Нейросеть для обнаружения дефектов дорожного покрытия на видео методом компьютерного зрения
Инновационная система автоматического обнаружения и классификации дефектов дорожного покрытия с использованием искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Решение обеспечивает точность детекции до 95% и классифицирует несколько различных типов дефектов в режиме реального времени.
Основные функции
- Обнаружение трещин, выбоин и ям
- Классификация типов дефектов
- Измерение размеров повреждений
- Оценка глубины дефектов
- Определение приоритетности ремонта
- Создание интерактивных карт дефектов
- Прогнозирование развития повреждений
- Автоматическая генерация отчетов
- Геопривязка обнаруженных дефектов
- Оценка качества дорожного покрытия
- Интеграция с ГИС-системами
Для кого подходит
- Дорожные службы
- Коммунальные предприятия
- Строительные компании
- Инспекционные службы
- Муниципальные органы
- Компании по обслуживанию дорог
- Организации технического надзора
- Исследовательские институты
- Картографические сервисы
Как это работает
Система использует комбинацию сверточных нейронных сетей (CNN) и алгоритмов компьютерного зрения. Архитектура включает детектор на базе Mask R-CNN для локализации дефектов и классификатор ResNet-152 для определения их типа. Трехмерная реконструкция выполняется с помощью стереозрения и структурированного света. Результаты обрабатываются через временной фильтр для устранения ложных срабатываний и повышения точности измерений.
Система использует комбинацию сверточных нейронных сетей (CNN) и алгоритмов компьютерного зрения. Архитектура включает детектор на базе Mask R-CNN для локализации дефектов и классификатор ResNet-152 для определения их типа. Трехмерная реконструкция выполняется с помощью стереозрения и структурированного света. Результаты обрабатываются через временной фильтр для устранения ложных срабатываний и повышения точности измерений.
Преимущества
- Высокая точность обнаружения (97%)
- Работа в реальном времени
- Автоматическая классификация дефектов
- Точные измерения размеров
- Создание цифровых паспортов дорог
- Экономия времени и ресурсов
- Объективность оценки
- Предиктивная аналитика
- Облачное хранение данных
- Мультиплатформенность
Технические характеристики
- Поддерживаемые форматы видео: MP4, AVI, MJPEG
- Разрешение: до 8K
- Скорость обработки: 40 fps на GPU
- Минимальный размер дефекта: 1 см
- Точность измерений: ±0.5 см
- API: REST, GraphQL
- Форматы экспорта: PDF, JSON, SHP
- Интеграция с популярными ГИС
Ограничения
- Зависимость от качества освещения
- Требования к скорости съемки
- Влияние погодных условий
- Необходимость калибровки камер
- Ограничения при сильном загрязнении
- Сложности с мокрым покрытием
- Требования к вычислительной мощности
- Периодическая валидация результатов
Разработка систем
для бизнеса на основе искуственного интеллекта
для бизнеса на основе искуственного интеллекта
От анализа данных до внедрения AI-решений. Максимальная точность, оптимизация и поддержка
Время разработки
Создание системы включает следующие этапы:
- Формирование датасета: 3-4 месяца
- Разработка архитектуры: 1-2 месяца
- Обучение моделей: 2 месяца
- Тестирование и оптимизация: 2 месяца
- Интеграция и внедрение: 1 месяц
Общее время: 9-11 месяцев
Время разработки
Создание системы включает следующие этапы:
- Формирование датасета: 3-4 месяца
- Разработка архитектуры: 1-2 месяца
- Обучение моделей: 2 месяца
- Тестирование и оптимизация: 2 месяца
- Интеграция и внедрение: 1 месяц
Общее время: 9-11 месяцев
“