Российский ИИ объявляет войну дорожным ямам
Компания NtechLab при поддержке Ростеха создала систему искусственного интеллекта, способную автоматически выявлять ямы, выбоины и другие дефекты дорожного покрытия.
Цифровой патруль
Система от NtechLab представляет революционный подход к мониторингу дорожной инфраструктуры, используя существующую сеть камер наблюдения, в том числе, и в общественном транспорте как основу для всеобъемлющего контроля. Нейросеть анализирует видеопотоки в режиме реального времени, автоматически обнаруживая широкий спектр дефектов: от классических ям и выбоин до отсутствующих канализационных люков, и поврежденных барьерных ограждений.
Алгоритм способен выявлять неработающие уличные фонари, поврежденные дорожные знаки, скопления мусора возле дорог, переполненные урны на остановках и даже повреждения фасадов придорожных зданий. Такой широкий функционал превращает систему в универсальный инструмент контроля городской среды. Продукт отличается простотой установки и эксплуатации, не требует значительных инвестиций от заказчика и позволяет оптимизировать распределение бюджетных средств.
Технологическое преимущество решения заключается в использовании уже существующей инфраструктуры. Камеры в автобусах, троллейбусах и трамваях, следующих по регулярным маршрутам, превращаются в мобильные пункты мониторинга, обеспечивающие покрытие всей транспортной сети города. Это позволяет точечно выявлять и устранять дефекты в любой точке городской территории без дополнительных капиталовложений в специализированное оборудование.
Экспортный потенциал и внутренние перспективы
Экспортные перспективы системы мониторинга дорог выглядят особенно многообещающими для развивающихся стран с ограниченными бюджетами на дорожную инфраструктуру. Возможность автоматизации контроля без массовых инвестиций в новое оборудование делает российское решение привлекательным, особенно в регионах со схожими климатическими условиями и проблемами дорожного хозяйства.
На внутреннем рынке система может стать элементом национальной программы цифровизации транспортной инфраструктуры. В условиях, когда российские регионы сталкиваются с необходимостью более эффективного использования бюджетных средств, автоматизированный мониторинг дорог позволяет перейти от реактивного к проактивному подходу в обслуживании дорожной сети.
Интеграция с существующими системами «умного города» открывает дополнительные возможности развития. Данные о состоянии дорог могут использоваться для оптимизации маршрутов общественного транспорта, планирования ремонтных работ и формирования долгосрочных стратегий развития городской инфраструктуры. В перспективе система способна стать частью единой цифровой платформы управления городским хозяйством.
Недолгий путь к решению
Переход к использованию искусственного интеллекта в дорожном мониторинге начался в 2021 году с проекта компании «Билайн». Оператор запустил систему автоматического поиска ям на дорогах с помощью дронов и нейросетей. Особенностью решения стала способность не только обнаруживать дефекты, но и определять их глубину, что критически важно для классификации нарушений требований ГОСТ.
Параллельно развивались академические исследования в области ИИ-диагностики дорог. В 2025 году ученые МТУСИ и МАДИ представили систему, сочетающую виброакустический анализ и машинное обучение. Разработка позволяет автоматизировать обработку акустических данных, которые ранее требовали ручного анализа экспертами. Нейросеть фильтрует посторонние шумы и классифицирует дефекты покрытия, существенно ускоряя процесс диагностики.
Опыт госкорпорации «Автодор» продемонстрировал возможности ИИ в инфраструктурном мониторинге. Совместно с МГУ была создана система автоматического выявления дефектов шумозащитных экранов с точностью 80-90%. Система интегрирована в геоинформационную платформу и позволяет визуализировать проблемы на карте дорожной сети, что стало прототипом для более широких применений ИИ в дорожном хозяйстве.
Будущее цифрового дорожного хозяйства
Внедрение системы NtechLab может стать катализатором трансформации российского дорожного хозяйства в ближайшие годы. Успешная реализация пилотного проекта в одном из регионов создаст прецедент для масштабирования технологии на федеральном уровне в рамках национальных программ цифровизации и обеспечения безопасности дорожного движения.
Краткосрочные перспективы связаны с расширением функциональности системы и интеграцией с существующими муниципальными сервисами. Данные о дефектах дорог могут автоматически передаваться в системы управления городским хозяйством, формируя задания для ремонтных служб и контролируя сроки их выполнения. Это позволит перейти от традиционной модели «обнаружил — отремонтировал» к предиктивному обслуживанию дорожной инфраструктуры.
Среднесрочная
перспектива предполагает интеграцию с дополнительными источниками данных.
Исследователи уже работают над объединением видеоанализа с лазерными сканерами
и радарами для более точной диагностики.
Развитие адаптивных моделей ИИ, способных обучаться в реальном времени, обеспечит стабильную работу системы в различных климатических и дорожных условиях.
Долгосрочные перспективы включают создание единой цифровой платформы мониторинга транспортной инфраструктуры, интегрированной с системами управления дорожным движением, экстренными службами и логистическими компаниями. Искусственный интеллект сможет не только выявлять текущие проблемы, но и прогнозировать износ дорожного покрытия, оптимизировать графики ремонтных работ и даже автоматически выявлять места дорожно-транспортных происшествий.
