Русский
Как машинное зрение обнаруживает повреждения дорожного покрытия: от пассивного распознавания к активному прогнозированию
Создано 01.09
Повреждения дорожного покрытия, такие как выбоины, трещины и колеи, не только ставят под угрозу безопасность дорожного движения, но и влекут за собой значительные расходы на техническое обслуживание для правительств и транспортных ведомств по всему миру. По данным Американского общества инженеров-строителей (ASCE), только Соединенным Штатам потребуется 435 миллиардов долларов на ремонт и модернизацию своей дорожной инфраструктуры к 2030 году. Традиционные методы проверки дорог, основанные на ручном патрулировании или дорогостоящих специализированных транспортных средствах, неэффективны, трудоемки и подвержены человеческим ошибкам. В последние годы,камера виденияТехнологии, основанные на искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении (МО), стали революционным прорывом в области обнаружения повреждений дорожного покрытия. В отличие от традиционных методов, которые лишь "находят существующие повреждения", современные системы машинного зрения развиваются в направлении "прогнозирования потенциальных повреждений", что коренным образом меняет подход к обслуживанию дорожной инфраструктуры. В этой статье мы подробно рассмотрим принципы работы, технологические достижения, практическое применение и будущие тенденции использования машинного зрения при обнаружении повреждений дорожного покрытия.
1. Основная логика: Как камера видения "видит" повреждения дороги
В своей основе, основанное на камере видения обнаружение повреждений дороги — это процесс преобразования визуальной информации в действенные данные через три ключевых этапа: захват изображения, извлечение признаков и классификация повреждений. Что отличает его от человеческого зрения, так это способность выявлять тонкие, незаметные признаки повреждений и обрабатывать огромные объемы данных объективно и эффективно.
1.1 Захват изображения: Получение четких данных о дороге в различных условиях
Первым шагом в обнаружении является получение высококачественных изображений дорог, что зависит от передового аппаратного обеспечения камер и гибких решений для развертывания. В отличие от ранних стационарных камер с ограниченным охватом, современные системы используют различные типы камер для адаптации к различным сценариям:
Бортовые камеры: Установленные на обычных патрульных автомобилях, такси или даже общественном транспорте, эти камеры в режиме реального времени захватывают изображения дорог во время движения транспортного средства. Оснащенные датчиками высокого разрешения (обычно 4K или выше) и технологией стабилизации изображения, они могут поддерживать четкость изображения даже на скоростях 60-80 км/ч.
• Дроны: Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) с камерами, установленными под высоким углом, используются для инспекции больших участков дорог, таких как автомагистрали или сельские дороги. Они могут быстро охватывать труднодоступные районы (например, горные дороги) и обеспечивать панорамный обзор состояния дорог, помогая обнаруживать крупномасштабные повреждения, такие как проседание дороги.
• Стационарные камеры наблюдения: Развернутые в ключевых местах (например, на перекрестках, в туннелях или на мостах), эти камеры непрерывно отслеживают состояние дорог. Они особенно эффективны для обнаружения повреждений, вызванных внезапными событиями, такими как сильный дождь или столкновения транспортных средств.
Критически важной задачей при получении изображений является устранение неблагоприятных условий окружающей среды, таких как низкое освещение (ночное время), дождь, туман или интенсивный солнечный свет. Для решения этой проблемы современные системы камер интегрируют адаптивную технологию экспозиции и алгоритмы улучшения изображений. Например, камеры ночного видения используют инфракрасные датчики для дополнения света, в то время как предварительная обработка изображений с помощью ИИ может отфильтровывать шум, вызванный дождем или туманом, обеспечивая последующий анализ на основе надежных данных.
1.2 Извлечение признаков: ИИ идентифицирует "сигнатуры повреждений"
После получения высококачественных изображений системе необходимо извлечь уникальные признаки, отличающие повреждения дороги от нормального дорожного покрытия. Именно здесь машинное обучение, в частности глубокое обучение, играет центральную роль. Традиционные методы обработки изображений полагались на ручное проектирование признаков (например, обнаружение краев, анализ текстуры), которые с трудом адаптировались к разнообразию повреждений дороги (например, выбоины разного размера, различные типы трещин). В отличие от этого, глубокое обучение позволяет системе автоматически изучать "сигнатуры повреждений" на основе больших наборов данных с маркированными изображениями.
