🚦Архитектура адаптивного управления светофорами
Студент группы БАТ-22 Тимур Сафиуллин продолжает рассказ об интеллектуальной системе управления движением.
Старые светофоры с фиксированными циклами не успевают за трафиком. Наше решение — адаптивное управление в реальном времени. Прототип разработан для перекрёстка Гоголя–Суханова в Стерлитамаке.
Как устроено:
👁 Датчики: камеры с ИИ (считают машины, видят пешеходов), лидары, радары, акустические детекторы спецсигналов, ГЛОНАСС-трекеры.
🧠 Мозг: контроллер ДК-Л, управляемый нейросетями. ИИ прогнозирует загрузку на 5 мин вперёд и даёт команды.
📊 Диспетчер: SCADA Trace Mode 7 для контроля и ручного вмешательства.
☁️ Облако: хранение данных для обучения нейросетей.
Результат: светофоры подстраиваются под реальную ситуацию, учитывая всех участников. Система из отечественных компонентов. Эффект: снижение задержек на 25-45%, ДТП — на 12-18%, скорость приезда скорой +20-25%.
Студент группы БАТ-22 Тимур Сафиуллин продолжает рассказ об интеллектуальной системе управления движением.
Старые светофоры с фиксированными циклами не успевают за трафиком. Наше решение — адаптивное управление в реальном времени. Прототип разработан для перекрёстка Гоголя–Суханова в Стерлитамаке.
Как устроено:
👁 Датчики: камеры с ИИ (считают машины, видят пешеходов), лидары, радары, акустические детекторы спецсигналов, ГЛОНАСС-трекеры.
🧠 Мозг: контроллер ДК-Л, управляемый нейросетями. ИИ прогнозирует загрузку на 5 мин вперёд и даёт команды.
📊 Диспетчер: SCADA Trace Mode 7 для контроля и ручного вмешательства.
☁️ Облако: хранение данных для обучения нейросетей.
Результат: светофоры подстраиваются под реальную ситуацию, учитывая всех участников. Система из отечественных компонентов. Эффект: снижение задержек на 25-45%, ДТП — на 12-18%, скорость приезда скорой +20-25%.
👍2🔥1
Студент группы БАТ-22-31 Ишмуратов Ибрагим продолжает рассказ о проекте "Smart Перекрёсток". Сегодня — об опытном стенде.
Это точный двойник перекрестка Гоголя–Суханова в Стерлитамаке. Стенд моделирует дорожные ситуации и показывает реакцию интеллектуальной системы в реальном времени.
Для создания мы проанализировали расположение, светофорные циклы, маршруты водителей и загруженность. Составили план установки светофоров и датчиков.
Устройство двойника
🔹 Транспорт: радиоуправляемые модели. Отдельный контроллер управляет их движением через пульты на разных частотах.
🔹 Датчики: ультразвуковые (фиксируют трафик и очередь) и микрофонные (сирены спецтранспорта).
🔹 Обработка: данные с датчиков идут на Arduino → Raspberry Pi с ИИ. Нейросеть оценивает обстановку и меняет длительность фаз.
🔹 Визуализация: интерфейс мониторинга показывает, как система "видит" перекрёсток.
Стенд позволяет тестировать алгоритмы без выезда на дорогу, отлаживать реакцию на нештатные ситуации, демонстрировать работу инвесторам.
Это точный двойник перекрестка Гоголя–Суханова в Стерлитамаке. Стенд моделирует дорожные ситуации и показывает реакцию интеллектуальной системы в реальном времени.
Для создания мы проанализировали расположение, светофорные циклы, маршруты водителей и загруженность. Составили план установки светофоров и датчиков.
Устройство двойника
🔹 Транспорт: радиоуправляемые модели. Отдельный контроллер управляет их движением через пульты на разных частотах.
🔹 Датчики: ультразвуковые (фиксируют трафик и очередь) и микрофонные (сирены спецтранспорта).
🔹 Обработка: данные с датчиков идут на Arduino → Raspberry Pi с ИИ. Нейросеть оценивает обстановку и меняет длительность фаз.
🔹 Визуализация: интерфейс мониторинга показывает, как система "видит" перекрёсток.
Стенд позволяет тестировать алгоритмы без выезда на дорогу, отлаживать реакцию на нештатные ситуации, демонстрировать работу инвесторам.
🔥4
💧Современные методы идентификации промышленных сбросов
Чистая вода — основа жизни. Но промышленные аварии случаются, и последствия бывают катастрофическими для людей, рыб и всей экосистемы.
Студентка группы МУС01-24-31 Азылгареева Аделина в своем стартап-проекте разрабатывает интеллектуальную систему идентификации загрязнений на основе нейронных сетей.
