Стройка управления Нагаевского торгового порта в Магадане началась в 1944 г.
07:30
В Магадане в четверг днём преимущественно без осадков и около 0º
06:30
В бюджеты Магаданской области поступило 7 млрд рублей
18 марта, 21:09
Эксперт предупредил о платежках ЖКХ с неверной датой оплаты в марте
18 марта, 21:00
Банкоматы исчезают из городов России: сколько их осталось на Дальнем Востоке?
18 марта, 19:30
Стоматология и лечение серьёзных заболеваний — самые желанные опции в ДМС для россиян
18 марта, 19:00
Только 20% тех, кто провел детство в СССР, узнают 9/9 уникальных игрушек — ТЕСТ
18 марта, 18:50
В 2026 году на Дальнем Востоке появится крупный логистический центр
18 марта, 18:30
В Магадане осудили иностранца за публичные угрозы и национальные оскорбления
18 марта, 18:08
На Колыме работодателя заставили выплатить долги по зарплате в 1,7 млн рублей
18 марта, 17:56
В Магадане обсудили вопросы профилактики девиантного поведения среди молодёжи
18 марта, 17:52
Пенсионер из Сусумана заплатит штраф за оплату покупок чужой картой
18 марта, 17:48
Житель Ягодного осужден за незаконную добычу почти 0,5 кг золота
18 марта, 17:43
Магаданцы попались на уловки мошенников и потеряли деньги
18 марта, 17:16
В Улан-Удэ строят водопровод и канализацию для авиазавода
18 марта, 17:00

Теперь выявлять проблемные дороги в России будет ИИ

Новая технология поможет быстро выявлять проблемы на дорогах
Нефтянники в Омске, дорога Евгений Овдеенко, ИА OmskMedia
Нефтянники в Омске, дорога
Фото: Евгений Овдеенко, ИА OmskMedia
Нашли опечатку?
Ctrl+Enter

Ученые из Московского технического университета связи и информатики (МТУСИ) и Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ) разработали новую технологию для анализа состояния дорожного полотна. Эта технология позволяет выявлять различные дефекты, такие как нарушения разметки, выбоины и другие проблемы, с которыми не справлялись предыдущие решения.

Одной из ключевых особенностей новой технологии является использование акустического анализа, который анализирует звуки, издаваемые дорожным покрытием. Это направление сочетает акустические данные с искусственным интеллектом, что является относительно новым и перспективным подходом. Ксения Полянцева, и.о. замдекана факультета информационных технологий МТУСИ, объяснила, что акустические данные могут служить дополнительным источником информации для нейросетевых моделей, что повышает точность анализа, пишут "Известия".

Разработанная модель предназначена для автоматической обработки изображений асфальтобетонного покрытия, которые получают с помощью специализированных автомобильно-дорожных сканеров. Это значительно ускоряет процесс диагностики состояния дорог и планирования необходимых ремонтных работ, что, в свою очередь, может улучшить безопасность и качество дорожного движения.

На данный момент новая технология находится на стадии апробации и тестируется в дорожных лабораториях МТУСИ и МАДИ. В будущем она может стать важным инструментом для дорожных служб, позволяя более эффективно управлять состоянием дорожной инфраструктуры.

190425
32
24