Выбоины обходятся американским водителям примерно в 3 миллиарда долларов в год на ремонт транспортных средств и другие расходы. Эта цифра не включает стоимость аварий, вызванных выбоинами. В опросе, проведенном IAM Roadsmart (ранее Institute of Advanced Motorists), девять из десяти из 2000 опрошенных водителей заявили, что в прошлом году на них повлияли выбоины. Более половины (54%) заявили, что им пришлось резко вильнуть или затормозить, чтобы избежать столкновения с выбоиной.
Что такое визуальное обнаружение выбоин?
Обнаружение выбоин является неотъемлемой частью обслуживания дорог и обеспечения безопасных условий вождения. Это сложная задача, требующая точного обнаружения и мониторинга дорожных условий в режиме реального времени. Благодаря достижениям в области компьютерного зрения, Интернета вещей (IoT) и искусственного интеллекта (ИИ) видеопотоки распределенных камер можно анализировать с помощью моделей глубокого обучения для проверки дорожных условий с помощью ИИ.
Приложения компьютерного зрения для обнаружения выбоин имеют широкий спектр применения, включая обслуживание дорог, умный город , управление активами, транспорт и системы управления дорогами. Разработка автоматизированных систем обнаружения выбоин позволила быстрее обнаруживать выбоины, что позволяет проводить своевременный ремонт и минимизировать затраты на обслуживание дорог.
Особенности обнаружения выбоин с помощью ИИ
Приложение для обнаружения выбоин на основе ИИ использует несколько камер для захвата дорожного покрытия. Видеопоток камер обрабатывается с использованием алгоритмов сегментации глубокого обучения или обнаружения объектов для автоматического поиска и локализации нескольких выбоин.
- Обнаружение в реальном времени: приложения обнаружения выбоин на основе ИИ могут определять выбоины в реальном времени. При использовании моделей обнаружения объектов, таких как YOLOv7 , выбоины считаются объектами, которые необходимо обнаружить.
- Высокая точность: эти системы используют комбинацию компьютерного зрения и алгоритмов глубокого обучения для точного обнаружения и классификации выбоин, сокращая количество ложных срабатываний и ложных отрицательных результатов.
- Поддержка нескольких камер: системы обнаружения выбоин на основе машинного зрения могут поддерживать несколько камер, что позволяет получать высококачественные изображения дорожного покрытия с разных ракурсов.
- Механизм оповещения: такие системы могут быть интегрированы с механизмами оповещения, отправляя уведомления бригадам по обслуживанию дорог, водителям или менеджерам автопарков при обнаружении выбоин.
- Экономичность: по сравнению с другими методами обнаружения выбоин, такими как ручные проверки, системы обнаружения выбоин на основе зрения относительно недороги и могут охватить большую площадь за меньшее время, что повышает эффективность и снижает затраты.
- Масштабируемость: метод, основанный на машинном зрении, надежен и подходит для развертывания системы машинного зрения на базе искусственного интеллекта во всем парке транспортных средств.
Ценность автоматизированного обнаружения выбоин с помощью ИИ
Распознавание номерных знаков на основе видео с использованием глубокого обучения имеет важное значение для широкого спектра приложений, требующих идентификации транспортных средств для повышения безопасности, автоматизации и производительности.
- Сокращение расходов на техническое обслуживание транспортных средств за счет раннего обнаружения выбоин и их оперативного ремонта, что обеспечивает более качественное обслуживание инфраструктуры.
- Повышение безопасности за счет обнаружения выбоин и сообщения о них в режиме реального времени, что снижает риск аварий и повреждения транспортных средств.
- Повышение эффективности содержания дорог за счет принятия своевременных и эффективных мер по ремонту дорог, минимизации затрат на ремонт и обеспечения более плавного вождения.
- Экономия средств за счет автоматизации ручных процессов и замены устаревших методов недорогим и мощным визуальным контролем на основе искусственного интеллекта, что позволяет охватить большую территорию силами меньшей команды.
- Принятие решений на основе данных путем сбора и анализа данных о местоположении и серьезности выбоин для оптимизации ресурсов и экономии затрат.