
Принцип работы СОНМ предполагает, что в систему поступают снимки, сделанные, например, с помощью беспилотных летательных аппаратов. Фото привязываются к местности и конкретным объектам мониторинга, заведенным в системе. При наличии достаточного количества фотоснимков, сделанных с определенным шагом, строится ортофотоплан и цифровая модель местности – они используются для более точного позиционирования наблюдаемых объектов в пространстве. Изображения обрабатываются с применением ряда алгоритмов машинного зрения, позволяющих находить на снимках ключевые признаки объектов мониторинга. В результате постобработки, включающей, в том числе 3D-реконструкцию, найденные значения применяются к объекту мониторинга и сравниваются с установками, на основании чего создаются сообщения об отклонениях. Обработанная информация доступна оператору в виде классифицированных снимков, ГИС-представления, 3D-реконструкции и множества отчетных форм.
"Нашим специалистам удалось создать высококачественный программный продукт, который уже был успешно применен в ряде проектов на территории России, связанных с мониторингом состояния инфраструктурных объектов. Важно отметить, что жизненный цикл использования СОНМ предполагает постоянное самообучение системы на новых снимках и действиях оператора. С помощью нашей разработки обеспечивается оперативность выявления неисправностей и бесперебойное функционирование оборудования на объектах энергетики и в других важных сферах", - рассказал генеральный директор Концерна "Автоматика" Андрей Моторко.
Источник информации
Компании