Описание проекта
О проекте
Проект «Умные парковки» призван избавить город от шлагбаумов, ограждений, паркоматов и прочего оборудования, которое традиционно используется городами для организации платных парковок на муниципальной земле. Мы используем компьютерное зрение для контроля парковочных сессий и правонарушений.
Система «Умные парковки» умеет:
распознавать транспортные средства
классифицировать ТС: легковые, грузовые ТС, мотоциклы, автобусы, велосипеды
определять направление движения ТС
рассчитывать автотрафик
Система «Умные парковки» позволяет:
интегрироваться с любым парковочным оборудованием
взаимодействовать с любыми платежными системами
интегрироваться с системами УМВД
отражать загрузку парковок, подключенных к системе
предоставлять доступ к mobile и web-версии многофункционального личного кабинета водителя
#инвестиционно_привлекательный
Презентации
Пульс
Первые продажи
Подписали договор о поставке программно-аппаратного комплекса Smart Traffic System с компанией из Санкт-Петербурга, занимающейся разработкой радиоэлектронных систем и комплексов, точного приборостроения, программного обеспечения.
Публичное выступление
Проект Smart Parking System вышел на новый уровень и стал полуфиналистом фестиваля технологических проектов HSE FEST — 2022. 29 ноября мы очно презентовали его в Санкт-Петербурге на форуме «Российский промышленник»! Если бы это было единственным достижением. Мало блестяще выступить, важно заинтриговать, оставить приятное послевкусие, чтобы продолжить коммуникацию — вот наша цель. И мы ее достигли. Члены жюри высоко оценили наш проект, а среди аудитории защита вызвала бурный интерес. Листовки разлетелись на «Ура»! После защиты два крупных интегратора заинтересовались продуктом, что привело к текущим переговорам.
https://fest.hse.ru/top502022
Новость
Наш стартап «Умные парковки» стал участником теперь уже 1/2 финала фестиваля технологических проектов HSE FEST, войдя в топ-50 проектов. 25 октября проект выиграл выход в полуфинал, пройдя питч-сессию перед членами жюри и другими участниками нашего потока. И вот теперь, мы точно едем на очный этап в Санкт-Петербург, где представим проект в полуфинале фестиваля! Думаем, мы точно заслужили!
Новость
Проект прошел предакселерацию на Архипелаг 2022!
Новость
За 3 дня до закрытия подачи заявок на акселератор «Архипелаг 2022», мы сделали это!
Новость
Снимки парковочных сессий.
Новость
Разработали версию распознавателя – 0.5. Преобразование версии 0.4 путём исправления багов и преобразования логики. 1. Исправлен метод фиксации отъезда авто. При перемещении авто в кадре его трек теряется (стираются его признаки). После этого он может восстановится, если авто на самом деле не уезжало, а детекция была ложной. 2. Исправлен метод сохранения фото авто в состоянии покоя для правильной реализации восстановления потерянного трека. Теперь фото сохраняется при отсутствии любых движений в кадре. 3. Исправлена логика по удалению треков (закрытие сессий) для закрытия всех сессий (в версии 0.4 – 15,34% сессий не было закрыто из-за ошибки в логике). Каждый трек перед удалением проверяется на факт парковки. При нахождении данных о том, что авто было припарковано, отправляются данные о его отъезде (время и последнее фото). На данном этапе было также осуществлено тестирование системы на парковке. Верно обработанные сессии: 55/59 (93,22%). В ходе тестирования были найдены номера, которые не были прочитаны распознавателем из-за низкого качества изображения или загрязнённости области номера. Номеров, распознанных неверно и подтверждённых распознавателем как верные, обнаружено не было.
Новость
Результаты тестирования на данном этапе. Поиск рамки номера: 507/558 (90,86%). Чтение символов: 419/ 507 (85,6%). Результативность чтения символов упало из-за нахождения рамок номера плохо качества (не читаемые символы), а также добавления логики чтения квадратных номеров. На данном этапе было также осуществлено тестирование системы на парковке. Верно обработанные сессии без учёта правильности чтения номера: 265/313 (84,66%).