Сверточные нейронные сети (CNN) являются наиболее широко используемым алгоритмом для этого этапа. CNN состоит из нескольких сверточных слоев, которые могут автоматически обнаруживать низкоуровневые признаки (например, края, текстуры) и высокоуровневые признаки (например, форму выбоины, рисунок трещины) на изображениях. Например, при обработке изображения выбоины первый сверточный слой идентифицирует края темной области внутри выбоины, в то время как последующие слои объединяют эти края, формируя форму выбоины, отличая ее от других темных областей (например, теней).
Чтобы улучшить точность извлечения признаков, исследователи разработали улучшенные модели CNN, такие как Faster R-CNN и YOLO (You Only Look Once). YOLO, в частности, предпочитается для обнаружения в реальном времени, потому что он обрабатывает всё изображение за один проход, а не делит его на несколько областей. Это позволяет ему обнаруживать повреждения дороги за миллисекунды, что делает его подходящим для бортовых систем инспекции в реальном времени.
1.3 Классификация повреждений: Категоризация и количественная оценка повреждений
После извлечения признаков система классифицирует повреждения и количественно оценивает их серьезность — ключевая информация для решений по обслуживанию. Общие типы повреждений дороги включают:
Ямы: Углубления на поверхности дороги, вызванные проникновением воды и многократной нагрузкой от транспортных средств.
Трещины: Делятся на поперечные трещины (перпендикулярные направлению движения) и продольные трещины (параллельные направлению движения), вызванные термическим расширением и сжатием или структурной усталостью.
Колейность: Борозды, образующиеся в результате деформации асфальта при высоких температурах и повторном давлении транспортных средств.
1. Проскальзывание: Потеря материала дорожного покрытия, приводящая к снижению трения.
Система использует извлеченные признаки для классификации типа повреждения, а затем количественно определяет такие показатели, как размер (например, диаметр выбоины, длина трещины), глубина (для выбоин) и ширина (для трещин). Эта количественная оценка основана на предварительно откалиброванных параметрах камеры — например, расстоянии между камерой и дорожным покрытием, а также фокусном расстоянии объектива — что позволяет системе преобразовывать значения пикселей на изображении в фактические физические размеры.
Например, если камера установлена на высоте 2 метра над дорогой с фокусным расстоянием 50 мм, выбоина, занимающая 100 пикселей на изображении, может быть рассчитана как имеющая фактический диаметр 30 сантиметров. Эти количественные данные помогают дорожным службам приоритизировать ремонт: выбоина диаметром более 50 сантиметров или трещина длиной более 10 метров будет отмечена как элемент, требующий срочного ремонта.
2. Технологические прорывы: от пассивного распознавания к активному прогнозированию
На ранних этапах обнаружения повреждений дорожного покрытия с помощью машинного зрения основное внимание уделялось «пассивному распознаванию» — то есть выявлению уже существующих повреждений. Однако с развитием ИИ и больших данных технология достигла двух ключевых прорывов, переходя к «активному прогнозированию» потенциальных повреждений дорожного покрытия.
2.1 Прорыв 1: Темпорально-пространственная фузия данных для анализа тенденций повреждений
Традиционные системы анализируют одно изображение или пакет изображений, что позволяет отразить только текущее состояние дороги. В отличие от них, современные системы объединяют временные и пространственные данные для анализа тенденций развития повреждений дорожного покрытия. Например, сравнивая изображения одного и того же участка дороги, снятые бортовыми камерами в разное время (например, ежемесячно или ежеквартально), система может рассчитать скорость роста трещин (например, увеличение на 2 метра в месяц) или скорость расширения выбоин.
Это временное слияние данных сочетается с пространственными данными, такими как объем трафика, типы транспортных средств (например, тяжелые грузовики по сравнению с легковыми автомобилями) и местные погодные условия (например, осадки, колебания температуры). Затем модели машинного обучения могут выявить корреляции между этими факторами и повреждением дорожного покрытия. Например, участок дороги с интенсивным движением грузовиков и частыми осадками может иметь на 30% более высокий риск образования выбоин, чем другие участки. Это позволяет транспортным департаментам прогнозировать, какие участки, вероятно, будут повреждены в течение следующих 3-6 месяцев, и принимать превентивные меры (например, заделывать трещины до их расширения) вместо того, чтобы ждать возникновения повреждений.