Система анализирует пробы воды с помощью машинного обучения и моментально определяет тип загрязняющих веществ.
Почему это важно?
✅ Быстрое реагирование на аварийные сбросы
✅ Точная идентификация загрязнителя
✅ Минимизация ущерба природе
✅ Доступность вместо дорогостоящего импортного оборудования
Главная инновация проекта — возможность оперативно установить не только факт загрязнения, но и его характер без использования сложных поточных анализаторов. Это меняет подход к мониторингу водоемов!
Проект поможет не только выявлять нарушения, но и прогнозировать возможный ущерб окружающей среде. А значит — быстрее принимать меры и сохранять чистоту наших рек.
Чистая вода — основа жизни. Но промышленные аварии случаются, и последствия бывают катастрофическими для людей, рыб и всей экосистемы.
Студентка группы МУС01-24-31 Азылгареева Аделина в своем стартап-проекте разрабатывает интеллектуальную систему идентификации загрязнений на основе нейронных сетей.
Система анализирует пробы воды с помощью машинного обучения и моментально определяет тип загрязняющих веществ.
Почему это важно?
✅ Быстрое реагирование на аварийные сбросы
✅ Точная идентификация загрязнителя
✅ Минимизация ущерба природе
✅ Доступность вместо дорогостоящего импортного оборудования
Главная инновация проекта — возможность оперативно установить не только факт загрязнения, но и его характер без использования сложных поточных анализаторов. Это меняет подход к мониторингу водоемов!
Проект поможет не только выявлять нарушения, но и прогнозировать возможный ущерб окружающей среде. А значит — быстрее принимать меры и сохранять чистоту наших рек.
👍3
✨ 26 февраля студенты под руководством доцента Шулаевой Е.А. провели профориентационную встречу для школьников! Кафедру АТИС посетили учащиеся 9 школ (СОШ 1, 5, 7, 10, 16, 18, 19, 23, 30). Нас встретили 166 энтузиастов, желающих узнать о техническом образовании.
🎓 Ребята окунулись в мир высоких технологий, ощутили атмосферу УГНТУ и пообщались со студентами и преподавателями. Участники узнали о передовых разработках в автоматизации и получили ответы на вопросы о поступлении и карьере.
⚙️ Такие встречи помогают абитуриентам осознанно выбрать профессию, увидеть перспективы обучения в ИХТИ и понять, что здесь они смогут реализовать свой потенциал!
📷 Фотоальбом с мероприятия: https://vk.com/album-202325011_310246240
🎓 Ребята окунулись в мир высоких технологий, ощутили атмосферу УГНТУ и пообщались со студентами и преподавателями. Участники узнали о передовых разработках в автоматизации и получили ответы на вопросы о поступлении и карьере.
⚙️ Такие встречи помогают абитуриентам осознанно выбрать профессию, увидеть перспективы обучения в ИХТИ и понять, что здесь они смогут реализовать свой потенциал!
📷 Фотоальбом с мероприятия: https://vk.com/album-202325011_310246240
🔥4👏1
🔥Пожар в высотке: что не может обычная техника?
🏢Высотное строительство растет, но тушить такие здания сложно: лестницы достают лишь до 50 метров, а напора воды для верхних этажей не хватает.
💨Студент БАТ-22-31 Сидоров Виктор разрабатывает дрон с пожаротушащим снарядом для точного поражения очагов в высотках, куда не дотягиваются лестницы.
Где спасают дроны?
✅ Фасадные пожары: Дрон пробивает обшивку и доставляет состав в зону горения.
✅ Плотная застройка: Когда технику не развернуть, дрон поднимается вертикально к окнам.
✅ Пробивка преград: Снаряд пробивает стеклопакеты внутрь помещения.
Результат: Вместо часов подъема — «удар с воздуха» за минуту. Дрон снижает интенсивность огня, создает безопасные условия для пожарных и контролирует скрытые очаги тления после тушения.
🏢Высотное строительство растет, но тушить такие здания сложно: лестницы достают лишь до 50 метров, а напора воды для верхних этажей не хватает.
💨Студент БАТ-22-31 Сидоров Виктор разрабатывает дрон с пожаротушащим снарядом для точного поражения очагов в высотках, куда не дотягиваются лестницы.
Где спасают дроны?
✅ Фасадные пожары: Дрон пробивает обшивку и доставляет состав в зону горения.
✅ Плотная застройка: Когда технику не развернуть, дрон поднимается вертикально к окнам.
✅ Пробивка преград: Снаряд пробивает стеклопакеты внутрь помещения.
