара, изделия, технологии или услуги с использованием результатов собственных научно-технических и технологических исследований, находящихся на начальной стадии развития и имеющих значительный потенциал коммерциализации.
Руководителем проекта МТУСИ стала Ксения Полянцева, ст. преподаватель кафедры МКиИТ, научным руководителем – Михаил Городничев, к.т.н., доцент, декан факультета ИТ. Члены проектной команды: магистранты факультета ИТ Кирилл Шишкини Александр Морочко.
Коллектив на протяжении долгого времени занимается разработками в данной области. Схожая тема исследований легла в основу диссертации Ксении Полянцевой на соискание ученой степени кандидата наук.
Конечным продуктом проекта будет являться программно-аппаратный комплекс детектирования и классификации объектов, состоящий из установки для сбора и накопления видеоинформации, фреймворка на основе нейросетевых алгоритмов детектирования и классификации объектов, а также программного комплекса, основанного на принципах построения высоконагруженных систем с учетом отказоустойчивости и масштабируемости, что позволяет осуществлять непрерывный мониторинг состояния дорожного полотна и приводит к своевременному реагированию ответственных за данный участок улично-дорожной сети организаций. Конечный продукт рассматривается на примере работы в задаче дефектовки дорожного полотна, однако может быть использован для различных схожих задач.
«Согласно статистике, скорость разрушения дорог в нашей стране превосходит скорость их ремонта. Плохое состояние дорожного полотна влияет на снижение трафика, увеличение стоимости перевозок, рост количества ДТП. Достаточно масштабное распространение данного проекта позволит создать систему прогнозирования неисправностей дорожного полотна, что приведёт к своевременному ремонту», — пояснили исследователи.