2.2 Прорыв 2: Периферийные вычисления для принятия решений в реальном времени
Ранние системы камерного зрения полагались на облачные вычисления для обработки изображений — камеры загружали захваченные изображения на удаленный сервер для анализа, что приводило к задержкам (обычно от нескольких часов до нескольких дней) из-за ограничений пропускной способности сети. Это делало невозможным реагирование в реальном времени, например, оповещение водителей о внезапных выбоинах на дороге.
Граничные вычисления решили эту проблему, переместив обработку данных из облака на периферию сети (например, на бортовые компьютеры, локальные серверы рядом с участками дорог). Бортовые системы камер, оснащенные модулями граничных вычислений, могут обрабатывать изображения в режиме реального времени (в течение 100 миллисекунд) и отправлять оповещения непосредственно водителям через информационно-развлекательную систему автомобиля (например, голосовую подсказку: «Впереди яма, пожалуйста, снизьте скорость»). Кроме того, граничные вычисления уменьшают объем данных, загружаемых в облако (передавая только обработанные данные о повреждениях вместо необработанных изображений), экономя пропускную способность сети и повышая безопасность данных.
3. Практическое применение: Трансформация обслуживания дорог по всему миру
Технология машинного зрения широко применяется в проектах по обслуживанию дорог по всему миру, демонстрируя значительное повышение эффективности и экономию затрат. Ниже приведены три типичных примера из практики:
3.1 Пример 1: Система интеллектуального осмотра дорог в Токио
Правительство Токио в 2022 году запустило систему интеллектуального осмотра дорог, используя бортовые камеры, установленные на 500 транспортных средствах общественного транспорта (автобусах и метрополитене), для сбора изображений дорог. Система использует алгоритмы YOLO и граничные вычисления для обнаружения выбоин и трещин в режиме реального времени. К концу 2023 года система обнаружила более 12 000 точек повреждения дорог, сократив время, необходимое для ручных осмотров, на 70%. Кроме того, анализируя тенденции роста повреждений, правительство смогло приоритизировать техническое обслуживание 30 участков дорог с высоким риском, сократив количество дорожно-транспортных происшествий, вызванных повреждением дорог, на 25%.
3.2 Пример 2: Обследование автомагистралей с помощью дронов в Германии
Федеральное министерство транспорта Германии использует дроны, оснащенные камерами высокого разрешения и технологией тепловизионной съемки, для инспекции автомагистралей. Тепловизионная съемка помогает выявлять скрытые повреждения, такие как внутренние трещины дорожного покрытия, невидимые невооруженным глазом. Дроны могут обследовать 100 километров автомагистрали в день, что в пять раз быстрее ручных патрулей. В рамках проекта 2023 года на автомагистрали A7 система дронов обнаружила 45 скрытых просадок, которые были оперативно устранены для предотвращения возможных обрушений дороги. По сравнению с традиционными методами, проект позволил сэкономить правительству около 2 миллионов евро на затратах на техническое обслуживание.
3.3 Случай 3: Совместное обнаружение с автономными транспортными средствами в США.
Несколько штатов США, включая Калифорнию и Техас, сотрудничают с компаниями, занимающимися разработкой автономных транспортных средств (АТС), для использования бортовых камер АТС для обнаружения повреждений дорожного покрытия. АТС оснащены несколькими камерами (передней, задней и боковыми), которые непрерывно снимают высокоточные изображения дорог. Эти данные передаются в департаменты транспорта, которые используют модели искусственного интеллекта для анализа повреждений. Эта модель сотрудничества использует большое количество АТС на дорогах для достижения полного охвата инспекций дорог без дополнительных затрат на специализированные патрульные машины. В Калифорнии эта система увеличила частоту инспекций дорог с одного раза в шесть месяцев до одного раза в две недели, значительно повысив своевременность обнаружения повреждений.
