🚇 Цифровые двойники для мониторинга безопасности объектов метрополитена При чрезвычайных ситуациях в метро важно не только быстро обнаружить угрозу, но и скоординировать действия служб на разных станциях. Однако существующие системы не всегда способны оперативно обрабатывать большие объемы данных с камер и датчиков, из-за чего реакция на происшествия может замедляться. Ученые ЛЭТИ совместно с коллегами разработали платформу, которая помогает решить эту проблему. 💬 Выпускник аспирантуры кафедры МО ЭВМ Алексей Николаевич Субботин: Мы разработали комплексную систему цифровых двойников для метрополитена, – в частности, петербургского –, которая объединяет виртуальные модели отдельных станций в единую сеть. Система в реальном времени анализирует аудио- и видеопотоки и данные с датчиков, используя нейросети для точного распознавания чрезвычайных ситуаций, таких как пожары, затопления, поломки оборудования. Благодаря применению так называемых туманных вычислений данные обрабатываются за 22 миллисекунды, что в 8 раз быстрее облачных решений. Это позволит персоналу и службам поддержки мгновенно получать информацию об инцидентах не только на своей станции, но и на соседних, обеспечивая скоординированное реагирование и предотвращая обострения происшествий. 🚨 Испытания показали, что платформа сокращает время реагирования на ЧС почти на 25%. В перспективе технологию можно адаптировать для других видов общественного транспорта. #Что_творят 👻 MAX 📲 ВК 📲 RUTUBE