Команда BigDataMSU – победитель хакатона «Умные города, промышленность, ТЭК» конкурса «Цифровой прорыв»

Команда BigDataMSU Центра компетенций НТИ по технологиям хранения и анализа больших данных на базе МГУ победила в хакатоне «Умные города, промышленность, ТЭК», прошедшем с 21 по 23 мая в рамках конкурса «Цифровой прорыв». Команда представила лучшее решение кейса TRAFFIC HOOK. В рамках этого задания акселератор «Транспортные инновации Москвы» предлагал разработать IT-решение альтернативного способа сбора данных о транспортных потоках для Центра организации дорожного движения Правительства Москвы (ЦОДД).

В команду Центра компетенций НТИ на базе МГУ вошли руководитель направления информационных технологий и data science Роман Смирнов, инженер-робототехник Аргишти Саакян и дата-аналитик Валерия Пономарева.

Сегодня для гармонизации трафика на улицах города используются камеры фотовидеофиксации, радиолокационные радары и индуктивные петли, которые могут ежесекундно передавать информацию о транспортных и пешеходных потоках. Однако такие виды оборудования имеют недостатки, среди которых дороговизна, сложность установки (например, требуется проведение дорожных работ и перекрытие движения), необходимость частой настройки.

По итогам 48-часового хакатона команда BigDataMSU разработала альтернативный способ сбора данных о транспортных потоках, лишенный вышеперечисленных недостатков. Этот способ предполагает использование изолированных друг от друга передатчика направленного сигнала и приемника радиосигнала (микроконтроллеров ESP), функционирующих в диапазоне Wi-Fi (2,4-5ГГц). Передатчик, размещенный над дорогой, отправляет пакеты с данными. В свою очередь, приемник улавливает отраженный сигнал и передает данные на одноплатный компьютер, который фильтрует и обрабатывает данные и формирует оценку дорожной ситуации, затем отправляя их в центр обработки данных в табличном виде (через Wi-Fi по протоколу Modbus TCP).

В зависимости от характеристик отраженного сигнала можно определить, от чего он отражен – от асфальта или от транспортного средства (ТС). Решение также сможет вести точный подсчет ТС, классифицировать их по скорости движения и типу (например, легковой/грузовой автомобиль/микроавтобус/автобус/мотоцикл и пр.). Это станет возможным благодаря дальнейшему обучению нейронной сети, BiLSTM-архитектура которой уже подготовлена.

«Мы используем беспроводную технологию Wi-Fi для построения сигнатур проезжающего транспорта. Такое решение позволяет классифицировать тип транспортного средства, определять загруженность дороги и человекопоток. Это важная задача для адаптивного управления светофорами, оперативного реагирования на ДТП, построения маршрутов движения в навигаторах, планирования оптимального времени проведения дорожных работ и многого другого, – поделилась команда BigDataMSU. – Наши преимущества перед существующими аналогами: стоимость, устойчивость к погодным условиям, простота установки, небольшой трафик передаваемых данных, отказоустойчивость и простая калибровка при установке».

Программный комплекс способен не только оценивать загруженность дороги (пустая дорога/активное движение/тяжелый трафик/затор), но и концентрацию пешеходов вблизи перекрестка (нет пешеходов/активное далекое движение/близкое движение/много людей у дороги), что позволит внедрить адаптивную систему управления дорожным движением и для пешеходных светофоров. «Использование в решении получателя сигнала, обрабатывающего радиоволны диапазона Wi-Fi, позволяет также реализовать функцию оценки концентрации пешеходов около перекрестка за счет анализа специальных пакетов Wi-Fi (Probe Request frames, излучаемых каждым смартфоном), их количества в эфире, мощности сигнала, соответствующих средних величин и квадратичного отклонения», – пояснил Роман Смирнов, руководитель направления информационных технологий и data science Центра компетенций НТИ на базе МГУ.

«Новизна программного комплекса заключается в первую очередь в создании новой технологии, в самом инженерном решении, типе и способе сбора данных, в уникальной разработке подхода, при котором по отраженному радиосигналу, направленному вниз к асфальту, можно определять тип ТС, а также в возможности в том числе мониторинга человекопотока», – подытожил Роман Смирнов.

«Наш кейс непосредственно связан с комфортом жизни в городе, с реальными решениями, которые мы в перспективе планируем применять. И он точно будет влиять на облик города, на эффективность транспортной системы… Мы, конечно, будем продолжать коммуникацию с командами, у которых все получилось», – отметил в рамках церемонии награждения Иван Юнин, директор акселератора «Транспортные инновации Москвы».

«Наш Центр проводит множество исследований в области хранения и анализа данных, создает программные решения и платформы на основе искусственного интеллекта. Направление по разработке аппаратных платформ и различных датчиков (в том числе для сбора данных) также является одним из наших приоритетов», – сообщил исполнительный директор Центра компетенций на базе МГУ Алексей Белошицкий.

Заместитель директора Центра Сергей Тростьянский поделился: «Команда под руководством Романа Смирнова по собственной инициативе уже неоднократно занималась различными проектами, основанными на использовании радиоволн Wi-Fi. Полагаю, имеющиеся наработки, в том числе в части анализа временных рядов, позволят команде разработать комплексное, уникальное решение по анализу реального мира через призму радиоволн».

Презентация решения команды Центра компетенций НТИ на базе МГУ

Напомним, в конце прошлого года команда Центра компетенций НТИ на базе МГУ победила в хакатоне «Лидеры цифровой трансформации». Тогда был разработан умный правовой помощник для предпринимателей, который умеет распознавать документы, находить в них ошибки и давать рекомендации по их исправлению. В марте 2021 года команда Центра стала лучшей на хакатоне Audithon 2021 Счетной палаты. C помощью созданной нейронной сети была сформирована база знаний, которых нет в официальной статистике (например, объем штрафов на деятельность субъектов малого и среднего бизнеса в регионах по статье, количество ответчиков).


Справочная информация


Хакатон «Умные города, промышленность, ТЭК» прошел в рамках третьего сезона всероссийского конкурса «Цифровой прорыв» – одного из флагманских проектов президентской платформы «Россия – страна возможностей». Оператором конкурса выступает Российская ассоциация электронных коммуникаций. «Цифровой прорыв» включает восемь хакатонов (полуфиналов), которые проходят с апреля по ноябрь 2021 года. Финал конкурса запланирован на декабрь.

В этом году хакатоны «Цифрового прорыва» имеют гибридный формат: несмотря на то, что конкурс проходит онлайн, развернута сеть региональных IT-хабов, где участники могут собираться и работать.

Хакатон «Умные города, промышленность, ТЭК» стал вторым полуфиналом «Цифрового прорыва». 160 команд от трех до пяти человек приняли участие в решении восьми кейсов, направленных на развитие энергетики, промышленности и городов России: два кейса – от федеральных органов исполнительной власти, один кейс – от регионального органа исполнительной власти, еще один – от органа местного самоуправления, а также четыре кейса от крупных корпораций. Более 145 специалистов помогали командам и оценивали их.

«Всего на этот полуфинал зарегистрировались 4566 участников из 62 регионов страны. В пятерку лидеров по числу регистраций вошли Москва, Санкт-Петербург, Краснодарский край, Ростовская область, Саратовская область. Общее число регистраций на хакатоны “Цифрового прорыва” перевалило отметку в 12 000 человек», – отметил заместитель генерального директора АНО «Россия – страна возможностей» Алексей Агафонов.


27.05.2021