4. Будущие тенденции: Сделать дороги умнее и безопаснее
Поскольку технология машинного зрения продолжает развиваться, она будет играть все более важную роль в будущем интеллектуального транспорта. Ниже приведены четыре ключевых тенденции, за которыми стоит следить:
4.1 Слияние данных с нескольких датчиков для повышения точности
Будущие системы машинного зрения будут интегрироваться с другими датчиками, такими как LiDAR (лазерное сканирование и определение дальности) и радар, для повышения точности обнаружения. LiDAR может предоставлять информацию о 3D-глубине дорожного покрытия, облегчая более точное измерение глубины выбоин и высоты колеи. Радар, с другой стороны, может проникать сквозь дождь, туман и снег, дополняя возможности камер в неблагоприятных погодных условиях. Слияние данных с нескольких датчиков сделает обнаружение повреждений дорог более надежным и устойчивым.
4.2 Интеграция с экосистемами умного города
Данные об обнаружении повреждений дорожного покрытия будут интегрированы в экосистемы умного города, соединяясь с другими системами, такими как управление дорожным движением, общественный транспорт и экстренные службы. Например, если на оживленной дороге обнаружена большая выбоина, система может автоматически уведомить отдел управления дорожным движением для выдачи предупреждения о дорожном движении, направить транспортные средства общественного транспорта в объезд и в режиме реального времени направить ремонтные бригады. Эта бесшовная интеграция повысит общую эффективность городских операций и улучшит впечатления жителей от поездок.
4.3 Оптимизация моделей ИИ для устройств с ограниченными ресурсами
Исследователи работают над оптимизацией моделей ИИ для эффективной работы на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как недорогие камеры и небольшие модули периферийных вычислений. Это снизит стоимость развертывания систем визуализации камер, сделав их доступными для небольших городов и сельских районов с ограниченными бюджетами. Например, легкая модель YOLO с уменьшенными параметрами может работать на модуле периферийных вычислений стоимостью $50, позволяя сельским районам реализовать базовое обнаружение повреждений дорог без значительных инвестиций.
4.4 Прогнозное обслуживание с цифровыми двойниками
Технология цифрового двойника — создание виртуальной копии физической дороги — будет сочетаться с обработкой изображений с камер для достижения более точного предиктивного обслуживания. Система будет непрерывно обновлять цифрового двойника данными о повреждениях дороги в реальном времени и использовать симуляционные алгоритмы для прогнозирования развития повреждений при различных условиях движения и погодных условиях. Это позволит транспортным департаментам разрабатывать индивидуальные планы обслуживания для каждого участка дороги, максимально продлевая срок службы дорожной инфраструктуры и минимизируя затраты на обслуживание.
5. Заключение: Камерное зрение — краеугольный камень интеллектуального обслуживания дорог
Технологии машинного зрения значительно продвинулись от пассивного распознавания повреждений к активному прогнозированию, превращая обслуживание дорог из реактивного в проактивный процесс. Используя передовые камеры, алгоритмы искусственного интеллекта и периферийные вычисления, эти технологии обеспечивают эффективное, точное и своевременное обнаружение повреждений дорожного покрытия, помогая транспортным департаментам сокращать расходы, повышать безопасность и продлевать срок службы дорожной инфраструктуры.
По мере того как технологии продолжают развиваться благодаря мультисенсорной интеграции, интеграции умных городов и технологии цифровых двойников, они станут еще более важным краеугольным камнем интеллектуального обслуживания дорог. В будущем благодаря возможностям машинного зрения мы можем ожидать более безопасных, надежных и устойчивых дорожных сетей. Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по транспорту, планировщиком умного города или просто водителем, обеспокоенным безопасностью дорожного движения, понимание того, как машинное зрение обнаруживает повреждения дорожного покрытия, является ключом к принятию будущего интеллектуального транспорта.
Если вы планируете внедрить систему обнаружения повреждений дорог на основе машинного зрения в вашем регионе, учитывайте такие факторы, как конкретный сценарий развертывания (городские дороги, автомагистрали, сельские дороги), условия окружающей среды и бюджет. Сотрудничество с опытными поставщиками технологий поможет вам разработать индивидуальное решение, отвечающее вашим потребностям и обеспечивающее оптимальные результаты.
Контакт
Оставьте свои контактные данные, и мы свяжемся с вами.
WhatsApp
WeChat