Автоматизированная система диагностики дорожного покрытия
Классификация дорожных дефектов с помощью машинного обучения
Россия, Московская область
Отрасль: Интернет и ИТ, Логистика и склады, Страхование, Транспорт, Искусственный интеллект
Стадия проекта: Готов прототип или продукт
Комплекс быстрого анализа поверхности будь то дорожное покрытие, фасад здания или взлётно-посадочная полоса. Комплекс работает на основе машинного обучения. Имеет максимальную скорость развертывания, низкую стоимость, высокую скорость и точность обработки данных, адаптируется под разные виды поверхности.
Текущее состояние
В ходе выполнения работы был реализован программный продукт, полностью отвечающий требованиям, изложенным в техническом задании, а именно автоматизированный классификатор дорожных дефектов, основанный на методах машинного обучения.
Выполнены задачи:
выполнен анализ методов снятия дорожных данных;
выполнен анализ методов поиска дорожных дефектов;
выполнен анализ методов классификации дорожных дефектов, основанных на машинном обучении;
разработана автоматизированная система поиска и классификации дорожных дефектов;
созданы рабочие прототипы готовые к серийному запуску
разработано веб-приложение, агрегирующее дорожные данные и визуализирующее их;
практически исследованы реализованные алгоритмы.
Рынок
Глобальный рынок дорожного строительства.
Глобальный рынок оценки недвижимости.
Строительство и эксплуатация взлётно-посадочных полос.
Авиационная и космическая отрасли.
Проблема или Возможность
Дешёвый и быстрый вариант диагностики дорог, облегчающий работу сервисным службам, а так же информирующий пользователей о состоянии дорог на протяжении маршрута следования;
Общедоступная база данных, позволяющая оценить качество дорожного покрытия;
Определение количества пройденных дефектов ходовой частью конкретного автомобиля, участвующего в системе анализа дорожного полотна;
Решение (Продукт или Услуга)
Реализован рабочий программный продукт - автоматизированный классификатор дорожных дефектов, основанный на методах машинного обучения.
Решаемые задачи:
Снятие дорожных данных;
Поиск, классификация и визуализация дорожных дефектов (от мелких трещин до глубоких ям);
Классификация дорожных дефектов основана на машинном обучении;
Автоматизированный поиск и классификация дефектов поверхности (адаптируемая система) с мгновенной обработкой данных и визуализацией результатов.
Конкуренты
Google «Дороги России»;
Проект «РосЯма»;
Проект «Добродел».
Преимущества или дифференциаторы
Общедоступность;
Низкая стоимость;
Классификация дефектов с помощью алгоритмов машинного обучения;
Приемлемая точность
Бизнес-модель
Работа с крупными корпорациями, например: Яндекс, Google, SpaceX, 2GIS, Navitel. (предоставление устройств и интеграция их к сервису на арендной основе)
Выполнение частных и гос. заказов, по исследованию дорожного полотна, взлетно-посадочных полос и т.д.
Создание собственного сервиса, по мониторингу актуального состояния дорожного покрытия и т.д, с платной подпиской.
Целевое назначение инвестиций
Оптимизация алгоритмов расчёта
Доработка веб-сервиса
Доработка мобильного приложения
Создание линии производства
Создание исследовательской лаборатории
Закупка и тестирование новых элементов конструкции
Маркетинг
Startup.Network прекращает свою работу в Российской Федерации.
В сложившейся ситуации компания не видит возможности продолжать работу в стране-агрессоре, которая угрожает сегодня как Украине, так и всему миру.
Санкционная политика международной платформы означает:
Остановку сайта ru.startup.network. Стартапы из РФ больше не смогут размещать свои заявки на поиск инвестиций на нашей платформе.
Остановку проведение Unicorn Pitches Russia. Это значит, что мы больше не будем проводить Unicorn.Events на территории России и допускать стартапы, которые физически находятся на территории РФ, к нашему всемирному конкурсу. Также в жюри не смогут участвовать VC, которые находятся на территории РФ или не выступают против вторжения России на Украину.
Остановку приема денег из Российской Федерации в наш Синдикатный Фонд.