Как беспилотники помогают тушить пожары?
Студент БАТ-22-31 Сидоров Виктор разрабатывает дрон для обнаружения и точечной локализации возгораний. Оснащенный тепловизорами и газоанализаторами, он становится «глазами» пожарных в небе.
Где применяются?
🏙️Городские пожары: Дрон прибывает первым, видит сквозь дым тепловизором и передает видео в штаб для эффективного управления силами.
🌳Лесные пожары: БПЛА быстро исследует огромные территории, выявляет очаги и помогает распределять ресурсы.
⚠️ЧС: Дроны работают на объектах с опасными веществами без риска для людей, ищут пострадавших в дыму и доставляют медикаменты.
Данные с воздуха помогают руководителю определить силу пожара, пути подхода и расставить приоритеты. После тушения дрон находит тлеющие участки, предотвращая новые возгорания.
Студент БАТ-22-31 Сидоров Виктор разрабатывает дрон для обнаружения и точечной локализации возгораний. Оснащенный тепловизорами и газоанализаторами, он становится «глазами» пожарных в небе.
Где применяются?
🏙️Городские пожары: Дрон прибывает первым, видит сквозь дым тепловизором и передает видео в штаб для эффективного управления силами.
🌳Лесные пожары: БПЛА быстро исследует огромные территории, выявляет очаги и помогает распределять ресурсы.
⚠️ЧС: Дроны работают на объектах с опасными веществами без риска для людей, ищут пострадавших в дыму и доставляют медикаменты.
Данные с воздуха помогают руководителю определить силу пожара, пути подхода и расставить приоритеты. После тушения дрон находит тлеющие участки, предотвращая новые возгорания.
🔥5
☀️Как дроны и ИИ следят за солнечными электростанциями?
Солнечная энергетика растет, но с масштабами приходит и проблема: как эффективно обслуживать гектары панелей? Человеческий осмотр или наземная техника — это медленно, дорого и часто неточно. Мелкий дефект на одной ячейке может обернуться огромными потерями генерации для всей станции.
Студент группы БУС-22-31 Ярмиев Мурат в своей выпускной квалификационной работе (формат «стартап») предлагает решение: использовать дроны с тепловизорами. Квадрокоптеры облетают станции по заданному маршруту, а нейросеть в реальном времени анализирует тепловые снимки, выявляя перегрев, трещины, загрязнения и неисправности. Система формирует отчет с точными координатами проблемных участков.
Проект направлен на автоматизацию диагностики и сокращение потерь энергии, которые для крупных станций могут достигать миллионов рублей. Автоматизация повышает рентабельность «зеленой» энергетики за счет снижения затрат на ручной труд и оперативного устранения неполадок.
Солнечная энергетика растет, но с масштабами приходит и проблема: как эффективно обслуживать гектары панелей? Человеческий осмотр или наземная техника — это медленно, дорого и часто неточно. Мелкий дефект на одной ячейке может обернуться огромными потерями генерации для всей станции.
Студент группы БУС-22-31 Ярмиев Мурат в своей выпускной квалификационной работе (формат «стартап») предлагает решение: использовать дроны с тепловизорами. Квадрокоптеры облетают станции по заданному маршруту, а нейросеть в реальном времени анализирует тепловые снимки, выявляя перегрев, трещины, загрязнения и неисправности. Система формирует отчет с точными координатами проблемных участков.
Проект направлен на автоматизацию диагностики и сокращение потерь энергии, которые для крупных станций могут достигать миллионов рублей. Автоматизация повышает рентабельность «зеленой» энергетики за счет снижения затрат на ручной труд и оперативного устранения неполадок.
👍3
Разработка АСУ ТП: как управлять производством без потерь? ⚙️
Человек не может отслеживать сотни параметров, а старые системы работают по жестким сценариям. Одна аномалия — брак всей партии или аварийная остановка.
Студент группы БУС-22-31 Суханов Егор в рамках диплома создает структуру и алгоритмы АСУ ТП для производства композиционных материалов.
Этапы реализации:
1️⃣ Изучение реального производства, поиск слабых мест: отсутствие гибкости, запаздывание реакций.
2️⃣ Проектирование архитектуры: настройка датчиков, контроллеров и интерфейса для работы в реальном времени.
3️⃣ Разработка алгоритмов — логика не просто включает оборудование, а анализирует параметры, прогнозирует отклонения и корректирует настройки.
Результат: автоматизация, сокращение потерь и простоев, меньше ручного труда.
Человек не может отслеживать сотни параметров, а старые системы работают по жестким сценариям. Одна аномалия — брак всей партии или аварийная остановка.
Студент группы БУС-22-31 Суханов Егор в рамках диплома создает структуру и алгоритмы АСУ ТП для производства композиционных материалов.
Этапы реализации:
1️⃣ Изучение реального производства, поиск слабых мест: отсутствие гибкости, запаздывание реакций.
2️⃣ Проектирование архитектуры: настройка датчиков, контроллеров и интерфейса для работы в реальном времени.
