Специалисты из Новосибирского государственного технического университета (НГТУ) разработали систему для быстрого обнаружения и фиксации дефектов на дорогах. Новая технология работает на основе искусственного интеллекта и будет применяться для управления дорожным движением. Об этом ТАСС сообщили в пресс-службе вуза.
«Система основана на компьютерном зрении и способна определять различные дефекты, такие как ямы, повреждения дорожных знаков и светофоров, выделяя их на видеопотоке», – рассказал руководитель проекта, ассистент кафедры автоматизированных систем управления НГТУ Егор Антонянц.
Во время работы над технологией разработчики отобрали данные из более чем 6 тыс. фотографий, на которых были изображены какие-либо дефекты. Например, дорожные ямы, неработающие светофоры, стершаяся «зебра», дерево, загораживающее дорожный знак. После специалисты обучили ИИ обнаруживать такие дефекты.
Разработка может использоваться в сфере городского благоустройства для своевременной оценки состояния инфраструктуры. Система будет полезна для водителей, дорожных служб, государственных учреждений. Ожидается, что разработку можно будет установить на городской транспорт для фиксации дефектов и последующей передачи полученных данных в муниципалитет. Прототип будет готов уже к сентябрю, а полную версию разработчики планируют презентовать в декабре 2025 года.
«Сейчас мы находимся на стадии постоянного тестирования и улучшения распознавания дефектов нейронной сетью в записанном видеопотоке. В будущем планируем добавить возможность работы с интерфейсом и подключением активного видеопотока с видеокамеры», – добавил один из разработчиков проекта Руслан Гаврилов.
Напомним, что ранее в Югре внедрили новую систему контроля состояния дорог от Softlogic AI. Быстро выявлять и обрабатывать информацию о проблемных участках на городских улицах помогает искусственный интеллект (ИИ). Система была обучена на более чем 6 тысячах фотографиях, на которых были изображены типичные дорожные проблемы. Это позволило нейросети научиться точно определять дефекты в реальном времени.
Разработчики уверены, что система будет полезна не только для водителей, но и для дорожных служб и муниципальных властей. В будущем планируется интеграция технологии с видеокамерами на городском транспорте, что позволит оперативно собирать данные о состоянии дорожного покрытия и передавать их в местные органы управления.
На данный момент система находится в стадии тестирования, а ее прототип будет готов к сентябрю 2025 года. Полная версия разработки будет представлена в декабре 2025 года.