Ученые кафедры инженерной геологии, мостов и сооружений на дорогах ДСФ ТГАСУ завершили очередной этап экспериментов по применению в дорожном строительстве киберфизических систем, в частности, технического зрения. Цель экспериментов, которые проводились совместно с коллегами кафедры математического анализа и теории функций ТГУ, - распознавание дефектов дорожных покрытий с помощью видео- и фотоизображений и с применением алгоритмов искусственного интеллекта. По итогам исследования подготовлена статья «Применение методологии нейронных сетей для распознавания дорожного покрытия при проектировании ремонтов автомобильных дорог», которая направлена в один из ведущих отечественных научных журналов в сфере дорожного строительства «Вестник МАДИ». Авторы публикации: доценты ТГАСУ Павел Елугачев, Александр Алексеев, профессор Борис Шумилов и доцент ТГУ Владимир Губин.
Целью работы является получение в перспективе искусственного интеллекта способного решать рутинные задачи инженеров-дорожников.
– На данном этапе исследований, наша задача – научиться с помощью видео- и фоторядов, и благодаря обработки их алгоритмами искусственного интеллекта распознавать ведущие линии автомобильных дорог, мостов и дефекты на их поверхностях, которые очень важно знать для дорожников и мостовиков для принятия решений по текущему и капитальному ремонту, – поясняет заведующий кафедрой инженерной геологии, мостов и сооружений на дорогах ТГАСУ Павел Елугачев. – Распознавание дефектов по видео- и фотосъемке сегодня производится вручную и на это уходит очень много времени и сил. Мы же используем уже существующие нейронные сети и создаем собственные алгоритмы, которые «обучают» искусственный интеллект распознавать на кадрах и саму дорогу, и существующие на ней дефекты.
В исследованиях дорожного полотна принимают активное участие молодые ученые ТГАСУ: инженер-исследователь Алексей Банников, инженер Рустам Сатабаев, другие специалисты.
– Для мониторинга состояния дороги с помощью технического зрения вовсе не требуется спецтехника, достаточно обычного автомобиля и беспилотного летательного аппарата (БПЛА) с возможностью видеосъемки смартфоном, видеорегистратором или видеокамерой. Проезд или пролет по исследуемой дороге записывается на камеру, затем запись пропускается через компьютер и алгоритм технического зрения фиксирует и определяет различные дорожные дефекты: поперечные, продольные, диагональные и осевые трещины, ямы, сети трещин, повреждения кромки проезжей части и другие, – рассказывает инженер-исследователь Алексей Банников.
По этому направлению исследований специалистами ТГАСУ уже опубликованы статьи в научных журналах, вызвавшие интерес, как у ученых, так и инженеров-дорожников. Данные исследования идут в рамках импортозамещения, поскольку ученые разрабатывают собственные алгоритмы искусственного интеллекта.
– После года работы получили неплохие результаты, которые показали, что данная технология является перспективной и будущее за мониторингом дорог и различных сооружений с помощью искусственного интеллекта. Уверен, ученые ТГАСУ идут правильным путем: весь мир идет к тому, чтобы внедрять нейронные сети, техническое зрение во все сферы деятельности человека. В ближайшие годы наша страна должна сделать технологический рывок в этом направлении, поэтому рутинные задачи с плеч инженеров необходимо перебросить на «искусственный интеллект», – резюмирует Павел Елугачев.
