南乌拉尔国立大学的一名学生获得了一笔奖学金，用于在УМНИК竞赛框架内创建用于自动跟踪公路运输排放的软件。 该程序将从CCTV摄像机收集数据并分析它们的超标排放量。 这将有助于改善城市的排放控制和得到更清洁的城市空气。
南乌拉尔国立大学自然与精确科学研究学院的学生 基里尔·哈祖科夫 参加了УМНИК学生项目竞赛。 项目经理是技术科学副博士 ，汽车运输部副教授 弗拉基米尔·谢佩列夫 。 该项目是跨学科项目。 该团队由以下部门的学生，研究生和教师组成：“应用数学和程序设计”，“汽车运输”和“生态与化学技术”。
这项工作的目的是创建一个系统，该系统使用街道视频监控摄像头实时自动确定车流中的污染物排放。 跟踪排放的技术已经存在，但是它们不能从车流中获取有关污染物的数量和结构的数据，因此，该项目是独一无二的。
“我参加了比赛，因为这是一个提高演讲者技能，以奖学金形式获得对项目发展的支持以及听取专家们关于如何改善项目的意见和建议的绝佳机会。如果我们将任务概括为“监测排放”，那么我们方法的创新之处就在于实时不断分析环境状况，并且在获取有关车辆排放的最新数据。我们相信，我们解决方案的这些优势以及系统生成的大数据，将在城市环境政策框架内显着提高管理决策的效率，” 基里尔·哈祖科夫 说。
在项目存在期间，已经完成了很多工作，并且目前已经实现了项目的核心，即已经创建了执行检测，分类，跟踪，计算速度的任务的软件组件。车辆，确定交通参数并计算七种有害物质的排放量。 但是，仍有许多挑战需要解决。 近期计划包括开发用户界面，测试，系统调试和准备服务器设备。
该项目中最重要和最困难的阶段与车辆检测，分类和跟踪系统的开发有关。这项任务的复杂性是由于摄像头的位置所致，因为要覆盖相交的整个功能区域，摄像头必须足够远并且系统必须以高精度跟踪和对小型移动物体进行分类。由于解决这些问题的质量直接影响系统的准确性，因此花了很多时间来开发改进神经网络模型的方法，并且还收集了令人印象深刻的数据集-超过3万张标记图像。
该团队认为开发的应用范围首先是改善环境和评估环境风险的市政和联邦项目。 仍然很难说这种发展将有多广泛，这取决于许多因素，但是假定在每个大城市都有这样一个系统，因为在那里存在着最严重的控制和改善生态状况的问题。
将来，计划扩展该程序的功能并应用计算微粒排放及其分散度的方法。 作为项目的一部分，将对此主题进行研究，团队将研究国外经验，并在必要时开发自己的解决方案。 2020年，在科学期刊《大数据杂志》上发表了一篇题为“实时监控交通参数”的文章。
南乌拉尔国立大学（SUSU）是一所数字化转型的大学，在科学与技术发展的大多数优先领域中都进行了创新研究。根据俄罗斯联邦的科学和技术发展战略，该大学致力于发展数字工业，材料科学和生态学领域的大型跨学科项目。在科学技术年中，南乌拉尔国立大学将根据《优先级-2030》计划参加比赛。该大学履行乌拉尔地区世界一流的科学和教育中心（УМНОЦ）地区项目办公室的职能。