СКАНДОР: искусственный интеллект, который выводит дорожный контроль на новый уровень

Цифровизация дорожной инфраструктуры уже стала нормой, а системы на основе искусственного интеллекта постепенно становятся ключевым инструментом повышения безопасности и эффективности управления дорожной сетью. Их используют как для создания беспилотного транспорта, так и для работы с большим объемом данных. Информация приобрела особую ценность и становится источником принятия управленческих решений.

На российском рынке сегодня представлено несколько компаний, использующих нейросети для понимания текущей ситуации на дороге и в придорожной инфраструктуре. Решается круг задач от контроля состояния дорожного полотна до автоматического вынесения штрафов за административные нарушения — не там припарковался, свалил мусор у обочины или вывез на колесах грязь со стройки на дорогу.

Одно из российских предприятий, успешно использующих нейросети для мониторинга состояния дорожного покрытия и дорожной инфраструктуры, орловская компания «К-Софт».

Искусственный интеллект в дорожной отрасли: от данных к управлению

Рост нагрузки на дорожную сеть, дефицит инспекторских ресурсов и высокая стоимость регулярных проверок формируют запрос на более быстрые и объективные методы контроля. Российские разработчики предлагают разные подходы, но особый интерес вызывает класс решений, использующих нейросети для анализа дорожной обстановки и инфраструктуры в реальном времени.

Решение «Скандор», разработанное компанией «К-софт», автоматизирует диагностику, контроль качества работ и планирование ремонта, опираясь на нейросетевой анализ видеоданных и действующие нормативы отрасли. Решение внесено в единый реестр российских программ для ЭВМ (Минцифры), получило свидетельство о государственной регистрации программы.

По оценкам отраслевых специалистов, ключевыми вызовами в содержании дорожной сети сегодня являются:

• увеличение дефектов покрытия за счет роста нагрузки на дорожную сеть;
• несвоевременное выявление дефектов улично-дорожной сети, что ведет к росту аварийности на автодорогах;
• высокая стоимость работ по проверке дорожной инфраструктуры;
• сложности контроля качества работ подрядчиков;
• нехватка данных для планирования ремонта улично-дорожной сети.

Для субъектов Российской Федерации эти вопросы напрямую связаны с рядом требований, такими как ОДМ 218.4.039 2018 «Рекомендации по диагностике и оценке технического состояния автомобильных дорог», Приказом Минтранса России от 07.08.2020 N 288 «О порядке проведения оценки технического состояния автомобильных дорог» и др. По мере роста уровня зрелости интеллектуальных транспортных систем городских агломераций автоматизация контроля состояния дорожного полотна и дорожной инфраструктуры становится обязательной.

Интеллектуальная система мониторинга состояния дорожного покрытия «Скандор» автоматизирует контроль и анализ состояния дорожного покрытия с помощью искусственного интеллекта.

Для повышения эффективности обслуживания дорог производится:

• сбор данных с видеорегистраторов;
• анализ дорожного покрытия на основе искусственного интеллекта;
• выявление дефектов;
• формирование дефектных ведомостей;
• автоматизированное взаимодействие с подрядчиками;
• мониторинг зимнего содержания улично-дорожной сети;
• планирование ремонта улично-дорожной сети;
• отчетность и аналитика.

Целевой аудиторией таких решений являются, прежде всего, органы региональной исполнительной власти и их подрядные организации, отвечающие за качество дорог и их нормативную эксплуатацию. Также интересно решение контролирующим органам. Многое в реализации проекта зависит от того, насколько заинтересовано руководство в прозрачности схемы бизнес-процессов, выстроенных от заказчика до подрядчика.

Преимущества системы СКАНДОР

Как показывает практика, большинство существующих сегодня на рынке решений — сложные аппаратно-программные комплексы. Такие решения, как правило, обладают высокой стоимость покупки и высокой стоимостью эксплуатации.

Разработчики системы «Скандор» пошли другим путем: исходили из того, что техника сегодня максимально «обвешана» различным оборудованием, в том числе, и видеорегистраторами. Они и стали тем источником информации, которую в дальнейшем анализирует нейросеть. Это позволило использовать уже работающее оборудование и сделать решение демократичным по цене и максимально удобным для его внедрения и обслуживания. Есть, конечно, одно — «НО», — регистраторы должны иметь привязку к системе координат.

Пользователи системы отмечают ее достоинства:

• информация собирается с установленных на транспорте регистраторов, что значительно оптимизирует расходы на приобретение и обслуживание системы;
• искусственный интеллект без участия операторов автоматизирует обнаружение дефектов улично-дорожной сети, недостатков зимнего содержания, выявляет проблемы с дорожными знаками и системой уличного освещения;
• выстроено автоматическое взаимодействие с подрядчиками, ведется контроль выполнения работ по итогам формирования дефектной ведомости.

