Российскими учёными разработана новая система ИИ, предназначенная для автоматического выявления дефектов дорожного покрытия. Данную технологию можно будет применять для поиска ям, трещин и износа разметки, что позволит повысить показатели безопасности дорожного движения.
По данным телеканала «Известия», систему обучают анализу акустического исследования покрытия. Нейросетью будут удаляться лишние шумы и обнаруживаться сигналы повреждений.
Технологию разработали специалисты Московского технического университета связи и информатики в сотрудничестве с Московским автомобильно-дорожным государственным техническим университетом. Сейчас она проходит тестирование в условиях мобильных дорожных лабораторий, где алгоритмы адаптированы для работы в разных погодных условиях.
«Разработанная модель позволит автоматизировать обработку изображений асфальтобетонного покрытия, получаемых с помощью автомобильно-дорожных сканеров, для оценки состояния дорожного полотна… Ранее при использовании акустического анализа датчики, расположенные на дорожной лаборатории, фиксировали звуки окружающей среды и проезжей части, а затем эксперт слушал и оценивал те или иные данные. Сейчас с помощью методов ИИ можно отфильтровать шумы, выделить значимые сигналы и затем классифицировать дефекты», — рассказывает и.о. замдекана факультета «Информационные технологии» по научной работе МТУСИ Ксения Полянцева.
Полянцева также отметила, что в настоящее время ведётся разработка инструментария, включающего в себя интеграцию данных из различных источников (лазерные сканеры, радары) для проведения более полного анализа состояния дорог. Идут работы и над созданием адаптивных моделей, способных обучаться на ходу и подстраиваться под новые условия эксплуатации. Улучшенные интерфейсы и интеграция с системами управления инфраструктурой сделают технологию более доступной и удобной в использовании.
По словам экспертов, при сильных помехах возможно снижение показателей точности работы, но после проведения испытаний система в перспективе способна стать частью цифровой инфраструктуры дорожного хозяйства.