День в истории ЕАО: стахановское движение, итоги одиннадцатой пятилетки
08:00
Крещение в 2026 году: дата, обычаи, приметы
13:00
Днем до -18 градусов, без осадков: прогноз погоды на начало новой недели в ЕАО
12:00
Въезд в Россию для несовершеннолетних будет возможен только по загранпаспорту
11:00
Россияне будут отдыхать шесть дней на майских праздниках в 2026 году
10:00
Восстановились после ранений и занимаются следж-хоккеем ветераны спецоперации в ЕАО
10 января, 17:45
Все получатели страховых пенсий получат прибавку в 2026 году
10 января, 17:00
Ужесточить штрафы за курение в общественных местах предлагают в России
10 января, 16:00
МВД РФ назвало главные схемы дистанционного мошенничества в 2025 году
10 января, 15:00
Участковые пункты полиции в районах ЕАО преобразились после ремонта
10 января, 14:50
"Голубь" – символ триумфа: дизайнер из ЕАО взяла серебро всероссийского конкурса сувениров
10 января, 14:40
"Налоговый кешбэк" для семей в 2026 году - кто имеет на него право
10 января, 14:00
Снизить ставку по семейной ипотеке хотят в России
10 января, 13:00
30 законов для поддержки бойцов СВО и их родных приняли парламентарии в 2025 году
10 января, 11:00
Рождественский турнир по волейболу состоялся в ЕАО
10 января, 10:30
В Госдуме назвали стоимость пенсионного балла и фиксированную выплату на 2026 год
10 января, 10:00

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