Учёные из МТУСИ и МАДИ представили систему для автоматического выявления дефектов дорожного покрытия с помощью нейросетей. Технология совмещает виброакустический анализ и ИИ-алгоритмы, что помогает обнаруживать ямы, выбоины и нарушения разметки.
Источник фото: imageio.forbes.com
Новый подход использует данные от датчиков, фиксирующих звуковые колебания при движении транспорта. ИИ-алгоритмы фильтруют шумы, выделяют полезные сигналы и классифицируют повреждения, что значительно ускоряет процесс диагностики по сравнению с ручными методами.
Разработка уже проходит испытания в дорожных лабораториях университетов. В будущем её планируют внедрить в мобильные комплексы для мониторинга дорожного покрытия. Особое внимание уделяется оптимизации нейросетей для работы на компактных устройствах, таких как микрокомпьютеры Raspberry Pi.
По словам Ксении Полянцевой из МТУСИ, система позволит автоматизировать обработку данных сканирования дорожного полотна и ускорит планирование ремонтных работ. Это особенно важно для своевременного устранения опасных дефектов, влияющих на безопасность движения.
В перспективе технология будет дополнена данными от лазерных сканеров и радаров для более комплексного анализа. Также разрабатываются адаптивные модели, способные обучаться в процессе эксплуатации и учитывать изменения дорожных условий.
Разработчики отмечают, что подобные решения — часть глобального тренда на цифровизацию дорожной инфраструктуры. В ближайшие годы ожидается появление более совершенных инструментов мониторинга с использованием ИИ и интернета.