Новость
Доработали ЛК водителя.
Новость
Разработали версию распознавателя – 0.4. Первая версия, позволившая осуществить тестирование на парковке. 1. Добавлена возможность чтения квадратного номера (номер в 2 строки). 2. Поиск авто осуществляется с помощью улучшенной версии нейросети №1 вместо предшествующей. 3. Добавлен детектор движения в кадре для экономии ресурсов при вычислениях. При неподвижном кадре работа трекера «замораживается», так как все авто находятся в покое. 4. Номер автомобиля не вычисляется до тех пор, пока тот не припаркуется. 5. Поиск рамки номера осуществляется внутри найденной рамки припаркованного авто. 6. Добавлено восстановление потерянных треков путём сравнения изображения авто в состоянии покоя и текущего изображения. Решение поддерживает неразрывность парковочной сессии.
Новость
Результаты тестирования на данном этапе. Поиск рамки номера: 493/558 (88,88%). Чтение символов: 422/ 493 (85,6%). Результативность чтения символов упало из-за нахождения рамок номера плохого качества (не читаемые символы).
Новость
Разработали версию распознавателя – 0.3. Основная идея версии – улучшение решений проекта с открытым исходным кодом. 1. Добавили адаптивное изменение контрастности найденного номера для повышения качества чтения символов. 2. Понизили порог для нахождения автомобильного номера в кадре для максимально результативного нахождения рамки номера. При данном решении также повышаются ложные детекции, которые отсеиваются на этапе чтения символов. 3. Добавили логику для поиска среднего номера, основанного не на массиве, как ранее, а на словаре для более быстрой обработке. Вмещает больше данных о прочитанном номере. Анализ словаря позволяет сформировать средний номер, а также проанализировать вероятность правильного прочтения рамки. Основываясь на этой логике формируется статус прочитанного номера при отправке в систему обмена сообщениями (номер распознан полностью / частично / распознан). 4. Добавили разбиение номера на основную часть и регион. Данные составляющие анализируются отдельно, так как большая ошибка на тесте возникает в части региона. Также регион имеет меньший по размеру словарь. 5. Изменили логику по закрытию парковочной сессии. Теперь закрытие осуществляется при потере авто из кадра.
Новость
Результаты тестирования на данном этапе. Поиск рамки номера: 468/558 (83,8%). Чтение символов: 398/468 (85,04%)
Новость
Разработали версию распознавателя – 0.2. Основная идея версии – повышение качества распознавания символов гос. номера. Что мы провели? 1. Внедрили взаимодействие с системой обмена сообщениями для отправки событий о парковке и фото припаркованного авто. 2. Внедрили улучшенную версию нейросети №1 для распознавания автомобильного номера (добавлено решение проекта с открытым исходным кодом). 3. Внедрили технологии автоматического анализа текста для преобразования изображения в текст. Это необходимо для чтения символов автомобильного номера (добавлено решение проекта с открытым исходным кодом). 4. Добавлено изменения ротации и проекции номера для повышения качества распознавания (добавлено решение проекта с открытым исходным кодом).
Новость
Результаты тестирования на данном этапе. Поиск рамки номера: 464/558 (83,7%) – результат вырос с 40-50%! Чтение символов: 256/464 (55,17%)
Новость
Готова версия 0.1 распознавателя, определяющая основную логику работы распознавателя. Что в этой версии? 1. Внедрили нейросеть №1 для распознавания авто. 2. Затем внедрили нейросеть №2 для трекинга авто, найденного с помощью нейросети №1. Используется для отслеживания факта парковки авто и его отъезд с места парковки. 3. Внедрили нейросеть №3 для поиска рамки номера в кадре авто. 4. Внедрили нейросеть №4 для чтения символов найденного ГРН. 5. Добавили разметку зоны парковки. При попадании авто в зону парковки и его остановке, начинается парковочная сессия.
