Найти в Дзене

Как студенты создавали ИИ-решения для мониторинга лесов: итоги проекта «Молодежные инженерные команды» для СЭП

Осенью 2025 года Союз Энергетиков Поволжья стал участником проекта «Молодежные инженерные команды» Университета 2035. В рамках этого проекта студенты двух вузов — СНИУ им. Королева (Самара) и СГТУ им. Гагарина (Саратов) — работали над реальной инженерной задачей, которую СЭП поставил как заказчик. Задача была практическая и одновременно социально значимая: создать прототип системы, которая сможет автоматически распознавать на фото и видео лесные пожары, задымления, несанкционированные свалки и другие признаки нарушения состояния территории. Система должна принимать данные с камер БПЛА, анализировать их нейросетевыми методами и, в перспективе, работать в потоковом режиме, определяя угрозы в реальном времени. Такой инструмент может помочь специалистам оперативнее реагировать на опасные ситуации и мониторить состояние природных территорий без ручного просмотра видеозаписей. В течение двух месяцев команды проходили несколько этапов работы: обсуждали концепции решения, представляли первые

Осенью 2025 года Союз Энергетиков Поволжья стал участником проекта «Молодежные инженерные команды» Университета 2035. В рамках этого проекта студенты двух вузов — СНИУ им. Королева (Самара) и СГТУ им. Гагарина (Саратов) — работали над реальной инженерной задачей, которую СЭП поставил как заказчик.

Задача была практическая и одновременно социально значимая: создать прототип системы, которая сможет автоматически распознавать на фото и видео лесные пожары, задымления, несанкционированные свалки и другие признаки нарушения состояния территории. Система должна принимать данные с камер БПЛА, анализировать их нейросетевыми методами и, в перспективе, работать в потоковом режиме, определяя угрозы в реальном времени. Такой инструмент может помочь специалистам оперативнее реагировать на опасные ситуации и мониторить состояние природных территорий без ручного просмотра видеозаписей.

В течение двух месяцев команды проходили несколько этапов работы: обсуждали концепции решения, представляли первые прототипы и вносили корректировки после промежуточной обратной связи. На ключевых встречах присутствовали и представители Университета 2035 — как организаторы и методические кураторы проекта.

В конце ноября состоялись итоговые защиты. Каждая команда представила свой вариант MVP — рабочий прототип, основанный на нейросетевых методах анализа видеопотока. Участники продемонстрировали результаты тестирования и предложили варианты дальнейшего развития модели, включая улучшение точности и добавление потоковой обработки.

Проект позволил сформировать первичные версии алгоритмов и показал, как быстро молодые инженеры могут собрать работающий прототип, если у них есть чёткая задача и практический кейс.

Для студентов это был опыт работы с реальным заказчиком, а для нас — возможность увидеть разные подходы к решению задачи мониторинга лесных территорий с применением БПЛА и ИИ.