Проект: SfeduNet 5.0 З17 SmartRoad.
Проект по созданию интеллектуальной системы обнаружения и локализации дефектов дорожного покрытия.
Целью является создание программного обеспечения, которое позволит заказчику оценить уровень повреждений дорог и поможет вынести своевременное решение о ремонте определённых участков городских улиц.

Задачи:
- развитие инфраструктуры туристического города;
- создание программно-аппаратной платформы для анализа дорог;
- заказчику важна эффективность решения;
- разработка должна быть дешевле аналогов для возможности закупки в небольших городах;
- устройство должно быть компактным для установки в любой автотранспорт.

Решаемая проблема: на данный момент ремонт дорожного покрытия происходит по мере появления и увеличения проблем, что делает ремонт дорогостоящим и медленным. Особенно актуальна данная проблема в небольших муниципалитетах, где важно максимально эффективно решать её в рамках небольшого бюджета. При помощи разрабатываемой системы у администрации города появится возможность планировать ремонт дорог эффективнее и решать проблемы на более ранних этапах. Администрация города хочет получить полную информацию о качестве дорожного покрытия по всему городу, но не может, потому что на это тратится большое количество ресурсов и времени, а существующие полномасштабные лаборатории для анализа дорожного покрытия обладают следующими недостатками: их невозможно купить отдельно от транспортного средства на базе которого они установлены, а так же данные лаборатории имеют высокую цену и потому не позволяют решить наши задачи.

Решение: решением данной проблемы является программно-аппаратный комплекс, состоящий из мобильного устройства, устанавливаемого в любое транспортное средство, который во время движения анализирует данные с камеры и отправляет их на сервер.

Аналоги: на данный момент аналогами нашего проекта являются полномасштабные лаборатории для анализа дорожного покрытия, которые невозможно купить отдельно от транспортного средства на базе которого они установлены. А также данные лаборатории имеют высокую цену, которая необоснованно велика для анализа дорог в небольших муниципальных образованиях. Также существуют исключительно программные решения (мобильные приложения) направленные на сбор статистики о повреждении дорог, используя данные от гироскопа и акселерометра в смартфоне, однако их эффективность оказалось сомнительной.

Заказчиками проекта выступают: Администрация города Таганрога, ассоциация IT-компаний BRAINHORN, Южный Федеральный Университет. Потребители создаваемой продукции: Главным пользователем нашего решения будет администрация города, а так же жилищно-коммунальные службы, занимающиеся ремонтом дорог.

Команда проекта:
Исаев Александр Викторович – Project Manager проекта;
Скиба Анна Александровна – Дизайнер проекта;
Кочубей Даниил Сергеевич – ML-разработчик, инженер-конструктор;
Ледерер Пётр Алексеевич – ML-разработчик, инженер-конструктор;
Кондратов Вадим Сергеевич – FullStack-разработчик, ответственный за web-интерфейс системы;
Братусев Денис Витальевич – Android-разработчик;
Семёнов Александр Васильевич - IOS-разработчик.

Наставники проекта:
Елькин Дмитрий Максимович – Руководитель студенческого конструкторского бюро «КИТ» ИКТИБ ЮФУ;
Ермишина Анна Вениаминовна - Наставник команд ЮФУ для всероссийских, региональных и университетских конкурсов решений бизнес-кейсов, сертифицированный наставник проектных команд SFedUNet.

Ссылка на Trello-доску: https://trello.com/b/MBO8P9TR

На страницу проекта