8-800-700-35-17
пн-пт 09.00 - 18.00 (МСК)
Array
(
    [0] => Array
        (
            [value] => 167
        )

    [1] => Array
        (
            [value] => 166
        )

    [2] => Array
        (
            [value] => 173
        )

    [3] => Array
        (
            [value] => 174
        )

    [4] => Array
        (
            [value] => 306
        )

    [5] => Array
        (
            [value] => 694
        )

    [6] => Array
        (
            [value] => 456
        )

    [7] => Array
        (
            [value] => 842
        )

)

Проект Малленом Системс вошел в число финалистов открытого запроса ОАО «РЖД»

В рамках проведенного Центром инновационного развития РЖД открытого запроса на создание автоматической системы распознавания неисправностей и коммерческой пригодности грузового подвижного состава поступило 23 предложения, 7 из которых были отобраны в финал, — сообщило сегодня издание Гудок. В число финалистов вошел проект компании  Малленом Системс.

Малленом Системс предложила РЖД решение на базе системы автоматического коммерческого осмотра вагонов АРСИС. Особенностью данной системы является использование сразу двух технологий для получения информации о внешнем виде и геометрии грузовых вагонов.  Каждый вагон сканируется специализированными скоростными 3D-сканерами синхронно с его видеосъемкой. Это позволяет строить в реальном времени 3D-модель каждого вагона и более надежно выявлять дефекты вне зависимости от времени суток и погодных условий. Для выявления и классификации дефектов используются технологии на базе глубокого машинного обучения (нейронные сети). Решение основано на технологиях, созданных Малленом Системс для компании АЛРОСА и успешно используемых на протяжении нескольких лет в установках сортировки алмазов по форме.

Для инновационных проектов, отобранных в финал, к середине ноября будут определены объекты пилотных испытаний, а также разработаны и утверждены дорожные карты реализации. По результатам практического этапа станет ясно, на основе каких решений и технологий будет работать новая система распознавания неисправности и коммерческой пригодности подвижного состава.

 

07.11.2019