Программные продукты и системы

Научная новизна исследования заключается в разработке универсальной методики для обнаружения и отслеживания дефектов дорожного покрытия, в частности, выбоин и проломов. В отличие от традиционных подходов, которые часто требуют адаптации к различным типам дефектов, в рамках настоящей работы предложено обобщенное решение на базе венгерского алгоритма и фильтра Калмана. Представленный механизм обеспечивает плавную интеграцию в другие сценарии обнаружения и отслеживания, например, деформации, износ поверхности и дорожной разметки, предлагая масштабируемое решение для комплексной диагностики состояния дорог.
Основная идея метода заключается в выделении и сохранении набора идентификаторов, каждый из которых связан с конкретным объектом, и в динамическом обновлении их на основе новых данных по каждому из кадров. Предлагается использовать модель движения  в комплексе с алгоритмом целераспределения, где в качестве модели используется фильтр Калмана, а целераспределения – венгерский алгоритм. Представленный метод основан на оценке ряда параметров предсказания в каждом кадре, а именно: текущей скорости движения (по координатам X и Y по отдельности)  и размера (высоты и ширины обнаруженного объекта), а значит, может быть применим для различных типов дефектов, если таковые будут обнаружены моделью глубокого обучения на этапе первичной идентификации.

Подробное описание дается в статье "Распознавание и отслеживание дефектов дорожного полотна  в реальном времени на основе комплексного использования стандартных вычислительных процедур и глубоких нейронных сетей", авторы Антонов М.О., Темкин И.О. (Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС», г. Москва).