Нейросеть мониторит качество городских дорог и создает карту с оценками

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Программное обеспечение Roadbotics присваивает каждому участку дороги суммарный балл от 1 до 5, основанный на количестве, степени и серьезности обнаруженных проблем

Стартап RoadBotics мониторит состояние дорог, используя машинное обучение, алгоритмы распознавания изображений и камеру смартфона. Разработка позволяет следить за состоянием дорожного полотна практически безостановочно.

Обслуживание дорог стоит недешево. Погодные условия и вибрации от движения автомобилей естественным образом разрушают дорожное покрытие. Соли, топливо и вода проникают в трещины в асфальте и со временем приводят к более серьезным повреждениям, которые сложнее, дольше и дороже ремонтировать.

«Есть ремонт, который можно сделать за 5 или даже 10 лет до того как повреждение станет очень серьезным. Это продлит срок службы дороги», — отмечает Бенджамин Шмидт , технический директор RoadBotics в Питтсбурге.

roadbotics карта состояния дорог
RoadBotics использует стандартный телефон Android, установленный на лобовом стекле, для cъемки видео и отслеживания GPS-данных

RoadBotics отправляет машину с закрепленным на лобовом стекле смартфоном, который снимает на видео состояние полотна. Видео и местоположение загружаются на облачный сервер. После этого алгоритм попиксельно анализирует каждый кадр в видео. Результаты отображаются в виде подробной онлайн-карты дорог, на которой разными цветами отмечены 3-х метровые участки дороги. Зеленый цвет означает нормальное состояние дороги, а красный — дорогая ужасная, и ремонт необходим немедленно. Чиновники могут использовать полученную карту, чтобы принимать решение о техническом обслуживании и выделении средств на ремонт.

Компания обучает нейронные сети на размеченных изображениях дорожного покрытия, где разные цвета соответствуют разным видам повреждений. Разработчики RoadBotics утверждают, что нейросети могут распознавать не только глубокие выбоины, но и небольшие трещины, неровности и впадины.

С момента запуска программы в декабре 2016 года филиал Университета Карнеги-Меллона провел оценку дорог для 90 городов, поселков и округов по всей территории США.

RoadBotics планирует использовать свои наработки для оценки состояния других городских активов. «Линии электропередачи, вывески, разрастание растений, уличные фонари и другие подобные вещи, которые необходимо отслеживать для поддержания городской среды в норме, — это та область, в которой мы хотим развивать наши технологии», — говорит Шмидт.


Источник: neurohive.io

Комментарии: