Научная команда НГТУ НЭТИ представила приложение, которое автоматизирует выделение структурных элементов дорожного полотна. Решение планируется использовать при проектировании и паспортизации дорог, а также для задач развития транспортной инфраструктуры региона.
Проект реализуется совместно с Территориальным управлением автомобильных дорог Новосибирской области. В ведомстве уже оценили работу учёных. Министр транспорта региона Анатолий Костылевский подчеркнул:
«В Новосибирской области протяженная сеть автомобильных дорог, и для нас важно, чтобы проводимые работы проводились качественно, в том числе на этапе проектирования. Разработка НГТУ НЭТИ позволяет автоматизировать сбор и анализ параметров дорог, сократить влияние человеческого фактора и повысить точность проектных и паспортных работ. Такие цифровые решения напрямую работают на повышение качества дорожной инфраструктуры региона, имеют не только научный, но и практический потенциал».
По словам руководителя проекта, доцента кафедры теоретической и прикладной информатики Виталий Карманов, команда изучила существующие аналоги и решила создать комплексный инструмент:
«В настоящее время одной из современных, активно развивающихся и применяемых технологий сбора пространственных данных является лазерное сканирование. После получения исходных данных требуется применение специализированных программ для их дальнейшей обработки — фильтрация, прореживание, выделение структурных элементов дорожного полотна. Информационный поиск аналогов и их анализ показал, что в существующих решениях не всегда достаточно внимания уделяется элементам проектирования, зачастую специалистам-проектировщикам требуется экспортировать данные в другие программы для их дальнейшей обработки. Мы решили создать собственный продукт — комплексное решение, которое можно назвать “ГИС с элементами САПР”, позволяющее оптимизировать функциональность и повысить производительность работ по формированию паспорта дороги».
Сейчас учёные приступили ко второму этапу работы. До ноября 2026 года в приложение добавят функции определения геометрических параметров профиля дороги и выявления дефектов. Планируется применение технологий Big Data, машинного обучения, компьютерного зрения и нейросетей.
Ранее мы писали, что учёные из НГТУ разработали нейросеть для выявления дефектов металла.
Марина Злобина
