Компьютерное зрение для содержания дорог
Обнаружение луж
Снег на дорогах
Состояние знаков и ограждений
Трещины и ямы
Исправность светофоров
Износ разметки
Исправность дорожного освещения
Прогностическая нейронная сеть
Использование нейронных сетей для обслуживания дорог имеет несколько преимуществ:
1. Экономия затрат
2. Повышенная безопасность
3. Повышение эффективности
Первый шаг для создания системы
Компьютерное зрение для содержания дорог
Содержание городских дорог является сложной задачей для правительства. Дороги выдерживают вес большегрузных автомобилей и испытывают суровые климатические условия.
Обнаружение луж
Лужи на дорогах могут быть опасны для водителей, и если их не устранить, они могут нанести значительный ущерб дорожному покрытию. Обнаружение луж с помощью компьютерного зрения может помочь определить области, где скапливается вода, что может привести к несчастным случаям. Процесс включает в себя захват изображений или видео дорожного покрытия и использование алгоритмов компьютерного зрения для анализа данных. При обнаружении застоя луж система может уведомить о необходимости предпринять соответствующие действия, например, слить воду или отремонтировать дорожное покрытие.
Снег на дорогах
Снег на дороге может сделать вождение опасным и сложным, и для безопасности водителей крайне важно содержать дороги чистыми от снега. Обнаружение снега с помощью компьютерного зрения может помочь определить области, в которых скопился снег и которые необходимо очистить. При обнаружении снега система уведомляет о необходимости предпринять соответствующие действия, например очистить снег или посыпать солью, чтобы растопить снег.
Состояние знаков и ограждений
Дорожные знаки и ограждения необходимы для безопасности водителей, и очень важно поддерживать их в хорошем состоянии. Компьютерное зрение может помочь обнаружить поврежденные или отсутствующие знаки и ограждения. Система будет искать области, где знаки или ограждения отсутствуют или повреждены, указывая на необходимость ремонта или замены. Как только знаки или ограждения обнаружены, система сообщает об этом.
Трещины и ямы
Трещины и выбоины на дорожном полотне могут быть опасны для водителей, и очень важно их своевременно выявлять и устранять. Система компьютерного зрения может обнаруживать трещины и ямы, анализируя текстуру и цвет дорожного покрытия. При обнаружении трещин или ям система может уведомить городские власти о необходимости предпринять соответствующие действия, например, отремонтировать дорожное покрытие.
Исправность светофоров
Светофоры имеют решающее значение для регулирования транспортного потока и обеспечения безопасности водителей. Система компьютерного зрения может обнаруживать проблемы со светофорами, анализируя цвет и рисунок огней. Система будет искать области, где цвета неверны или рисунок не соответствует стандарту. Уведомляет городские власти о необходимости принять меры, таких как ремонт или замена светофоров.
Износ разметки
Компьютерное зрение можно использовать для контроля износа разметки на городских дорогах путем анализа изображений, снятых камерами, которых в изобилии на дорогах города. Изображения обрабатываются алгоритмами для обнаружения износа дорожной разметки, например, выцветания, растрескивания или отслаивания. Затем эту информацию можно использовать для планирования технического обслуживания и перекрашивания маркировки до того, как она станет слишком изношенной и ее будет трудно увидеть водителям.
Исправность дорожного освещения
Система компьютерного зрения может обнаруживать проблемы с дорожным освещением, анализируя цвет и интенсивность света. Система будет искать области с неправильными цветами или слишком низкой интенсивностью и сообщать об этом.
Прогностическая нейронная сеть
Собранные данные из различных источников, включая датчики, камеры и документы. Можно использовать в прогнозировании. Данные должны включать информацию о дорогах, такую как их возраст, использование и состояние. Нейронная сеть выдаст прогноз, какие дороги нуждаются в ремонте. Предоставит приоритетный список ремонтов в зависимости от состояния дорог, частоты использования и других факторов.
1. Экономия затрат
Используя нейронные сети для прогнозирования того, какие дороги нуждаются в ремонте, местные органы власти могут сэкономить деньги, расставив приоритеты в ремонте в зависимости от необходимости. Это снижает вероятность ненужного ремонта и позволяет сэкономить деньги на рабочей силе и материалах.
2. Повышенная безопасность
Содержание дорог необходимо для общественной безопасности. Используя нейронные сети для выявления проблемных зон, местные органы власти могут гарантировать, что ремонт будет выполнен быстро, что снизит риск несчастных случаев и травм.
3. Повышение эффективности
Использование нейронных сетей может повысить эффективность операций по содержанию дорог. Расставляя приоритеты ремонта в зависимости от необходимости, местные органы власти могут оптимизировать свои ресурсы и сократить время простоя.
Первый шаг для создания системы
Существенной проблемой является стоимость внедрения подобной системы видеонаблюдения для города. Хотя стоимость в последние годы снизилась, подобная система по-прежнему требует значительных инвестиций для городов.
Важно тщательно рассмотреть анализ затрат и результатов, чтобы убедиться, что преимущества системы перевешивают затраты.
Для этого необходимо реализовать первый шаг — создание цифровой копии будущей системы.
