Mapa dotacji

Przedmiotem projektu jest zamówienie i realizacja usługi badawczorozwojowej, której celem będzie opracowanie metody inwentaryzacji i monitoringu sieci trakcyjnej przy wykorzystaniu metod sztucznej inteligencji uczenia maszynowego do przetwarzania, analizy i rozpoznawania obrazu pozyskanego z bezzałogowych statków powietrznych ilub kamer mobilnych. Usługa obejmuje zarówno opracowanie zestawu algorytmów analizy obrazów służących do rozpoznawania obiektów na podstawie przechwyconych danych jak i opracowanie specyfikacji wymagań dla pozyskiwanych danych i metodyki ich akwizycji.Planowane do wdrożenia rozwiązanie stanowi innowacyjne rozwinięcie dotychczas stosowanych metod inspekcji wizyjnej, dzięki wykorzystaniu modelu umożliwiającego identyfikację położenia i oceny elementów sieci trakcyjnej, pozwoli na eliminację konieczności czasochłonnej manualnej analizy zgromadzonego materiału wizyjnego, zastępując ją automatycznym systemem rozpoznawania obiektów zdefiniowanych w bazie systemu. Poprzez wzbogacenie poddawanego obróbce obrazu danymi z systemów GNSS RTK oraz LIDAR, umożliwiających wyznaczanie pozycji urządzenia obrazującego w przestrzeni z dokładnością do kilku centymetrów, system umożliwi również określenie precyzyjnej lokalizacji przestrzennej rozpoznanych elementów i dokonanie automatycznej inwentaryzacji. W celu wdrożenia do własnej działalności usługi będącej efektem realizacji niniejszego projektu, firma planuje nabyć środki trwałe: bezzałogowy statek powietrzny z wyposażony w kamerę, lidar i system GNSS RTK, serwer obliczeniowy stację graficzną z macierzą dyskową oraz przedłużenie dostępu do wsparcia i aktualizacji posiadanego w firmie oprogramowania Pix4D mapper.Docelowym rezultatem projektu będzie wdrożenie innowacyjnej na skalę globalną usługi inwentaryzacji i monitoringu sieci trakcyjnej przy wykorzystaniu metod sztucznej inteligencji uczenia maszynowego do przetwarzania, analizy i rozpoznawania obrazu pozyskanego z BSP lub kamer mobilnych.