3️⃣ Разработка алгоритмов — логика не просто включает оборудование, а анализирует параметры, прогнозирует отклонения и корректирует настройки.
Результат: автоматизация, сокращение потерь и простоев, меньше ручного труда.
👍5
🍃Как дроны следят за экологией?
Промышленные выбросы и автотрафик загрязняют воздух. Стационарные посты мониторят только в одной точке и не видят, как распространяется шлейф от завода. Ручные пробы — трудоемко и медленно.
Студент АГ-21-31 Истомин Илья предлагает решение: беспилотники с газоанализаторами. Квадрокоптеры строят карты загрязнений в реальном времени. Бортовая система измеряет CO2, NO2, температуру, влажность и давление, точно определяя источник выброса.
Проект создает мобильную систему экоконтроля для быстрого выявления нарушений и оповещения населения об опасных зонах. Автоматизация повышает эффективность надзорных органов и качество жизни в городах за счет оперативного реагирования.
Промышленные выбросы и автотрафик загрязняют воздух. Стационарные посты мониторят только в одной точке и не видят, как распространяется шлейф от завода. Ручные пробы — трудоемко и медленно.
Студент АГ-21-31 Истомин Илья предлагает решение: беспилотники с газоанализаторами. Квадрокоптеры строят карты загрязнений в реальном времени. Бортовая система измеряет CO2, NO2, температуру, влажность и давление, точно определяя источник выброса.
Проект создает мобильную систему экоконтроля для быстрого выявления нарушений и оповещения населения об опасных зонах. Автоматизация повышает эффективность надзорных органов и качество жизни в городах за счет оперативного реагирования.
👏4
💨Как заставить беспилотник летать дольше?
Чем сложнее задача дрона, тем быстрее садится батарея. Облететь 50 км ЛЭП? Готовься менять аккумуляторы каждые 20 минут. Бесконечно наращивать их нельзя — дрон не взлетит.
Студент группы БУС-22-31 Габдрахманов Тимур предлагает не наращивать батареи, а грамотно тратить энергию.
Большинство дронов летят по шаблону, не думая о ветре. А ветер сажает батарею на 15-30% быстрее, если дует навстречу.
Решение: нейросеть строит энергоэффективный маршрут. Система учитывает прогноз ветра и рельеф, прокладывая путь так, чтобы использовать попутный ветер и уходить от лобового. Траектория может быть чуть длиннее, но энергии тратит меньше. Полётный контроллер ведет дрон строго по маршруту — дополнительное оборудование не нужно.
Зачем это нужно: доставка, мониторинг полей, съемка. Экономия 5-15% энергии сокращает износ батарей и позволяет делать больше рейсов.
Чем сложнее задача дрона, тем быстрее садится батарея. Облететь 50 км ЛЭП? Готовься менять аккумуляторы каждые 20 минут. Бесконечно наращивать их нельзя — дрон не взлетит.
Студент группы БУС-22-31 Габдрахманов Тимур предлагает не наращивать батареи, а грамотно тратить энергию.
Большинство дронов летят по шаблону, не думая о ветре. А ветер сажает батарею на 15-30% быстрее, если дует навстречу.
Решение: нейросеть строит энергоэффективный маршрут. Система учитывает прогноз ветра и рельеф, прокладывая путь так, чтобы использовать попутный ветер и уходить от лобового. Траектория может быть чуть длиннее, но энергии тратит меньше. Полётный контроллер ведет дрон строго по маршруту — дополнительное оборудование не нужно.
Зачем это нужно: доставка, мониторинг полей, съемка. Экономия 5-15% энергии сокращает износ батарей и позволяет делать больше рейсов.
🔥3
«Цифровая лаборатория 2.0» 🚀✨
Наша лаборатория обновилась и снова открывает двери для будущих инженеров! 🔥
20 февраля первыми гостями обновлённого пространства стали учащиеся 7 И класса СЛИ №2. Для них мы провели урок-квест «Шифровальный Шторм: Код Паукобота» 🕷🤖
Ребята попробовали себя в разных ролях:
👨💻 Инженеры — проектировали систему передачи данных
🔐 Криптографы — шифровали и защищали информацию
🎮 Операторы — управляли разведывательным роботом
В формате командного квеста школьники прошли полный цикл обработки сигналов: от кодирования до защиты данных. Именно так рождаются современные технологии связи и робототехники!
«Цифровая лаборатория 2.0» — это не просто обновлённое оборудование. Это новый формат погружения в мир инженерии, где каждый может почувствовать себя создателем технологий.
Проект реализуется под руководством доцента кафедры АТИС Шулаевой Е.А. и старшего преподавателя Коваленко Ю.Ф.
