Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
СФУ | Мозговой Шторм

В СФУ создают цифровую платформу для анализа территорий и инфраструктуры

В Сибирском федеральном университете продолжается работа над масштабным научно-технологическим проектом, связанным с интеллектуальным мониторингом территорий. Исследователи сразу нескольких институтов разрабатывают универсальную платформу, которая объединит беспилотные авиационные системы, искусственный интеллект и технологии анализа больших данных. Проект развивается в рамках стратегического направления «Автономные аэрокосмические решения». Руководит командой доктор технических наук, заведующий кафедрой программной инженерии ИКИТ СФУ Олеслав Антамошкин. Разработка учёных предназначена не просто для получения аэрофотоснимков. Главная задача системы — превращать огромные массивы пространственных данных в понятную и прикладную аналитику. Платформа сможет автоматически выявлять изменения на объектах, фиксировать риски, обнаруживать дефекты и формировать отчёты для специалистов разных отраслей. По словам исследователей, проект изначально создаётся как универсальное решение, которое можно а
Оглавление

В Сибирском федеральном университете продолжается работа над масштабным научно-технологическим проектом, связанным с интеллектуальным мониторингом территорий. Исследователи сразу нескольких институтов разрабатывают универсальную платформу, которая объединит беспилотные авиационные системы, искусственный интеллект и технологии анализа больших данных.

Проект развивается в рамках стратегического направления «Автономные аэрокосмические решения». Руководит командой доктор технических наук, заведующий кафедрой программной инженерии ИКИТ СФУ Олеслав Антамошкин.

От съёмки с дрона к полноценной аналитике

Разработка учёных предназначена не просто для получения аэрофотоснимков. Главная задача системы — превращать огромные массивы пространственных данных в понятную и прикладную аналитику.

Платформа сможет автоматически выявлять изменения на объектах, фиксировать риски, обнаруживать дефекты и формировать отчёты для специалистов разных отраслей.

По словам исследователей, проект изначально создаётся как универсальное решение, которое можно адаптировать под самые разные задачи — от контроля лесных территорий до обследования дорог, промышленных объектов и памятников культурного наследия.

Что уже умеет система

Команда проекта подчёркивает: работа ведётся не с нуля. За предыдущие годы учёным удалось сформировать серьёзную технологическую базу, провести исследования и создать минимально жизнеспособную версию платформы.

Сегодня система уже позволяет:

— обрабатывать данные аэрофотосъёмки и лазерного сканирования;
— строить трёхмерные модели местности и объектов;
— сравнивать результаты наблюдений за разные периоды;
— автоматически выявлять изменения и потенциальные проблемы;
— формировать прикладную аналитику для заказчиков.

Разработчики отмечают, что речь идёт не о «красивой картинке с дрона», а о точных инженерных данных. Для проверки результатов используются геодезические измерения и специальные методы научной валидации.

Где пригодится технология

Для Красноярского края подобная система особенно актуальна. Огромная территория региона, протяжённые лесные массивы, инфраструктурные объекты и удалённые районы требуют постоянного контроля, а традиционные методы мониторинга часто оказываются слишком дорогими и медленными.

Платформа может использоваться сразу в нескольких направлениях.

В лесном хозяйстве для обнаружения незаконных рубок, отслеживания изменений лесного покрова и раннего выявления пожаров.

В строительстве для контроля этапов работ, сравнения объекта с проектной документацией и анализа нарушений техники безопасности.

В инфраструктурной сфере для обследования дорог, линий электропередачи, трубопроводов и промышленных площадок.

Система способна за короткое время провести обследование объекта и не просто передать набор снимков, а показать, где появились отклонения, насколько они критичны и что изменилось по сравнению с предыдущими проверками.

Искусственный интеллект помогает принимать решения

Одним из ключевых преимуществ проекта разработчики называют интеллектуальную обработку информации.

Платформа должна не только собирать данные, но и помогать специалистам интерпретировать их: определять зоны риска, находить повреждения и прогнозировать возможные проблемы.

Для этого используются технологии компьютерного зрения, машинного обучения, фотограмметрии, LiDAR и обработки больших геопространственных данных.

Кроме того, система проектируется так, чтобы её можно было интегрировать с уже существующими цифровыми решениями — геоинформационными системами, BIM-платформами и отраслевыми сервисами.

Студенты работают над реальным технологическим продуктом

Проект стал важной частью образовательной среды университета. В разработке участвуют студенты сразу нескольких институтов СФУ.

Будущие программисты и инженеры занимаются алгоритмами, обработкой данных и разработкой программного обеспечения. Студенты других направлений подключаются к анализу результатов, взаимодействию с заказчиками и созданию сценариев применения технологий.

По словам руководителей проекта, это позволяет студентам получать не только учебный опыт, но и полноценное участие в реальной высокотехнологичной разработке.

Уже сейчас по материалам исследований подготовлены выпускные квалификационные работы и магистерская диссертация, а также завершается работа первого аспиранта.

От науки к внедрению

У проекта уже есть партнёры из промышленной и инфраструктурной сфер. Среди них предприятия, работающие в области беспилотных систем, строительства, транспортной инфраструктуры и охраны природных территорий.

Разработчики рассматривают несколько вариантов коммерческого внедрения платформы: лицензирование программного обеспечения, создание отраслевых модулей и предоставление аналитических сервисов.

Сегодня над проектом работают более 50 человек. В университете уверены: в перспективе эта разработка может стать основой полноценного центра компетенций по интеллектуальному мониторингу и одним из важных элементов технологической независимости страны.

Автор: Кириченко Вера