Результат: Вместо часов подъема — «удар с воздуха» за минуту. Дрон снижает интенсивность огня, создает безопасные условия для пожарных и контролирует скрытые очаги тления после тушения.
🔥3
☀️ Тепловизор vs Камера. Как дрон «диагностирует» солнечные панели
Студент группы БУС-22-31 Ярмиев Мурат продолжает знакомить с деталями своего проекта. Как беспилотник «видит» неисправности? Секрет — в паре глаз: обычная камера и тепловизор работают в тандеме.
🟢 Обычная камера
Фиксирует видимые повреждения: трещины, грязь, коррозию, затемнение панелей. Это базовый осмотр, но он не показывает внутренние проблемы.
🔴 Тепловизор
Главный инструмент диагностики. Он фиксирует температуру панелей и мгновенно показывает «горячие точки»:
• Перегрев ячеек — признак короткого замыкания.
• Холодные участки — обрыв цепи.
• Аномальный нагрев модулей — проблемы в соединениях.
🤖 Дрон снимает в двух спектрах. Данные поступают в нейросеть, которая анализирует их отдельно и сопоставляет. Система отличает реальные дефекты от бликов солнца или нагрева земли.
💡 Тепловизор видит скрытые проблемы. Камера подтверждает внешние признаки. Вместе они находят неисправности до того, как те приведут к серьезным потерям энергии.
Студент группы БУС-22-31 Ярмиев Мурат продолжает знакомить с деталями своего проекта. Как беспилотник «видит» неисправности? Секрет — в паре глаз: обычная камера и тепловизор работают в тандеме.
🟢 Обычная камера
Фиксирует видимые повреждения: трещины, грязь, коррозию, затемнение панелей. Это базовый осмотр, но он не показывает внутренние проблемы.
🔴 Тепловизор
Главный инструмент диагностики. Он фиксирует температуру панелей и мгновенно показывает «горячие точки»:
• Перегрев ячеек — признак короткого замыкания.
• Холодные участки — обрыв цепи.
• Аномальный нагрев модулей — проблемы в соединениях.
🤖 Дрон снимает в двух спектрах. Данные поступают в нейросеть, которая анализирует их отдельно и сопоставляет. Система отличает реальные дефекты от бликов солнца или нагрева земли.
💡 Тепловизор видит скрытые проблемы. Камера подтверждает внешние признаки. Вместе они находят неисправности до того, как те приведут к серьезным потерям энергии.
🔥1
🛣️Какой дрон нужен для диагностики дорог?
Студент группы БУС-22-31 Бикмухаметов Тимур продолжает знакомить с деталями своего проекта.
Для реальной диагностики дорожного покрытия беспилотник должен обладать четырьмя ключевыми характеристиками:
1️⃣ Камера высокого разрешения.
Чтобы с высоты дрон мог разглядеть трещины, ямы выбоины. Обычные потребительские дроны с этим не справляются.
2️⃣ Бортовой компьютер.
Нужен не только полетный контроллер, но и вычислитель, который прямо на борту запускает нейросеть для распознавания дефектов.
3️⃣ Автономность.
Минимум 30–40 минут полета, чтобы обследовать протяженные участки без частых посадок.
4️⃣Автоматические маршруты.
Полет строго по заданной траектории вдоль дороги. Никаких ручных джойстиков.
💾Но главное — это программная часть.
Самый навороченный дрон бесполезен без нейросети, которая умеет отличать трещину от тени.
✅Мы в проекте разрабатываем именно такой комплекс: правильная платформа + нейросеть, который дает заказчику не сырые снимки, а готовый отчет.
Студент группы БУС-22-31 Бикмухаметов Тимур продолжает знакомить с деталями своего проекта.
Для реальной диагностики дорожного покрытия беспилотник должен обладать четырьмя ключевыми характеристиками:
1️⃣ Камера высокого разрешения.
Чтобы с высоты дрон мог разглядеть трещины, ямы выбоины. Обычные потребительские дроны с этим не справляются.
2️⃣ Бортовой компьютер.
Нужен не только полетный контроллер, но и вычислитель, который прямо на борту запускает нейросеть для распознавания дефектов.
3️⃣ Автономность.
Минимум 30–40 минут полета, чтобы обследовать протяженные участки без частых посадок.
4️⃣Автоматические маршруты.
Полет строго по заданной траектории вдоль дороги. Никаких ручных джойстиков.
💾Но главное — это программная часть.
Самый навороченный дрон бесполезен без нейросети, которая умеет отличать трещину от тени.
✅Мы в проекте разрабатываем именно такой комплекс: правильная платформа + нейросеть, который дает заказчику не сырые снимки, а готовый отчет.
👍2