На протяжении всего прошлого года по региональным трассам ездили специальные автомобили, оборудованные видеокамерами высокого разрешения. Они фиксировали каждый дефект: трещины, стертую разметку, участки с плохим освещением. Объем данных получился настолько большой, что вручную их обработать просто невозможно.

Здесь на помощь пришли алгоритмы. ИИ проанализировал тысячи часов видеозаписей и обнаружил все проблемы с дорожным полотном, которые часто даже не видны человеческому глазу. В результате была получена детальная цифровая карта дорожной сети — с указанием координат каждой ямы, трещины и участка с дефектной разметкой.

Теперь у дорожников Чувашии есть полная оперативная информация о состоянии дорог во всех уголках региона. Вместо того, чтобы чинить случайные участки или реагировать на скопления жалоб, специалисты смогут руководить стратегическим планом работ, начиная с наиболее критических участков и продвигаясь по приоритетам. Таким образом ресурсы дорожных служб будут использоваться гораздо эффективнее.

Напомним, что Чувашия не первопроходец в этом деле — подобные системы уже работают в других регионах России и доказывают свою эффективность. В Нижегородской области искусственный интеллект начал анализировать состояние жизни почти год назад. Сегодня там работают 27 программно-аппаратных комплексов, выявляющих не только ямы, но и неработающие фонари, скопление снега на проезжей части.  90 % обнаруженных недочетов  были устранены сразу же после получения информации о них. Это не просто цифра в отчете: это означает, что система действительно влияет на качество жизни.

В Московской области работают порядка 40 мобильных комплексов с ИИ-приложениями для анализа изображений, установленных прямо на служебном транспорте. Нейросеть в режиме реального времени сканирует каждый метр полотна, отмечая координаты дефектов. За время работы системы было выявлено более 3 тысяч дефектов, при этом количество жалоб жителей на состояние дорог сократилось на 10 %.

А столицу можно считать пионером в этом направлении. С февраля 2023 года Москва использует мобильные комплексы с нейросетевой обработкой видео для контроля состояния дорог. Московская система выявляет девять типов дефектов дорожной инраструктуры: ямы, стертую разметку, повреждение бордюров, трещины, загрязнение остановок и другие недостатки. После того как нейросеть фиксирует проблему, скриншот направляется операторам для проверки, и только затем информация передается в работу специальным службам.

Благодаря таким технологиям, в один прекрасный день станет проще перечислить российские дороги в плохом состоянии, чем найти те, которые соответствуют крылатому выражению о бедах России.  Это уже не шутка о будущем — это логичный результат того, что происходит прямо сейчас. Искусственный интеллект не спешит, не мешает, не зависит от настроения и погоды. При заданном Москвой и регионами темпе развития ИИ-системы, миф о российских дорогах скоро станет всего лишь архаичной шуткой.