Наш аккаунт был взломан ‼️

Если от нашего имени приходят сообщения, рассылки, просьбы перевести деньги, предоставить личные данные, перейти по ссылкам или выполнить любые другие действия, не отвечайте на них и не переходите по ссылкам. Это мошенники.

Сейчас мы уже работаем над восстановлением доступа и решением ситуации. О любых официальных обновлениях будем сообщать только после восстановления аккаунта.

Спасибо за понимание и будьте осторожны.

‼️Сегодня с корпоративного почтового адреса нашей компании была осуществлена несанкционированная рассылка с ложной информацией о якобы произошедшей кибератаке и компрометации данных.

Официально сообщаем: информация, содержащаяся в данном письме, не соответствует действительности. Компания не подтверждает изложенные в нем сведения.

На текущий момент инцидент локализован, необходимые меры безопасности уже приняты. Работа по дополнительной проверке и усилению защиты продолжается.

Просим не переходить по ссылкам, не открывать вложения и не отвечать на данное письмо. Если вы уже взаимодействовали с содержимым сообщения, рекомендуем связаться с нами.

Работа наших сайтов и сервисов будет полностью восстановлена в ближайшее время. Мы прилагаем все необходимые усилия для скорейшего возвращения их в штатный режим.

По мере появления проверенной информации мы будем оперативно информировать вас через наши официальные страницы в социальных сетях.

Благодарим за понимание и доверие.

➡Мы рады официально объявить о старте нашего технологического сотрудничества с ООО «Газпром инвест»!

В рамках нового проекта команда «АгротехАвиа» разработает специализированный интерактивный программный модуль на базе отечественного симулятора управления беспилотными летательными аппаратами AgroTechSim. Решение создается для задач промышленного контроля и мониторинга систем производственной безопасности на строительных объектах.

Основой проекта станет цифровой двойник установки комплексной подготовки газа (УКПГ), созданный в масштабе 1:1 с использованием графического движка Unreal Engine 5. Для его разработки применяются реальные инженерные 3D-модели объекта, генеральные планы и актуальные ортофотопланы, что позволяет максимально точно воспроизвести производственную среду.

Разрабатываемый модуль предназначен для подготовки и повышения квалификации специалистов, осуществляющих строительный контроль. В виртуальной среде пользователи смогут отрабатывать навыки выявления наиболее распространенных нарушений требований промышленной безопасности. Система будет автоматически генерировать различные сценарии с нарушениями, включая несоблюдение правил работы на высоте, отсутствие средств индивидуальной защиты, а также ошибки при выполнении огневых и земляных работ.

Функционал программного модуля включает:

✅Два режима работы: обучающий режим для свободного изучения объекта и экзаменационный режим с ограничением по времени и автоматической системой оценки результатов.

✅Интерактивную систему анализа нарушений: после завершения полета пользователь сможет сопоставить полученные материалы с требованиями ГОСТов и нормативных документов Минтруда России, а система автоматически сформирует отчет.

✅Высокий уровень реалистичности: решение адаптировано для российских операционных систем Astra Linux, RedOS и Calculate Linux, а также поддерживает подключение профессиональных пультов управления БПЛА и FPV-видеоочков.

Мы убеждены, что внедрение симуляционных технологий в процессы подготовки специалистов крупных промышленных предприятий позволит значительно повысить качество обучения, сократить риски производственного травматизма и сделать контроль строительных работ более эффективным.

🔄Для нашей команды этот проект является важным этапом развития технологий промышленного моделирования и еще одним подтверждением того, что отечественные цифровые решения способны успешно решать задачи крупнейших российских компаний.

#Sim_UAV

➡Новый алгоритм распознаёт дроны по радиосигналам с точностью более 96%

Китайские исследователи представили систему WUSTCA для классификации радиочастотных сигналов беспилотников. Алгоритм способен не просто обнаруживать присутствие БПЛА, а определять конкретный тип дрона и его пульт управления даже при сильных радиопомехах.

Работа опубликована в журнале Scientific Reports, входящем в издательскую группу Nature Portfolio.

В основе WUSTCA лежит сочетание вейвлет-анализа, архитектуры U-Net, остаточных связей и механизма внимания Split-Time Cross Attention (STCA). Такой подход позволяет выделять уникальные особенности радиосигналов беспилотников и эффективно отличать их от других источников беспроводной связи.

Испытания проводились на датасете CardRF, содержащем сигналы популярных дронов DJI Phantom 4, Inspire, Matrice 600, Mavic Pro, Beebeerun, а также соответствующих пультов управления и контроллера 3DR Iris.

🔄По результатам тестов модель показала среднюю точность 96,6% при классификации беспилотников и 95,8% при распознавании пультов управления. По показателю Macro-F1 система также превзошла все протестированные алгоритмы, включая CNN, LSTM, SVM и гибридные модели с механизмами внимания.

Отдельно исследователи проверили устойчивость алгоритма к внешним помехам. В условиях интенсивного Wi-Fi-трафика уровень ложных срабатываний составил всего 4,5%, а при одновременном воздействии Wi-Fi и Bluetooth-помех 4,9%. Во всех сценариях WUSTCA показала лучшие результаты по сравнению с существующими решениями.

Подобные технологии могут использоваться для мониторинга воздушного пространства, защиты критической инфраструктуры, аэропортов, промышленных объектов и массовых мероприятий. В отличие от камер и радаров, RF-анализ позволяет обнаруживать активность беспилотника по самому факту обмена данными между дроном и оператором.

Несмотря на высокие результаты, разработка пока тестировалась только на контролируемых наборах данных. Следующим этапом станет проверка системы в реальных условиях, расширение перечня поддерживаемых моделей БПЛА и адаптация алгоритма для работы на маломощных встроенных вычислительных устройствах.

Если технология подтвердит свою эффективность вне лаборатории, она может стать основой нового поколения мобильных систем обнаружения и идентификации беспилотников

#Sim_UAV

➡Основные типы FPV-дронов

1⃣TinyWhoop
Миниатюрные FPV-дроны для полётов в помещениях и ограниченных пространствах. Отличный выбор для новичков и тренировок.

2⃣Cinewhoop
Платформа для плавной и безопасной видеосъёмки. Идеально подходит для съёмок рядом с людьми, техникой и внутри зданий.

3⃣Freestyle
Самый популярный класс FPV-дронов. Создан для трюков, акробатики и динамичных полётов с максимальной свободой управления.

4⃣Racing
Высокоскоростные дроны для соревнований. Лёгкая конструкция и мощные двигатели позволяют развивать впечатляющую скорость и быстро проходить трассу.

5⃣Long Range
Дроны для дальних маршрутов и исследований местности. Обеспечивают большое время полёта и способны преодолевать десятки километров.

#Sim_UAV