Сотрудник Университета Иннополис занял 2 место на международном хакатоне «Лидеры цифровой трансформации»

5 июля 2024

Сотрудник Университета Иннополис занял 2 место на международном хакатоне «Лидеры цифровой трансформации»

5 июля 2024

Команда специалистов по обработке больших данных, экспертов по машинному обучению и робототехников из Университета Иннополис и НИТУ МИСИС разработала метод сегментации цифрового двойника Москвы и выиграла 600 тысяч рублей. Департамент информационных технологий города Москвы планирует продолжать развитие проекта совместно с командами, занявшими призовые места.

На хакатоне участникам предлагалось решить одну из 25 задач от Правительства Москвы, регионов РФ и крупных компаний по приоритетным направлениям развития. Команда разработчика Центра беспилотных авиационных систем Университета Иннополис Марка Вишневского выбрала задачу — «Сервис для автоматического моделирования движения объектов на Цифровом двойнике Москвы». Им предстояло в течение 10 дней разработать инструмент для автоматической разметки на фотограмметрической модели города пешеходных зон, проезжей части, газонов, зданий и препятствий в виде скамеек, столбов, памятников, фонтанов и т.д. Победители определялись по качеству, быстродействию и уровню автономности решения.

Для работы участники получили набор обезличенных данных с образцами трёхмерной модели города в формате B3DM.

Марк Вишневский, разработчик Центра беспилотных авиационных систем Университета Иннополис: «Исходный датасет был низкого качества, поэтому нам пришлось сначала подготовить материалы, чтобы применять какие-либо методы. Мы проработали несколько цепочек операций с использованием двумерных проекций для применения предобученных нейронных сетей и открытых данных сервиса OpenStreetMap. Для адаптации полученных размеченных данных к трёхмерной модели, состоящей из множества плоских поверхностей, мы использовали рейкастинг. Эта технология определяет координаты пересечения лучей с полигонами. В этом уникальность нашей разработки, потому что существующие решения для трёхмерных моделей преимущественно основаны на работе с облаками точек».

image_2024-07-05_09-56-24 (2).png

Решение команды в будущем поможет получать сегментированную и классифицированную карту на основе существующих фотограмметрических данных низкого качества без необходимости дополнительного дообучения модели или подключения к интернету.

Подробнее о хакатоне: i.moscow/lct