Автоматизированное обнаружение дефектов на дорожном полотне с применением сверточных нейронных сетей

Abstract

В работе представлен новый метод, основанный на глубоком обучении для обнаружения повреждений на дорожном полотне по изображениям, сделанным с помощью смартфона, установленного на транспортном средстве. Для решения этой задачи была применена модель сверточной нейронной сети. Степень соответствия, полученная на анализе этих данных, подтверждает результативность модели обнаружения дефектов, а также демонстрирует ее преимущество над другими методами машинного обучения.

The paper presents a new method based on deep learning to detect damage on the roadway from images taken using a smartphone mounted on a vehicle. To solve this problem, a convolutional neural network model was applied. The degree of compliance obtained from the analysis of these data confirms the effectiveness of the defect detection model, as well as demonstrates its advantage over other machine learning methods.