Искусственный интеллект (ИИ) все чаще находит применение в различных сферах нашей жизни, и управление городской инфраструктурой не является исключением. Одним из перспективных направлений использования ИИ является контроль качества дорог и содержания дворовых территорий. Такой подход имеет как плюсы, так и минусы.
Среди преимуществ применения ИИ в процессах содержания дорог и дворов можно выделить автоматизацию и ускорение процесса мониторинга состояния дорожного полотна и элементов инфраструктуры, возможность охвата больших территорий без привлечения значительных человеческих ресурсов, объективность оценки и снижение влияния человеческого фактора. ИИ позволяет оперативно выявлять дефекты и своевременно принимать меры по их устранению, а также накапливать и анализировать данные для оптимизации процессов содержания и ремонта дорог.
Однако есть и минусы использования ИИ, такие как высокая стоимость внедрения и обслуживания систем, необходимость в высококвалифицированных специалистах для их разработки, настройки и поддержки.
Качество работы ИИ зависит от полноты и точности обучающих данных, на основе которых он принимает решения. Существуют риски ошибок и неточностей в распознавании дефектов, особенно в сложных погодных условиях или при наличии нетипичных повреждений. Кроме того, возникают вопросы обеспечения информационной безопасности и защиты персональных данных.
Примеры использования ИИ в сфере общественного транспорта и дорожного управления уже есть в России. В Архангельске внедрена система контроля качества дорог, основанная на анализе видеопотока с камер, установленных на автобусах. В Санкт-Петербурге реализуется проект «Умная дорога», где ИИ анализирует данные с камер наблюдения для контроля уборки дворов. Также ИИ применяется в системах прогнозирования трафика, оптимизации работы светофоров и автоматического обнаружения дефектов дорожного полотна.
Технологии обнаружения изъянов на дорожной сети с помощью ИИ обычно базируются на анализе изображений или видеопотоков, получаемых с камер, установленных на автомобилях или стационарных объектах. Нейронные сети и алгоритмы машинного обучения обрабатывают визуальные данные, выделяя и классифицируя различные типы дефектов, такие как ямы, трещины, разрушение разметки и т.д. ИИ может эффективно выявлять выбоины, проломы в асфальтовом покрытии, трещины и сколы различного размера, разрушение дорожной разметки, повреждения дорожных знаков, светофоров, ограждений, а также наличие посторонних предметов и мусора на проезжей части и обочинах.
Пример использования ИИ в Архангельске демонстрирует потенциал таких систем для повышения эффективности контроля за состоянием дорог. Однако для их успешного применения необходимо тщательно подходить к выбору технологий, обучению моделей и интеграции с существующими процессами управления инфраструктурой. При грамотном внедрении ИИ может стать ценным инструментом для улучшения качества дорог и городской среды, но необходимо учитывать возможные риски и ограничения, связанные с его использованием.
АВТОР: Юрий Ванин
Директор департамента дорожно-транспортного строительства компании САТЕЛ