Камчатское межрегиональное
Территориальное управление
воздушного транспорта
НазадГосударственные услугиБезопасность полетовВыдача свидетельств авиационного персоналаВыдача сертификатов летной годностиВыдача сертификата оператора авиационных ГСМВыдача разрешений на строительствоПриаэродромные территорииВыдача сертификатов, подтверждающих соответствие юридический лиц, осуществляющих обеспечение авиационной безопасности требованиям федеральных авиационных правилСогласование строительства (реконструкция, размещение) объектов в пределах приаэродромных территорий гражданских аэродромовОплата государственных пошлинСертификация аэродромовГосударственная регистрация аэродромов ГА и вертодромов ГАВыдача документа, подтверждающего соответствие операторов аэродромовУтверждение планов обеспечения транспортной безопасности объектов транспортной инфраструктуры и транспортных средств воздушного транспортаУтверждение результатов оценки уязвимости ОТИ и ТС ВТАттестация аварийно-спасательных служб, аварийно-спасательных формирований, спасателей и граждан, приобретающих статус спасателя, осуществляющих свою деятельность на воздушном транспортеТерриториальная квалификационная комиссия​

В России искусственный интеллект научили лучше понимать пространство

14 июля 2026

https://tass.ru/nauka/27911117

Специалисты Центра искусственного интеллекта МГУ имени М. В. Ломоносова разработали новый метод анализа трехмерных сцен помещений, который улучшает способности ИИ-систем анализировать пространство. Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.

"Ученые Центра ИИ МГУ создали новый метод анализа трехмерных сцен помещений для задач компьютерного зрения. Новое исследование посвящено объединению признаков различных масштабов для более точного выделения объектов в пространственных данных", - сказали ТАСС в МГУ.

Технологии анализа трехмерных сцен используются в робототехнике, системах автономной навигации и других разработках. Они позволяют системе не только распознавать объекты, но и определять их точные границы в пространстве. Современные методы обработки такой информации используют различные признаки определения типа, размеров и места объекта, но они часто обрабатываются независимо друг от друга, что снижает точность результата.

Ученые МГУ создали метод, позволяющий управлять потоками информации между различными уровнями представленных данных. Он дополнили его "механизмом внимания", помогающим системе выбирать, какие элементы необходимо учитывать при анализе конкретного объекта.

"Метод был протестирован на международных наборах данных, которые широко используются для оценки качества алгоритмов анализа трехмерных сцен. Результаты показали, что предложенный подход демонстрирует результаты на уровне лучших современных методов сегментации, а по ряду показателей превосходит существующие решения. Кроме того, подход позволяет более точно выделять объекты и их границы в сложных сценах помещений", - уточнили в университете.

Результаты работы опубликованы в журнале Neurocomputing.