В РФ разработали ИИ для ускоренного анализа дефектов на дорогах

Ученые из Московского технического университета связи и информатики (МТУСИ) и Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ) создали технологию анализа дефектов рабочего полотна. Теперь с ее помощью можно выявлять проблемы, связанные с нарушениями разметки, выбоинами и другими типами проблем, с которыми не справлялись похожие решения.

Камерная установка: как нейросети будут искать детей и бездомных

Системы видеонаблюдения в разных городах начинают активнее использовать для помощи людям

Совмещение акустического анализа износа дорожного покрытия и ИИ — относительно новое и перспективное направление. Акустические данные могут быть использованы в качестве дополнительной «модальности» при использовании нейросетевых моделей, рассказала «Известиям» и.о. замдекана факультета информационных технологий (ИТ) по научной работе МТУСИ Ксения Полянцева.

«Разработанная модель позволит автоматизировать обработку изображений асфальтобетонного покрытия, получаемых с помощью автомобильно-дорожных сканеров, для оценки состояния дорожного полотна. Это во много раз ускорит процесс диагностики и планирования ремонтных работ», — отметила она.

Технология на данный момент находится на стадии апробации и используется в дорожных лабораториях МТУСИ и МАДИ.

Подробнее читайте в эксклюзивном материале «Известий»:

Детектор лужи: ИИ найдет ямы и дефекты на дорогах в десятки раз быстрее