" Российские ученые из МТУСИ и МАДИ разработали систему, способную в режиме реального времени выявлять дефекты дорожного покрытия с помощью искусственного интеллекта. Эта технология обещает революционизировать подход к контролю качества дорог, повысить безопасность и снизить издержки на ремонт.
Как работает система?
Инновационная разработка сочетает анализ акустических волн и обработку визуальных данных, поступающих с камер и сенсоров. Система способна распознавать:
-
ямы и выбоины;
-
трещины различной глубины;
-
износ дорожной разметки;
-
участки с потенциальной угрозой разрушения.
Благодаря использованию методов машинного обучения, ИИ может не только фиксировать уже существующие повреждения, но и прогнозировать деградацию покрытия — например, на основе вибрационных аномалий или микротрещин, невидимых для человеческого глаза.
Где будет использоваться технология?
По словам разработчиков, система может быть установлена:
-
в патрульных автомобилях ГИБДД;
-
в общественном транспорте и служебных авто коммунальных служб;
-
на беспилотных дронах для мониторинга крупных участков трасс;
-
как часть “умных городов” в составе комплексных платформ управления инфраструктурой.
Все данные, собранные системой, могут автоматически передаваться в центр управления дорожным хозяйством, где на их основе будет строиться приоритетная карта ремонтов.
Польза для всех: от пешехода до чиновника
Для простых водителей и пешеходов это означает снижение риска ДТП и повреждений автомобиля, вызванных плохим состоянием дорог. Для городских властей и дорожных служб — это инструмент быстрой диагностики, позволяющий оперативно реагировать на изменения состояния дорожной сети.
"Наша цель — сделать так, чтобы дороги в России были не просто проезжими, а умными", — подчеркнули разработчики из МАДИ.
Почему это важно?
По статистике, более 40% ДТП в России связаны с неудовлетворительным состоянием дорожного покрытия. Новая система ИИ может стать эффективным инструментом в решении этой проблемы, снизив нагрузку на ручные проверки и устранив человеческий фактор в ранней диагностике.