Наша лаборатория обновилась и снова открывает двери для будущих инженеров! 🔥
20 февраля первыми гостями обновлённого пространства стали учащиеся 7 И класса СЛИ №2. Для них мы провели урок-квест «Шифровальный Шторм: Код Паукобота» 🕷🤖
Ребята попробовали себя в разных ролях:
👨💻 Инженеры — проектировали систему передачи данных
🔐 Криптографы — шифровали и защищали информацию
🎮 Операторы — управляли разведывательным роботом
В формате командного квеста школьники прошли полный цикл обработки сигналов: от кодирования до защиты данных. Именно так рождаются современные технологии связи и робототехники!
«Цифровая лаборатория 2.0» — это не просто обновлённое оборудование. Это новый формат погружения в мир инженерии, где каждый может почувствовать себя создателем технологий.
Проект реализуется под руководством доцента кафедры АТИС Шулаевой Е.А. и старшего преподавателя Коваленко Ю.Ф.
🔥4
Что, если человек одновременно не видит и передвигается на коляске?
В рамках стартап-проекта студент группы БУС-22-31 Валеева Юлия разрабатывает устройство навигации для людей с ограниченными возможностями.
Были рассмотрены уже существующие решения для навигации маломобильных групп населения:
🧑🦯Умная трость — легкая и дешевая, но видит только то, что на уровне земли
🐕🦺Собака-проводник — отличный помощник, но требует дорогого обучения, работает всего 8–10 лет, а ещё не везде пускают.
🦽Электрическая коляска — решает проблему передвижения, но не ориентирования. Пользователь по-прежнему зависим от зрения.
🦾Протезы — высокотехнологично, но дорого и не всегда практично в быту.
Все эти решения помогают либо незрячим, либо людям с нарушением опорно-двигательного аппарата. А как быть тем, у кого комбинированные ограничения?
Именно поэтому в работе предложен другой подход — интеграция навигационной системы прямо в кресло-коляску. Чтобы устройство само подсказывало путь, предупреждало о препятствиях.
В рамках стартап-проекта студент группы БУС-22-31 Валеева Юлия разрабатывает устройство навигации для людей с ограниченными возможностями.
Были рассмотрены уже существующие решения для навигации маломобильных групп населения:
🧑🦯Умная трость — легкая и дешевая, но видит только то, что на уровне земли
🐕🦺Собака-проводник — отличный помощник, но требует дорогого обучения, работает всего 8–10 лет, а ещё не везде пускают.
🦽Электрическая коляска — решает проблему передвижения, но не ориентирования. Пользователь по-прежнему зависим от зрения.
🦾Протезы — высокотехнологично, но дорого и не всегда практично в быту.
Все эти решения помогают либо незрячим, либо людям с нарушением опорно-двигательного аппарата. А как быть тем, у кого комбинированные ограничения?
Именно поэтому в работе предложен другой подход — интеграция навигационной системы прямо в кресло-коляску. Чтобы устройство само подсказывало путь, предупреждало о препятствиях.
🔥3
Почему посторонние включения в сырье — это миллионные потери?
👨💻Студент БУС-22-31 Андрей Иванов (кафедра АТИС, УГНТУ в Стерлитамаке) работает над стартап-ВКР по обнаружению включений в сырье с помощью машинного зрения под руководством доцента Кадырова Р.Р.
📷Почему это актуально?
Примеси в сырье — критическая проблема для химической и пищевой промышленности:
▫️До 30% брака продукции
▫️Простои 15-20%
▫️Штрафы до 1 млн рублей
✨Традиционные методы неэффективны: ручной контроль опасен и неточен, импортные технологии стоят 5-10 млн рублей. Российский рынок растет на 14% ежегодно — время действовать!
✅ Наше решение — система на машинном зрении (OpenCV) и Raspberry Pi:
🔸Точность 85-95%
🔸Реальное время
🔸Цена менее 1 млн рублей
📉Экономия 10-20% затрат, безопасность сотрудников, 100% импортозамещение. 80% опрошенных экспертов подтвердили: нужна задержка менее 50 мс.
💫Проект участвует в Евразийской акселерационной программе. Открыты к партнерству с предприятиями для пилотных проектов!
👨💻Студент БУС-22-31 Андрей Иванов (кафедра АТИС, УГНТУ в Стерлитамаке) работает над стартап-ВКР по обнаружению включений в сырье с помощью машинного зрения под руководством доцента Кадырова Р.Р.
📷Почему это актуально?
Примеси в сырье — критическая проблема для химической и пищевой промышленности:
▫️До 30% брака продукции
▫️Простои 15-20%
▫️Штрафы до 1 млн рублей
✨Традиционные методы неэффективны: ручной контроль опасен и неточен, импортные технологии стоят 5-10 млн рублей. Российский рынок растет на 14% ежегодно — время действовать!
✅ Наше решение — система на машинном зрении (OpenCV) и Raspberry Pi:
🔸Точность 85-95%
🔸Реальное время
🔸Цена менее 1 млн рублей
📉Экономия 10-20% затрат, безопасность сотрудников, 100% импортозамещение. 80% опрошенных экспертов подтвердили: нужна задержка менее 50 мс.
💫Проект участвует в Евразийской акселерационной программе. Открыты к партнерству с предприятиями для пилотных проектов!
🔥2