| Название НИОКТР |
Разработка системы компьютерного зрения для интеллектуальной помощи оператору карьерных экскаваторов с функционалом автоматической детекции кузова и определения объема загруженной горнорудной массы
|
| Аннотация |
Для добывающих предприятий, ведущих разработку карьерным способом, общая производительность напрямую зависит от эффективности работы экскаваторов и последующей перевозки руды автосамосвалами. Классические методы контроля загрузки (например, взвешивание на стационарных весах или измерения объема загрузки при проезде через рамку) осуществляются постфактум, когда самосвал уже покинул зону загрузки. Это позволяет лишь констатировать проблему, но не предотвратить её в реальном времени. Кроме того, критически важно соблюдение «паспорта загрузки» – равномерного распределения массы по осям. Нарушения ведут к ускоренному износу узлов самосвала и создают угрозу его опрокидывания с потенциальными человеческими жертвами.
Наш проект решает эти задачи. Мы разрабатываем систему компьютерного зрения для интеллектуальной помощи оператору карьерного экскаватора.
Цель проекта – создание комплекса, обеспечивающего оперативный контроль процесса погрузки в реальном времени для повышения безопасности, эффективности и точности оперативного учёта.
Основные задачи и функции системы:
Контроль загрузки: автоматическая детекция самосвала, точное определение объема загруженной горной массы (погрешность 3%) и её расположения в кузове для соблюдения паспорта загрузки.
Повышение безопасности: детекция людей и техники в опасной зоне с немедленным оповещением оператора.
Оперативный учёт: классификация руды и породы, мониторинг производительности экскаватора и формирование дашборда для руководителя.
Ожидаемые результаты: Внедрение системы позволит перейти от реагирования к управлению процессом погрузки. Это минимизирует риски аварий, снизит износ шин и ходовой части самосвалов, исключит недогруз и перегруз, что в совокупности повысит производительность карьерного комплекса в целом.
Область применения и потребители: Продукт предназначен для горнодобывающих компаний, ведущих открытую разработку месторождений, таких как ПАО «ПОЛЮС Золото», «АЛРОСА», «Норникель» и другие.
На текущий момент достигнута договоренность с АЛРОСА о предоставлении оборудования для тестирования опытного образца системы. Решение может стать первым шагом в полной автоматизации работы карьерных экскаваторов.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
0
|
| Количество завершенных ИКРБС |
0
|
| Сумма бюджета |
14500.0
|
| Дата начала |
2025-12-15
|
| Дата окончания |
2027-01-14
|
| Номер контракта |
12ГРИИОРС22/112732
|
| Дата контракта |
2025-12-15
|
| Количество отчетов |
2
|
| УДК |
004.8.032.26
|
| Количество просмотров |
3
|
| Руководитель работы |
Звонарев Николай Викторович
|
| Руководитель организации |
Звонарев Николай Викторович
|
| Исполнитель |
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "НЕЙРОСЕТЕВЫЕ РЕШЕНИЯ"
|
| Заказчик |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
|
| Федеральная программа |
Отсутствует
|
| Госпрограмма |
—
|
| Основание НИОКТР |
Грант
|
| Последний статус |
2026-01-27 07:27:34 UTC, 2026-01-27 07:27:34 UTC
|
| ОКПД |
Услуги по обработке данных
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
компьютерное зрение; автономный экскаватор; 3D-анализ
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Разработка и лабораторная проверка ключевых элементов технологии
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
28.23.37 - Нейронные сети
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8)
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
| Регистрационные номера |
—
|
