Работаем более 3-х лет
Учёные из МТУСИ и МАДИ разработали инновационную платформу для автоматизированной оценки состояния дорожного полотна. В основе решения лежит уникальная комбинация технологий машинного обучения и анализа виброакустических данных.
Главное преимущество разработки — полная автоматизация процесса диагностики. В отличие от традиционных методов, где специалистам приходилось вручную анализировать записи с датчиков, новая система самостоятельно обрабатывает данные. Сейчас с помощью ИИ можно отфильтровать шумы, выделить значимые сигналы и затем классифицировать дефекты.
«Мы уже разрабатываем инструментарий, включающий в себя интеграцию данных из различных источников, таких как лазерные сканеры и радары, для более полного анализа состояния дорог. Также ведутся работы над адаптивными моделями, способными обучаться на ходу и подстраиваться под новые условия эксплуатации», — рассказала и. о. замдекана факультета «Информационные технологии» по научной работе МТУСИ Ксения Полянцева.
Пока что широкое распространение сдерживается технологическими сложностями, связанными с ухудшением работы моделей компьютерного зрения при изменении условий эксплуатации, например из-за климатических особенностей различных регионов.
