Интеллектуальная система анализа “почти-аварийных” ситуаций (near-miss) на основе компьютерного зрения и аэровидеосъёмки. 

Система предназначена для автоматического анализа видеопотоков с камер наблюдения и дронов, с целью выявления потенциально опасных взаимодействий между участниками движения — пешеходами, велосипедистами, транспортом и другими объектами.

Возможности системы:

• анализ видеопотоков с дронов и стационарных камер, извлечение траекторий участников движения и детекция конфликтных событий (near-miss) с использованием моделей компьютерного зрения;
• построение замкнутого цикла оптимизации: сбор данных → вычисление метрик риска (TTC, PET, конфликтные траектории) → мониторинг динамики риска, генерация уведомлений и аналитических отчётов для служб безопасности и операторов дронов.

Цель проекта:

Создать интеллектуальную платформу для прогнозирования и предотвращения инцидентов в зонах интенсивного движения, используя данные аэровидеосъёмки.
Система должна обеспечить:

• снижение количества “почти-аварийных” ситуаций на 25% за 6 месяцев наблюдения;
• сокращение времени реакции операторов на инциденты на 10–15%;
• достижение точности детекции не ниже 90%;
• соответствие международным нормам обработки данных (GDPR/DPIA).

Ключевые технологии:

• Компьютерное зрение: YOLOv9 / RT-DETR для детекции объектов, ByteTrack / OC-SORT для трекинга, OpenCV для калибровки и геометрической реконструкции, LSTM / Transformer для прогнозирования траекторий;
• Оптимизация и моделирование: MPC с использованием cvxpy / OR-Tools, RL с применением RLlib / Stable-Baselines для адаптации параметров анализа в реальном времени;
• Инфраструктура: NVIDIA Jetson / Intel NUC, OpenVINO / TensorRT для ускорения вычислений, MQTT / Kafka для потоковой передачи данных, TimescaleDB для хранения метрик, Grafana для интерактивных дашбордов.

На страницу проекта