Выпускник КНИТУ-КАИ разработал систему, которая используется в ГИБДД

Студенты занимались по программе «Компьютерный анализ и интерпретация данных» направления «Информатика и вычислительная техника».

 

 

На защите присутствовали представители работодателей: ООО «АСТ Поволжье», «Сигнал Лаб», «Поволжский удостоверяющий центр», «МЕТТЕМ-Транспорт».

Большая часть работ была ориентирована на применение методов машинного обучения и глубоких нейронных сетей для обработки информации (в том числе видеоизображений) в различных предметных областях.

Особый интерес со стороны работодателей вызвал ряд работ, сочетающих высокую научную новизну и практическую значимость: Т.Большаков «Обработка изображений в системе поддержки принятия решений центра автоматизированной фиксации административных правонарушений», результаты которой уже сейчас внедрены в ЦАФАП ГИБДД МВД по Республике Татарстан; А.Сабитов «Алгоритм фиксации нарушений правил дорожного движения на основе обработки видеоизображений»; З.Мингалиев «Построение и исследование моделей краткосрочного прогнозирования гликемии у больных сахарным диабетом»; Л.Пак «Модель сверточной нейронной сети для оценки функционального состояния человека по его зрачковой реакции на изменение освещенности». Кроме этого, эксперты выделили работы студентов А.Вихрева и Б.Нургалиева, посвященные проблеме распознавания лиц человека в системах контроля и управления доступом, а также диагностики генетических заболеваний.

 

 

Представители работодателей отметили высокий уровень представленных работ, а также отметили их высокую практическую значимость.

Лиманская Елена, руководитель департамента развития бизнеса ГК «МЕТТЭМ ТРАНСПОРТ» отметила, что большинство работ уже используются на профильных объектах и совершенствуют существующие системы, а не заменяют их – что подтверждает уникальность и инновационность разработанных решений. «Наша группа компаний является российским разработчиком, производителем и интегратором электронных и телематических компонентов и систем транспортных средств, элементов интеллектуальных транспортных систем.  Хотелось бы высоко оценить уровень представленных выпускных работ особенно в части их актуальности.  Выражаем свой интерес к сотрудничеству с кафедрой, как в части подготовки кадров, так и реализации совместных проектов, ввиду высокого уровня технического обеспечения и качества разрабатываемых решений», - сказала представительница компании.