Цифровой маркетплейс Цифровой маркетплейс
Продукты
Каталог
  • Все продукты33 231
  • Категории15
  • Аналоги западного ПО4 535
  • Сравнение
Срезы
  • Топ по категориям
  • Реестр ПО23 490
  • По регионам РФ89
Направления
  • Все категории15
  • ИТ-инфраструктура13 873
  • Управление предприятием8 700
  • Отраслевое ПО7 371
  • Данные и аналитика4 724
  • Офис и коммуникации3 672
  • Публичные сервисы3 359
  • Документооборот и контент2 931
  • Информационная безопасность2 749
  • Инженерное и производственное ПО2 496
  • Продажи и маркетинг2 161
  • Управление персоналом1 578
  • Разработка ПО981
  • Торговля и e-commerce762
  • Проекты и задачи709
  • Речевые и языковые технологии563
Кейсы
Проекты
  • Все проекты внедрения2 063
  • Кейсы применения ИИ1 353
  • Импортозамещение ПО340
  • Цифровой регион206
  • Кейсы с госсектором447
По эффекту
  • ROI > 200%133
  • Эффект >5 млн ₽99
  • Миграция с зарубежного98
Компании
Участники рынка
  • Вендоры24 639
  • Заказчики21 316
  • Отрасли28
  • Регионы89
Рейтинги
  • Лидеры импортозамещения
  • Резиденты Сколково2 597
Медиа
Новости
  • Новости рынка1 165
  • Новости компаний
  • Регулирование
Аналитика
  • Аналитика рынка
  • Призма
  • Глоссарий3 163
Войти Регистрация
  • Все продукты
  • Категории
  • Аналоги западного ПО
  • Реестр ПО
  • Сравнение
  • Все проекты внедрения
  • Кейсы применения ИИ
  • Импортозамещение ПО
  • Цифровой регион
  • Кейсы с госсектором
  • Вендоры
  • Заказчики
  • Регионы
  • Отрасли
  • Лидеры импортозамещения
  • Новости рынка
  • Новости компаний
  • Аналитика
  • Глоссарий
Войти Регистрация
Главная/ Проекты цифровой трансформации/ Искусственный интеллект/ Пермский Политех: цифровой двойник парковки с прогнозом запо...
Кейс Проект #3998 Транспорт и логистика Наука и НИИ · опубликовано 2 сентября 2026

Пермский Политех: цифровой двойник парковки с прогнозом заполняемости по транспортному потоку

Кейс добавлен редакцией Цифрового маркетплейса

Описание проекта

Учёные ПНИПУ создали цифрового двойника парковки, который предсказывает её заполняемость по интенсивности транспортного потока на прилегающей дороге. Исследователи взяли обычную парковку на 35 мест у торгового центра, офисов и жилого комплекса и в течение одной недели весной, летом, осенью и зимой вели круглосуточное видеонаблюдение. Камеры фиксировали каждый въезд и выезд, каждую минуту простоя и каждое изменение на прилегающей дороге. Модель учитывает реальную динамику и связь парковки с окружающим городским пространством, а не усреднённые нормативы.

Вендор и технология: Собственная разработка учёных ПНИПУ — цифровой двойник на данных круглосуточного видеонаблюдения.

Задача

Парковки в городах России проектируются по усреднённым нормативам — по количеству квартир в районе, среднему числу посетителей и площади объекта, без анализа изменения автомобильного потока в зависимости от сезона и дней недели. Водители тратят время и топливо на поиск места, а дороги теряют пропускную способность из-за машин, кружащих в поисках парковки.

Цели внедрения

  • Заменить усреднённые нормативы проектирования парковок моделью на реальных данных

  • прогнозировать заполняемость по интенсивности транспортного потока

  • учесть сезонность и дни недели

  • сократить время поиска парковочного места

  • снизить нагрузку на пропускную способность дорог

Результаты

  • Результаты

  • Собраны данные круглосуточного видеонаблюдения за парковкой на 35 мест по одной неделе в каждый из четырёх сезонов

  • по оценке авторов, водитель тратит на поиск места до 20 минут, более 120 часов в год

  • числовых результатов по эффекту внедрения не раскрыто Нагрузка и масштаб

  • Пилотное исследование на парковке на 35 мест у торгового центра, офисов и жилого комплекса Сроки

  • Исследование завершено, публикация 09.07.2026

← Все кейсы
ЗАКАЗЧИК
Пермский национальный исследовательский политехнический университет (ПНИПУ)
Реклама
ПРОДУКТ МЕСЯЦА
Аналитические отчеты об APT-Угрозах - Threat Intelligence Portal Kaspersky с IOCs и YARA-правилами
НОЯ 2026

Аналитические отчёты об APT-угрозах — сервис Threat Intelligence от АО «Лаборатория Касперского»…

Открыть продукт →
КЕЙС КВАРТАЛА
Искусственный интеллект в медицине
Министерство здравоохранения Чеченской Республики · Q4 2026

внедрение системы распознавания патологий на медицинских изображениях с помощью алгоритма глубинного обучения…

Открыть кейс →
ТОП МАТЕРИАЛ
ИТ-рынок, разработка и ЦОДы: рост отрасли, цена ИИ-кода и дефицит мощностей
Аналитика · Q4 2026

Как на Kazan Digital Week 2026 считали ИТ-отрасль, спорили о своей и внешней разработке, цене ИИ-кода…

Открыть отчёт →
Цифровой маркетплейс

«Цифровой маркетплейс» - проект АНО «Цифровые платформы»: российский B2B-маркетплейс корпоративного ПО, который помогает компаниям выбирать технологии на основе данных и расширять клиентскую базу поставщиков в России, ЕАЭС и БРИКС. ~20 тыс. вендоров, ~30 тыс. продуктов, сотни заказчиков - открыты и регулярно обновляются.

marketplace@diplatforms.ru

Каталог

  • Управление предприятием
  • Продажи и маркетинг
  • Торговля и e-commerce
  • Управление персоналом
  • Проекты и задачи
  • Данные и аналитика
  • Документооборот и контент
  • Офис и коммуникации
  • ИБ и безопасность
  • Аналоги западного ПО
  • Все категории →

Участники и регионы

  • Вендоры и разработчики
  • Заказчики
  • Кейсы внедрения
  • Регионы · 89
  • - Москва
  • - Санкт-Петербург
  • Резиденты Сколково
  • Реестр ПО
  • Рынки и индустрии
  • Стать вендором

Знания

  • Новости рынка
  • - Регулирование
  • - Рынок
  • - Продукты
  • - Внедрения
  • - Безопасность
  • - События
  • Новости компаний
  • Аналитика рынка
  • Сравнения ПО
  • Сравнить продукты
  • Призма

Платформа

  • О проекте
  • Инструкции
  • Регистрация
  • Тарифы
  • Статистика платформы
  • MCP / API для вендоров
  • Контакты
  • Яндекс.Метрика
© 2026 АНО «Цифровые платформы» · ИНН 6168990775 · marketplace@diplatforms.ru
Правовые документы Настройки cookie 18+

Мы используем cookie для работы сайта, статистики посещений и показа рекламы (Рекламная сеть Яндекса). Запись действий на странице включается только с вашего согласия. Подробнее.