Нейросеть в Подмосковье нашла более трех тысяч дефектов на дорогах

Каждый метр

По дорогам региона курсируют 40 мобильных комплексов с нейросетевым ПО, установленных на служебный транспорт. Они анализируют видеопоток в реальном времени, автоматически распознавая проблемы и привязывая их к геокоординатам с точностью до метра. Данные мгновенно поступают подрядным организациям для устранения. Главное преимущество — переход от реактивной модели («ждать жалобу») к проактивной («обнаружить и устранить раньше, чем заметят»). Именно это позволило сократить поток обращений жителей примерно на 10%.

В 2023 году подобный пилотный проект реализовали в Новосибирской области – автобусы оснастили ИИ-видеокамерами для выявления мусора и ям на дорогах. Подмосковье имеет самый богатый опыт внедрения смарт-камер и нейросетей для контроля за городской средой. Общая численность видеокамер, интегрированных в единую сеть области, превысила 160 тысяч. Более 93 тысяч из них работают на базе нейросетей. Поэтому масштабирование новой технологии мониторинга состояния дорог – лишь вопрос времени.

Интеграция в экосистему

Система интегрирована с региональными цифровыми платформами, такими как «Добродел», что создает единый контур для управления инфраструктурой. Жалоба гражданина и сигнал от ИИ попадают в одну систему учета и контроля, что исключает дублирование и позволяет объективно оценивать работу дорожных служб. Дефекты выявляются на ранней стадии, часто до того, как они превратятся в критическую яму, что удешевляет ремонт и повышает безопасность.

Надежда Куртяник - министр государственного управления, информационных технологий и связи Московской областиНейросеть уже обнаружила свыше 3 тысяч дефектов, а количество жалоб жителей на состояние дорог снизилось на 10%. Это собственная разработка Московской области, основанная на технологии компьютерного зрения

Система может стать частью национальной стратегии цифровизации городской инфраструктуры. Дальнейшее развитие связано с интеграцией с системами планирования ремонтов, бюджетирования и логистики, что позволит перейти к предиктивному обслуживанию дорог на основе прогнозов износа.

Цифровой стандарт

Результат внедрения — это не только 3 тысячи оперативно обнаруженных дефектов, но и формирование новой управленческой культуры, основанной на данных. Тренд на использование ИИ в государственном управлении, от дорог до контроля парковок и сбора мусора, набирает силу.

В ближайшие годы подобные системы мониторинга на основе ИИ станут стандартом для всех крупных регионов России. Потом на смену разрозненным решениям придут комплексные интеллектуальные платформы управления дорожным хозяйством. Они будут объединять в реальном времени данные с камер, датчиков, цифровых карт и прогнозных моделей, позволяя не просто латать ямы, а умно и экономно поддерживать всю транспортную инфраструктуру страны.