ИКРБС
№ 224051500022-5Разработка архитектуры прототипа программного обеспечения. Разработка нейросетевого алгоритма детектирования объектов на видеоизображении. Разработка нейросетевого алгоритма классификации дефектов дорожного полотна по видеоизображению. Разработка клиентской (административной) части прототипа программного обеспечения детектирования и классификации дефектов дорожного полотна по современным требованиям UI/UX. (промежуточный)
08.05.2024
Количество: страниц - 57; приложений - 1; иллюстраций - 35; таблиц 1
Целью работы является разработка и тестирования прототипа программного обеспечения детектирования и классификации дефектов дорожного полотна. Для минимизации человеческого фактора при обследовании дорог, а также повышение точности и скорости обработки фото и видео информации на предмет дефектов. В том числе разрабатываемый прототип позволяет решить проблему эффективного сбора, передачи и обработки
информации о состоянии дорожного полотна, что приводит к непрерывному мониторингу
и повышению эффективности эксплуатации дорог.
ГРНТИ
20.51.19 Виды информационного обслуживания
Ключевые слова
нейронные сети
распознавание образов
классификация
детектирование
дефектовка
Детали
НИОКТР
Заказчик
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
Исполнитель
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ЦИФРОВЫЕ ДОРОГИ 2.0"
Бюджет
Средства фондов поддержки научной и (или) научно-технической деятельности: 4 000 000 ₽
Похожие документы
Разработка и тестирование прототипа программного обеспечения детектирования и классификации дефектов дорожного полотна
0.941
НИОКТР
Нейро-сетевые алгоритмы детектирования и классификации объектов в задаче дефектовки дорожного полотна
0.917
Диссертация
РАЗРАБОТКА И ТЕСТИРОВАНИЕ ПРОТОТИПА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА НЕЙРОСЕТЕВОЙ ВИДЕОАНАЛИТИКИ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ НАРУШЕНИЙ ОХРАНЫ ТРУДА И ТЕХНИКИ БЕЗОПАСНОСТИ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ПУТЯХ
(промежуточный)
0.916
ИКРБС
Разработка и тестирование прототипа платформы на основе ИИ (модуля компьютерного зрения) для оцифровки, инвентаризации и создания цифрового двойника дорожного полотна и вертикальных объектов дорожно-транспортной инфраструктуры (ОДТИ)
0.911
НИОКТР
Разработка архитектуры прототипа информационной платформы для интеллектуальной транспортной системы улично-дорожной сети города по анализу транспортного потока по видео. Разработка модуля Конфигуратор. Разработка модуля программного интерфейса приложения. Разработка модуля системы управления базой данных. Разработка модуля серверов видеоаналитики. Разработка детекции инцидентов (промежуточный).
0.911
ИКРБС
Разработка архитектуры онлайн-сервиса. Разработка нейросетевых детекторов и ядра обработчика данных с видеоизображений. Проектирование прототипа платформы. Сбор и разметка датасетов прототипа многофункциональной открытой платформы видеоаналитики
0.908
ИКРБС
Разработка архитектуры онлайн-сервиса. Разработка нейросетевых детекторов и ядра обработчика данных с видеоизображений. Проектирование прототипа платформы. Сбор и разметка датасетов прототипа многофункциональной открытой платформы видеоаналитики
0.908
ИКРБС
Разработка программы для ЭВМ на основе технологий машинного обучения (в том числе машинного зрения и нейронных сетей) для автоматизированного определения геометрических параметров автомобильных дорог по результатам лазерного сканирования
0.907
НИОКТР
Разработка программы для ЭВМ на основе технологий машинного обучения (в том числе машинного зрения и нейронных сетей) для автоматизированного определения геометрических параметров автомобильных дорог по результатам лазерного сканирования
0.907
НИОКТР
Этап №1 «Сбор синхронизированных данных (2D-фото, лидарные 3D-облака точек, координаты GNSS) с дорог общего пользования для вертикальных объектов (фонари освещения, дорожные знаки) и разметки данных. Определение оптимального ракурса 2D, 3D-данных и углов наклона, поворота ПАК для сбора данных горизонтальных объектов (дорожной разметки). Сбор синхронизированных данных (2D-фото, лидарные 3D-облака точек, координаты GNSS) с дорог общего пользования для горизонтальных объектов (люки, ливневки, точечная дорожная разметка). Разметка данных по типам и ГОСТ, указанным в технических требованиях к продукту. Обучение нейросетей по типам и ГОСТ и на основе размеченных данных. Разработка и программная реализация методик ручной калибровки 2D- и 3D-данных через GUI (графический интерфейс пользователя).» (промежуточный)
0.905
ИКРБС