Новосибирская область. В регионе разработали приложение для определения геометрических параметров автомобильных дорог

Научный коллектив НГТУ совместно с представителями регионального Минтранса разработали решение, позволяющее упростить проектирование и паспортизацию автомобильных дорог. Решение позволяет автоматизировать выделение структурных элементов дорожного полотна.

«Разработка НГТУ НЭТИ позволяет автоматизировать сбор и анализ параметров дорог, сократить влияние человеческого фактора и повысить точность проектных и паспортных работ. Такие цифровые решения напрямую работают на повышение качества дорожной инфраструктуры региона, имеют не только научный, но и практический потенциал», — отметил министр транспорта и дорожного хозяйства Новосибирской области Анатолий Костылевский.

Проект по созданию программного обеспечения стартовал в ноябре 2024 года. В разработке приняли участие научные сотрудники НГТУ НЭТИ и специалисты Территориального управления автомобильных дорог. На сегодняшний день приложение способно работать с лазерным сканированием, просматривать структурные элементы дорожного полотна (основание, слои покрытия, откосы дороги). Для разработки программного обеспечения разработчиками были предложены и исследованы методы машинного обучения для автоматического обнаружения и детектирования — выделения границ элементов дорожного полотна (разметки, разделительных полос, кромок покрытия, откосов и т.д.). 

Отличие системы от других программных решений в том, что проектировщики могут использовать одну программу без боязни потерять данные при экспортировании из одной системы в другую.

«Мы решили создать собственный продукт — комплексное решение, которое можно назвать «Геоинформационной системой с элементами системы автоматизированного проектирования», позволяющее оптимизировать функциональность и повысить производительность работ по формированию паспорта дороги», — рассказал руководитель проекта, доцент кафедры теоретической и прикладной информатики кандидат технических наук Виталий Карманов.

В настоящее время научный коллектив приступил ко второму этапу проекта. До ноября 2026 года программа должна быть дополнена возможностью определения геометрических параметров продольного и поперечного профиля дороги, определения дефектов дорожного полотна. Для разработки математического, алгоритмического и программного обеспечения проекта планируется использование технологий Big Data, элементов машинного обучения, компьютерного зрения, теории искусственного интеллекта и нейронных сетей.

Источник: https://mintrans.nso.ru/