Наш сервис по анализу и поиску выбоин на дорогах, основанный на нейросети YOLOv8, предлагает решение для контроля качества дорожного покрытия. Используя передовые методы компьютерного зрения и анализа видеоряда, наша система автоматически обнаруживает и классифицирует выбоины с высокой точностью.
Основные преимущества:
1. Высокая точность обнаружения:
- Нейросеть YOLOv8 обеспечивает мгновенное и точное распознавание выбоин в режиме реального времени.
- Система способна анализировать видеоряды с различным качеством и в различных условиях освещения.
2. Автоматизация процесса:
- Полностью автоматический процесс анализа позволяет сократить затраты на ручной осмотр дорог.
- Система работает непрерывно, обеспечивая постоянный мониторинг состояния дорожного покрытия.
3. Интеграция с существующими системами:
- Легкая интеграция с существующими камерами и системами видеонаблюдения.
- Возможность подключения к централизованным системам управления дорожным движением.
4. Аналитические отчеты и визуализация данных:
- Генерация детализированных отчетов о состоянии дорог с указанием точных координат и размеров выбоин.
- Визуализация данных на интерактивных картах для удобства анализа и принятия решений.
5. Улучшение безопасности и экономия ресурсов:
- Своевременное выявление и устранение выбоин помогает предотвратить аварии и уменьшить износ транспортных средств.
- Эффективное распределение ресурсов для ремонта дорог за счет точного определения проблемных участков.
Как это работает:
1. Сбор данных:
- Видеокамеры устанавливаются на транспортные средства для сбора видеоряда дорог.
2. Обработка видеоряда:
- Нейросеть YOLOv8 анализирует видеоряды, выделяя участки с выбоинами и классифицируя их по размеру и типу повреждения.
3. Генерация отчетов:
- Автоматически создаются отчеты с подробной информацией о каждом выявленном повреждении, включая его местоположение и степень опасности.
4. Визуализация и действия:
- Данные визуализируются на интерактивной карте, что позволяет дорожным службам быстро принимать меры по ремонту и обслуживанию.