Ученые Центра искусственного интеллекта Новосибирского государственного университета (НГУ) разработали инновационную систему для автоматического обнаружения дефектов городской инфраструктуры. Об этом сообщает ТАСС.
Разработанная система использует нейронные сети и алгоритмы компьютерного зрения для анализа фото- и видеоматериалов, полученных с камер видеонаблюдения и мобильных устройств. Она способна выявлять трещины в асфальте, повреждения дорожных знаков, неисправности уличного освещения и другие проблемы, требующие внимания городских служб.
Отличительной особенностью системы является ее высокая точность и скорость обработки данных. Алгоритмы искусственного интеллекта обучались на большом объеме данных, содержащих изображения различных видов дефектов, что позволило достичь высокой степени надежности в их обнаружении.
Внедрение этой системы позволит городским властям оперативно выявлять и устранять проблемы в инфраструктуре, повышая безопасность и комфорт городской среды. Она сократит время, затрачиваемое на проведение инспекций, и позволит более эффективно распределять ресурсы на ремонт и обслуживание.
В настоящее время система проходит пилотные испытания в Новосибирске. Ученые планируют расширить функциональность системы, добавив возможность прогнозирования износа инфраструктурных объектов на основе анализа собранных данных.
Результаты пилотных испытаний в Новосибирске демонстрируют значительный потенциал системы. Уже сейчас зафиксировано сокращение времени на обнаружение дефектов покрытия дорог на 40%, что позволяет оперативно планировать ремонтные работы и предотвращать дальнейшее разрушение. Система также успешно выявляет поврежденные дорожные знаки, обеспечивая своевременную замену и повышая безопасность дорожного движения.
Перспективы дальнейшего развития связаны с интеграцией данных от различных источников, включая информацию о погодных условиях и интенсивности трафика. Это позволит создавать более точные модели износа и прогнозировать необходимость проведения профилактических работ. Также рассматривается возможность адаптации системы для мониторинга состояния других объектов городской инфраструктуры, таких как мосты и путепроводы.
Успешное завершение пилотного проекта и масштабирование системы позволит повысить эффективность управления городской инфраструктурой, снизить затраты на ее обслуживание и обеспечить более комфортную и безопасную среду для жителей города. Разработчики уверены, что данная технология станет незаменимым инструментом в руках городских властей, стремящихся к созданию современного и устойчивого городского пространства.
Внедрение системы не только оптимизирует процессы обслуживания дорожной сети, но и предоставляет ценную аналитическую информацию для принятия обоснованных управленческих решений. Накапливаемые данные о типе и частоте дефектов, скорости их развития и влиянии внешних факторов позволяют формировать долгосрочные стратегии по поддержанию дорожного фонда в оптимальном состоянии.
Помимо прямой экономической выгоды от сокращения затрат на ремонт, система способствует повышению безопасности всех участников дорожного движения. Своевременное обнаружение и устранение опасных дефектов, а также поддержание дорожных знаков в надлежащем состоянии, минимизируют риски дорожно-транспортных происшествий, связанных с состоянием дорожного полотна.
В перспективе, объединение данной системы с другими компонентами «умного города» позволит создать единую цифровую платформу для управления всей городской инфраструктурой. Обмен данными и координация действий различных служб повысят оперативность реагирования на возникающие проблемы и обеспечат более эффективное использование ресурсов города.
интересная статья