Mesterséges intelligencia segíthet az autósoknak észrevenni a kátyúkat
A Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology (KICT) csapata alkotta meg az úgynevezett "mesterséges intelligencia alapú automatikus kátyúfelismerő rendszert", amely valós időben vizsgálja az utakat, felismerve a felületükön lévő problémákat. Az eszköz egyik fő célja olyan információk gyűjtése, ami segíthet az útfenntartóknak abban, hogy még a balesetek bekövetkezése előtt kiszálljanak és leaszfaltozzák ezeket a problémás területeket.
Dél-Koreában a kátyúk komoly gondok forrása lehet, különösen az esős évszakban. 2020 augusztusában a sofőrök több mint 7000 kátyúról számoltak be a Szöul városára zúduló rekordmennyiségű felhőszakadás idején. Az ország egész területén egyébként 2016 és 2018 között 650 000-nél is több kátyút számoltak össze, ráadásul becslések szerint ezek közel 4 millió dolláros kárt okoztak ebben a 3 évben.
"Az autonóm járművek eljövendő korszakában alapvető fontosságú az útfelületek jó állapotban tartása. Ez a mesterséges intelligencia alapú technológia sokkal könnyebbé teszi a hatékony útfelületkezelést" - mondta Dr. Seungki Ryu egy sajtóközleményben.
Meg nem szünteti, de elkerülni segíthet a kátyúkat a mesterséges intelligencia
Az utak vezethető állapotban tartása azzal kezdődik, hogy lézerszkenneléssel és más képfelismerő technológiával gyorsan megtalálják a burkolatok hibáit, például a kátyúkat. Dr. Ryu csapata olyan rendszert fejlesztett ki, amely az autó szélvédőjén elhelyezett látószenzor segítségével, valós idejű fényképezéssel észleli a kátyúkat vezetés közben. A mesterséges intelligencia modell ezután egy kódoló-dekódoló hálózat segítségével szegmentálja a sérült részeket az ép felületektől.
A képalapú felismerésnél azonban gyakori probléma, hogy a képek pixelminősége a környező környezettől függően változhat. Tehát még a mesterséges intelligencia programoknak is gondot okozhat a kátyúk kiszűrése, mivel az útfelület fényessége folyamatosan változik - elég csak az éjjelekre és nappalokra gondolni.
Ennek orvoslására a tanulmány szerzői egy új, konvolúciós neurális hálózatnak nevezett MI-hálózatot hoztak létre, amely a kép előfeldolgozását és a régebbi szegmentálási modellt kombinálva javítja a kátyúfelismerés teljesítményét. A technológia egy mobilalkalmazás segítségével gyűjti az adatokat, és egy térképalapú felhőalapú szerverplatformra küldi azokat a kátyúk azonosításához.
Dél-Koreában már több önkormányzat teszteli a technológiát, és Dr. Ryu csapata reméli, hogy hamarosan az ország többi része is kipróbálja az útkezelésnek ezt az innovatív megközelítését.
V.V.
