Холдинг «Росэлектроника», входящий в госкорпорацию Ростех, рассказал о новой отечественной системе фотовидеофиксации нарушений правил дорожного движения (ПДД).

Комплекс получил название «Призма». Он создан специалистами АО «Концерн «Вега» в составе «Росэлектроники». Система предназначена для круглосуточной регистрации фактов нарушений ПДД транспортными средствами, распознавания их государственных регистрационных знаков, автоматического определения вида нарушения с целью сбора доказательной базы для отправки в центр автоматизированной фиксации.
Основой комплекса служит аппаратная платформа NVIDIA Jetson TX2. Она включает два вычислительных узла Denver 2 и четыре ядра Cortex-A57. Модуль оснащён 256-ядерным графическим процессором NVIDIA с архитектурой Pascal и 8 Гбайт оперативной памяти LPDDR4.

Платформа Jetson TX2 обеспечивает минимальное время реакции приложений и высокую отзывчивость почти в режиме реального времени, что является ключевым фактором для интеллектуальных систем.
Комплекс «Призма» выполнен с применением операционной системы Linux. Низкая потребляемая мощность (15–40 Ватт) позволяет использовать решение в автономном режиме с питанием от солнечных батарей.
Утверждается, что от существующих на российском рынке аналогов «Призма» отличается высокой надёжностью и устойчивостью к вирусным атакам. Кроме того, разработка более чем в два раза превосходит альтернативные системы по производительности.
Источник:
Airbus A220 первым из пассажирских самолётов получит систему навигации, не зависящую от GPS
«Выбор очевиден»: Airbus намерен нарастить выпуск A350 — мировой авиации требуется больше широкофюзеляжных лайнеров
Samsung Galaxy S27 Ultra оснастят батареей на 5700 мА·ч, 60-ваттной зарядкой, 200-мегапиксельной камерой и защитой по стандарту IP68
Инсайдер слил характеристики Samsung Galaxy S27: дисплей на 6,3 дюйма, аккумулятор на 4300 мАч и защита IP68
Apple освоила проверку iPhone внутри закрытой упаковки
HMD снова выпустит модульный смартфон Fusion: экран 120 Гц, 12 ГБ ОЗУ, камера 108 Мп и аккумулятор на 5000 мАч
Роботов с ИИ будут тренировать на полигоне, воспроизводящем реальный мир и в физическом виде, и в симуляции
Учёные нашли способ распознавать «зеркальную жизнь» ещё до её появления в лабораториях