Интеллектуальную платформу цифровых двойников для мониторинга безопасности объектов метрополитена разработали ученые Санкт-Петербурга при участии специалистов ЛЭТИ. Как сообщает пресс-служба вуза, система объединяет виртуальные модели отдельных станций в единую сеть и в реальном времени анализирует аудио- и видеопотоки и данные с датчиков, используя нейросети для точного распознавания чрезвычайных ситуаций, таких как угроза пожара или взрыва, затопления, поломки оборудования.
Данные обрабатываются за 22 миллисекунды, что позволит персоналу и службам поддержки мгновенно получать информацию об инцидентах не только на своей станции, но и на соседних, обеспечивая скоординированное реагирование и предотвращая обострения происшествий По мнению разработчиков, это позволит сократить время реагирования служб метрополитена на чрезвычайные ситуации более чем на 17%.
Отмечается, что данное решение уже готово к внедрению в метро, но также может быть применимо и для построения моделей для других видов транспорта.
Данные обрабатываются за 22 миллисекунды, что позволит персоналу и службам поддержки мгновенно получать информацию об инцидентах не только на своей станции, но и на соседних, обеспечивая скоординированное реагирование и предотвращая обострения происшествий По мнению разработчиков, это позволит сократить время реагирования служб метрополитена на чрезвычайные ситуации более чем на 17%.
Отмечается, что данное решение уже готово к внедрению в метро, но также может быть применимо и для построения моделей для других видов транспорта.
Источник фото: pxhere.com.