Новость
Нам нравятся результаты, которые наблюдаем. Было принято правильное решение – разрабатывать детектор своими силами.
Новость
Решение принято: разрабатываем свой детектор и пересматриваем оборудование.
Новость
Доработка текущего детектора требует привлечение дополнительных специалистов, длительного времени и соответственно дополнительных трат – это противоречит нашей концепции. Мы хотим отстроиться от конкурентов и создать более доступное цифровое решение. Будем искать другие варианты.
Новость
По факту пилотирования, мы решили обновить техническую реализацию системы. Это связано с тем, что используемый детектор не отвечает требованиям системы, а количество камер не позволяет точно распознавать гос. номер и марку автомобиля, что влияет на бесперебойность парковочной сессии.
Новость
Сегодня старт пилотирования на реально существующей парковке «На Театральном» в городе Пенза!
Новость
Интеграция с "SMS Aero" have been done!
Новость
Провели тестовую интеграцию с платежными системами Google Pay, Apple Pay, Яндекс. Остановились на Робокассе.
Новость
При тестировании распознавателя ИИС, обнаружили, что детектор не до конца отвечает задачам мониторинга. Провели еще несколько тестов с разными детекторами и остановились на распознавателе от МКС Групп.
Новость
Зарегистрировали домен rosparkovka.ru!
Новость
Фишка ЛК водителя №4: информация о загруженности и стоимости парковок для граждан
Новость
Фишка ЛК водителя: снижение стоимости стоянки для некоторых категорий граждан
Новость
Фишка ЛК водителя №2: Платить можно после выезда с парковки.
Новость
Фишка ЛК водителя №1: быстрая оплата с помощью мобильного телефона.
Новость
Разработали ЛК водителя и уже успели согласовать с администрацией города. Фишки опишем в следующих сообщениях.
Новость
Что значит искусственно пилотировать? Это значит проверять как распознаватель справляется с движущимся на кресле сотрудником с гос.номером в руках ахахах
Новость
Провели интеграцию системы с распознавателем транспортных средств. Скоро будем искусственно пилотировать)
Новость
Проект Smart Parking System зарегистрирован в Реестре отечественных ПО!
https://reestr.digital.gov.ru/reestr/307466/?sphrase_id=994613Новость
Новости об админке: персонал может просматривать данные всех пользователей системы.
Новость
В админке также можно увидеть все данные по парковке и её положение на карте.
Новость
Теперь администратор может редактировать составляющие тарифа: категория пользователя, дневные интервалы, коэффициенты за длительное паркование.
Новость
В кабинет администратора теперь можно добавить, отредактировать или удалить микрорайоны.
Новость
Начали разрабатывать панель администратора!
Новость
При разработке плана реализации проекта «Умные парковки» столкнулись с первыми трудностями: обнаружен недостаток административно-правовой базы для запуска системы. Ищем пути решения.
Новость
К альянсу был также подключен кандидат технических наук, доцент кафедры «Технология транспортных процессов» Автомобильно-дорожного института Пензенского государственного университета архитектуры и строительства.
Новость
В альянс вошел Межрегиональный научно-производственный кластер, в задачи которого входит создание и сопровождение информационных систем для автоматизации бизнес-процессов органов госвласти и местного самоуправления, различных коммерческих и некоммерческих организаций.ч
Новость
К альянсу присоединилась организация по установке, монтажу и обслуживанию камер видеонаблюдения.
Новость
Для увеличения технической мощи и расширения сферы влияния в рамках создания и запуска проекта Smart Parking System было принято решение создать альянс организаций в городе.
Инициация идеи и проекта
Разрабатывая систему безбарьерного городского паркинга Smart Parking System («Умные парковки») для одного из клиентов, нам дали добро реализовать эту концепцию в нашем родном городе Пенза!
Достижения
Участник отбора Архипелага 2022
Участник акселератора Архипелага 2022
Проходит акселерацию
Команда
Контакты
Наши вакансии
Следят за проектом
