ИИ-системы «Когнитив Пилот» повышают безопасность рельсового транспорта

Дата публикации: 09-07-2026 14:48:00

Разработанная «Когнитив Пилот» технология Cognitive Track Detector (детектор путей) промышленно работает на умных трамваях...

Основное содержимое страницы с новостью.

ИИ-системы «Когнитив Пилот» повышают безопасность рельсового транспорта

Разработанная «Когнитив Пилот» технология Cognitive Track Detector (детектор путей) промышленно работает на умных трамваях Санкт-Петербурга. Об этом CNews сообщил представитель «Когнитив Пилот».

Одной из основных проблем, возникающих при автономном управлении городским рельсовым транспортным средством, является точное определение траектории собственного движения. Это необходимо для решения критически важной задачи - прогнозирования развития дорожных ситуаций и выявления потенциальных опасностей, которые могут встретиться на пути.

«Разработанная нами технология позволяет, по данным экспертов, повысить безопасность движения до 20–25%. Аналогов ей в мире мы пока не обнаружили. Рынок таких решений еще не сформирован, но аналитики считают, что его объем уже в ближайшие 5–7 лет может составить около $1-1.5 млрд», – сказала генеральный директор «Когнитив Пилот» Ольга Ускова.

Традиционным и наиболее простым путем решения этой задачи является использование цифровых карт и системы навигации. Однако в реальных условиях города данные, получаемые с карт могут отличаться от истинной позиции транспортного средства в следствие неточностей при их составлении, из-за устаревания информации и т.п. Аналогично, инерциальная система может давать неточности (на поворотах одометр ускоряет или замедляет навигацию), что в итоге приводит к значительным погрешностям в определении траектории трамвая, которые могут достигать нескольких метров. Это с неизбежностью может привести к ошибкам распознавания объектов дорожной сцены и серьезным ДТП. Поэтому разработчики «Когнитив Пилот» приняли решение определять путь трамвая по его изображению, не опираясь на данные карт и навигации. Такой подход позволяет абсолютно точно понимать наличие или отсутствие опасных объектов в зоне рельсового пути.

«Мы продолжаем следовать антропоморфному подходу при создании наших ИИ технологий. У нас все работает так, как это устроено у человека, а люди всегда распознают куда им идти с помощью своего зрения», – сказал ведущий разработчик «Когнитив Пилот» Геннадий Савицкий.

Решение было принято несмотря на высокую сложность задачи как с точки зрения обучения нейронных сетей, так и обработки информации. Например, рельсовые пути могут заслоняться транспортными средствами. Кроме того, есть целый ряд дополнительных нюансов, влияющих на качество изображения, например, работа дворников, капли дождя, снегопад.

«Эта задача значительно сложнее, чем в других направлениях, в частности, в сельском хозяйстве. Здесь нам пришлось распознавать свой путь сразу из четырех возможных траекторий, это случай разветвления путей, тогда как в агросфере у нас бывает всего лишь два возможных варианта: скошено-не скошено, обработано-не обработано», – сказал Савицкий.

Лучшие проекты и решения получили премии CNews «Инновация года 2026» и «Импортозамещение года 2026» цифровизация

Для решения этой задачи разработчикам пришлось собирать данные для всех возможных ситуаций городской сцены и всех вариантов покрытий (гравия, асфальта и даже травы). Были учтены все геометрические комбинации путей, которые только могут существовать. В итоге был собран уникальный и самый большой в мире датасет в этом классе объемом более 0,5 млн. элементов, включая генеративную аугментацию (в обучающей выборке использовались в том числе и синтетические данные).

«Зрение должно быть максимально устойчиво в любую погоду, в любых ситуациях. Мы просматривали промежуточные результаты на стендах, находили области, где нейронные сети необходимо дообучить. В итоге был создан надежный инструмент, гарантирующий устойчивую работу и в дождь, и в снег, и в депо, и даже на мойках», – отметил Савицкий.

Высокую сложность в процессе разработки представляли случаи, где с помощью зрения отличить свой путь от встречного или чужого невозможно, – это стрелки, места пересечения или разветвления путей. В таких ситуациях Cognitive Track Detector не просто распознает путь, а разделяет его по полосам движения. Например, если трамвай подъехал к стрелке, и нейронная сеть разделила путь по направлениям, то, поскольку алгоритмически автопилоту понять куда именно ехать невозможно, «свой» путь определяется по различным вспомогательным факторам, в числе которых есть даже такие как включение водителем трамвая сигналов поворота.

Технология Cognitive Track Detector промышленно работает на умных трамваях Санкт-Петербурга более полугода.

• Первый в России ИТ-маркетплейс CNewsMarket для Вашего бизнеса. С ценами на ИТ-услуги от сотен поставщиков

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	ИИ-системы «Когнитив Пилот» повышают безопасность рельсового транспорта	5	7	09-07-2026
2	"Известия": Минстрой намерен внедрить систему распознавания лиц в общественном транспорте	0	0	25-09-2018
3	Система «Биорг.Умный транспорт» включена в реестр отечественного ПО	0	5	01-07-2026
4	Беспилотные трамваи научат передавать информацию о драках в полицию	0	0	27-02-2020
5	РЖД приступила к тестированию первых в РФ поездов с искусственным интеллектом	0	0	02-09-2020
6	В Сочи разработали систему обеспечения безопасности движения с помощью беспилотников	0	0	20-08-2019
7	Ученые из России создадут "умную" систему, которая позволит увеличить объем ж/д перевозок	0	0	07-02-2019
8	NtechLab: искусственный интеллект будет следить за безопасностью во дворах регионов РФ	0	0	20-03-2025
9	Резидент "Сколково" запатентовал технологию, позволяющую снизить число ДТП в два раза	0	0	27-06-2019

Классификация: Наука. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 9. Тональность: 5. Информативность: 7. Источник: open.cnews.ru.