 Система використовує дані про вібрації транспорту та знімки, зроблені смартфонами на муніципальних автомобілях, автобусах і вантажівках. Алгоритми аналізують рівність покриття, наявність тріщин, вибоїн, корозії огорож та інших пошкоджень, формуючи об’єктивну картину стану дорожньої інфраструктури, пише портал mmr.net.ua. Проект працює за трьома ключовими напрямками. По-перше, аналіз профілю дороги дозволяє визначати рівність покриття з точністю, порівнянною з лазерними профайлерами, автоматично калібруючи параметри автомобіля та відсікаючи шуми. По-друге, технологія глибокого навчання виявляє аномалії – тріщини і вибоїни на зображеннях, знятими смартфонами, класифікуючи їх за рівнями та агрегуючи дані за ділянками доріг. По-третє, результати аналізу відображаються на інтерактивній карті майже в режимі реального часу, що дозволяє відстежувати динаміку змін стану покриття. Всі виявлені дефекти автоматично передаються в хмарну систему, що допомагає пріоритизувати ремонти, ефективно розподіляти бюджет і спрямовувати ресурси на найбільш проблемні ділянки. Світова практика показує ефективність такого підходу: технологія вже працює в понад 300 муніципалітетах Японії та використовується в десяти країнах світу. Читайте також: Поліцейський пояснив, які авто з пробігом купувати не варто Завдяки встановленню системи на патрульні авто, автобуси та сміттєвози, час інспекції скоротився на 30%, а ефективність ремонтів зросла на 60%. Витрати на утримання доріг можуть знизитися до 80% порівняно з традиційними методами. |
Читайте також:
Шановний відвідувач, Ви зайшли на сайт як незареєстрований користувач. Ми рекомендуємо Вам зареєструватись або зайти на сайт під своїм ім'ям.