Сахалинский 3D-лидар для беспилотного метро снизил ложные остановки поездов в шесть раз
- Команда «СахалИИн» разработала TunnelGuard: 3D-лидар строит математическую модель пустого тоннеля и обнаруживает отклонения.
- На испытаниях ложные экстренные остановки сократились с 10,3 до 1,8 на километр; человека система обнаруживает за 55,5 метра в 58 из 60 кадров.
- Обработка занимает 56–70 миллисекунд, а для работы достаточно обычного ноутбука; проект занял третье место на конкурсе «Лидеры цифровой трансформации».
Почему это важно: Скромные требования к оборудованию удешевляют внедрение и упрощают интеграцию в существующую инфраструктуру.
Команда сахалинских IT-специалистов «СахалИИн» представила разработку TunnelGuard. Она научилась безошибочно находить людей на рельсах, используя математическую модель тоннеля вместо обычных видеокамер.
Подземка — крайне сложная среда для искусственного интеллекта: отсутствие разметки, плохое освещение и постоянно меняющийся пейзаж с колоннами и уклонами вводят в заблуждение обычные камеры, вызывая ложные срабатывания.
Изображение: Grok
Сахалинская команда «СахалИИн» решила эту проблему в своей системе TunnelGuard с помощью 3D-лидара. Вместо распознавания форм алгоритм строит математическую модель пустого тоннеля и мгновенно реагирует на любое отклонение от нее.
Эффективность разработки подтверждена испытаниями: число ложных экстренных остановок поезда снизилось в шесть раз — с 10,3 до 1,8 на километр. Человека на рельсах система видит за 55,5 метра в 58 из 60 кадров.
Главное преимущество TunnelGuard — скромные требования к оборудованию. Обработка данных занимает 56–70 миллисекунд, а для работы достаточно обычного ноутбука. Это радикально удешевляет внедрение и упрощает интеграцию в существующую инфраструктуру. Проект занял третье место на конкурсе «Лидеры цифровой трансформации».
