Математики МГУ разработали уникальную модель известных методов на базе архитектурной нейросети U-Net. Устройство детально и эффективно находит трещины на изображениях дорожного полотна, а по своей точности и надежности превосходит любые аналоги. Разработка способна дать толчок для наблюдения за дорогами в формате реального времени, а это в целом окажет положительное влияние на российскую инфраструктуру, повысив ее безопасность.

Три года назад стартовал отечественные проект «Безопасные качественные дороги», основной целью которого стало улучшение состояния магистралей и трасс. На сегодняшний день даже 50% дорог не совпадает с принятыми нормативами, а большая часть ДТП случается по причине аварийного дорожного покрытия. В связи с актуальностью вопроса эксперты принялись изобретать новые методики отслеживания образующихся дефектов, чтобы еще на ранних этапах устранить потенциальную опасность.

Математикам МГУ удалось разработать практикоприменимый способ для слежения за качеством дорог. Научные деятели взяли за основу известные методы, но вывели новые уникальные комбинации, приводящие к практическим формулам и обладающие важными алгоритмами для современного мира.