08.08.2020
  vnashemdvore.ru

Студенты ТИУ презентовали разработки в разрезе реализации концепции SmartCity

Страница для печатиСтраница для печатиОтправить заметку по почтеОтправить заметку по почте

В рамках конкурса научно-исследовательских работ «СтройНИР» состоялась онлайн-конференция, где около 60 студентов опорного вуза представили на суд жюри доклады, посвященные технологиям в строительстве и транспорте в разрезе реализации концепции SmartCity. Организатором мероприятия выступил Строительный институт Тюменского индустриального университета.

Студенты представили работы в двух секциях: «Информационные (интеллектуальные) технологии в строительстве» и «Интеллектуальные системы на транспорте и в дорожном строительстве». В состав жюри вошли основатель и заведующий кафедрой Бизнес-информатики и математики, д.соц.н., профессор Олег Барбаков; заведующий кафедрой Кибернетических систем, д.т.н. Олег Кузяков и заведующий кафедрой АТСиДМ, д.т.н., профессор Олег Данилов.

Проект программного комплекса «Зодчий», используемый совместно с трекером «умных» касок

Строительная отрасль отличается многообразием и сложностью выполняемых работниками задач, по этой причине для контроля строительной площадки требуются узкоспециализированные решения. Команда магистранта направления «Строительство» Игоря Никитина продемонстрировала проект программного комплекса «Зодчий», используемого совместно с трекерами умных касок и выполняющего функции бизнес‐аналитика. Работа над проектом проводилась совместно с заведующим кафедрой АТСиДМ Олегом Даниловым.

Система повышения эффективности строительства «Зодчий» представляет собой три взаимодействующих интерфейса, каждый из которых выполняет определенную задачу системы.Так, задачи программного обеспечения заключаются в повышении эффективности труда работников, сокращении сроков производства работ, выявлении проблемных поставщиков и сотрудников.

«Контроль работников выполняется с помощью трекеров «умных касок», — рассказывает Игорь Никитин. — Для того чтобы в начале рабочего дня связать трекер с конкретным работником, используется Инфокиоск. Нейронная сеть распознает работника по изображению в объективе камеры Инфокиоска и считывает уникальный ключ трекера, связывая эти данные воедино, после чего сотрудник может начинать работу. Отмечу, что отличием данной системы от аналогов является использование показателей с «умных касок», а также накопление статистики по возникающим на стройке проблемам. Например, «умная каска» зафиксировала низкую активность работника и передала сигнал об этом в приложение «цифровой рабочий» в телефоне мастера СМР. Он визуально выясняет, в чем причина, и вводит её в приложении. Эта информация собирается вместе с другими показателями, в том числе переведенных в денежный эквивалент упущенной выгоды, и руководитель может просмотреть её в системе «Зодчий-веб», чтобы принять грамотное управленческое решение».

Модульная система мониторинга термостабилизации для районов криолитозоны

Ребята, обучающиеся по профилю «Транспортно-технологические машины и автоматизация в строительстве», под руководством старшего преподавателя кафедры АТСиДМ Владимира Доманского представили на суд экспертов работу «Модульная система мониторинга термостабилизации».

«Термостабилизаторы используются для охлаждения грунта под площадными и линейными объектами в районах криолитозоны, где грунт ведет себя нестабильно, — рассказал четверокурсник, лидер группы Никита Савин. — Для мониторинга температуры грунта используется термокоса, которая устанавливается в отдельную термометрическую скважину. Для снятия показаний температуры требуется физическое присутствие и ручное составление отчета, а в условиях линейных объектов это становится крайне трудоемкой задачей».

По словам Никиты, разработка студентов опорного вуза упростит сбор данных и сделает его дистанционным, обработка информации станет автоматической, а также уменьшит затраты на мониторинг по сравнению с существующими решениями. Кроме того, проект термостабилизатора не имеет аналогов на рынке, и сделает возможным сбор данных на линейных и площадных объектах без присутствия человека.

Проект городской аналитики по открытым данным «Открытые города»

Магистрант ТИУ Евгений Мазуров совместно с научным руководителем — к.г.-м.н., доцентом кафедры АТСиДМ ТИУ Алёной Антиповой — представил проект городской аналитики по открытым данным «Открытые города». Основная задача разработки – это расширение и популяризация рынка, связанного со знаниями, умениями и навыками, которые могут предоставить активисты и сообщества города для его развития.

«Текущий этап реализации – это геоаналитическая платформа для публикации пользовательских и открытых данных и командной работы с ними, — рассказывает разработчик проекта Евгений Мазуров. – Приложение поможет скооперироваться активистам на новом поле. Уже сейчас наш проект может предложить полную загрузку и взаимодействие с геоданными, создание пользовательских карт, слоев и точек; автоматическое формирование инструментов фильтрации данных, а также создание тепловых карт. Следующим этапом станут подключение микросервисов для сбора информации со сторонних ресурсов, расширение функционала при создании приватных карт, а также добавление пользовательских плагинов».

Интеллектуальная система формирования 3D-изображений на основе видеоряда для проектировщиков

Помимо очных выступлений онлайн, некоторые группы прислали свои работы заочно. Так, команда в составе Ивана Никитенко, Дмитрия Стафеева, Ивана Самойлова, Андрея Мельникова и Елены Ерошковой представили на суд экспертов конкурса проект «Интеллектуальная система формирования 3D-изображений на основе видеоряда». Ребята предлагают создать приложение, благодаря которому проектировщиками, работающим в строительных фирмах, будет тратиться меньше времени на разработку проекта. Кроме того, приложение сможет помочь логистам при проверке строительных конструкций, что приведет к снижению лишних затрат на перевозку и потери времени. По мнению ребят, их идея будет интересна проектировочным организациям, организациям по строительству зданий и сооружений и тем, кто занимается составлением документации.

«Для построения 3D-моделей объектов мы использовали нейросеть, предварительно обученную на датасетеShapeNet: на вход нейросети поступает изображение, а на выходе получается воксельная 3D-модель объекта», — рассказал студент 4 курса специальности Информационные системы и технологии, back-end разработчик команды Иван Никитенко.

Кроме того, студенты подсчитали сумму, которая понадобиться на создание проекта и провели маркетинговые исследования в области продажи и продвижения приложения.

Автор: 
Пресс-служба ТИУ