Немаловажную роль в системе играет и мобильное приложение. Оно делает систему гибкой и не привязывает ее только к одному источнику информации — видеорегистратору.

Каждая информационная система должна работать на результат.

В «Скандоре» он заключается в следующем:

• повышение качества содержания дорог;
• сокращение времени на выявление дефектов дорожного покрытия;
• прозрачность контроля за подрядными организациями;
• снижение затрат;
• скорость обработки на 80 % выше;
• точность распознавания — 95 %.

Как это работает?

• Планирование мероприятия
• Сбор данных с видеорегистраторов
• Анализ ИИ, выявление дефектов улично-дорожной сети
• Формирование дефектной ведомости
• Формирование предписания подрядчику
• Контроль устранения дефектов
• Отчётность, аналитика

Функциональные возможности интеллектуальной системы мониторинга состояния дорожного покрытия (СКАНДОР).

Алгоритм работы системы:
1. Планирование мероприятия
2. Загрузка видео
3. Камеральная проверка
4. Контроль — Дефектная ведомость
5. Формирование предписания подрядчику
6. Контроль устранения дефектов
7. Отчетность, аналитика

1. Планирование мероприятия

• Виды мероприятий: Фотосъёмка, видеосъёмка, контроль
• Интерактивная карта
• Расчёт длины маршрута
• Назначение исполнителей

2. Загрузка видео

• Файлы с видеорегистраторов, установленные на любой технике
• Не требуется дополнительного оборудования. Используются уже установленные регистраторы

3. Камеральная проверка с помощью искусственного интеллекта

Распознавание дефектов:

• покрытия проезжей части;
• дорожной разметки;
• дорожных ограждений и бортового камня.
Точность распознавания — 95 %.
Ежедневно система может обрабатывать 500+ км видео без участия оператора

4. Контроль — формирование дефектной ведомости

1. Подтверждение выявленных дефектов старшим оператором
2. Автоматическое формирование документов:
• ведомость дефектов покрытия по ГОСТ Р 50597 2017;
• ведомость дефектов покрытия по ОДМ 218.4.039.

5. Формирование предписания подрядчику

Алгоритм действий:

• Создание предписания и назначение подрядчика
• Отслеживание
• Контроль выполнения
• Приёмка работ
• Создание актов выполненных работ

Формирование предписания подрядчику дает следующий результат:

• Четкий контроль над сроками и качеством выполнения работ
• Прозрачность взаимодействия с подрядчиком
• Документальное подтверждение выполненных мероприятий

6. Контроль устранения дефектов

Личный кабинет подрядчика отображает следующую информацию:
• Статусы предписаний
• История исправлений

В системе для контроля устранения дефектов также используется мобильное приложение для контролеров. Мобильное приложение позволяет контролеру получать задания по проверке устраненных дефектов. Дает возможность контролеру принять или отклонить устраненный дефект.



7. Отчётность, аналитика

Для отчетности предоставляется следующая информация:

• Архивы мероприятий
• История дефектов
• Отчеты по предписаниям
• Сезонные отчеты (зимнее содержание)
• Отчеты по подрядчикам


Отдельный блок решения «Скандор» — программный модуль «Зимнее содержание дорог»

В условиях снежной зимы на первый план выходят вопросы своевременной уборки снега с дорог. Отдельный модуль в программе позволяет определять заснеженность дорожного полотна, наличие сугробов. Система обучена таким образом, что автоматически обнаруживает недостатки в обслуживании дорог. Она при помощи нейросети определяет процент заснеженности дороги.

Алгоритм работы модуля схематично представлен следующим образом: Видеопоток с городских камер — анализ ИИ — оценка процента заснеженности по расписанию — уведомление ответственных при превышении определенного процента — формирование отчетов.

Преимущества:

• Объективность — искусственный интеллект исключает субъективную оценку
• Круглосуточность — возможность мониторинга дорожного полотна с городских камер видеонаблюдения даже ночью в метель.
Экономия — снижение штрафов за некачественную уборку


Мобильное приложение системы

Разработаное мобильное приложение, предназначено для:

• создания видеосъёмки;
• фиксации дефектов;
• контроля устранения дефектов.

Приложение доступно на планшетах, что делает его удобным для использования в любых условиях. Мгновенная регистрация дефектов — пользователи могут быстро фиксировать дефекты с помощью фотографий, видео и текстовых комментариев. Автоматическая геолокация — приложение использует GPS для точного определения координат дефекта. Интеграция с основной системой — данные из мобильного приложения автоматически передаются в центральную систему учета дефектов.

Преимущества мобильного приложения:

• простой и интуитивно понятный интерфейс;
• сокращение времени на документирование проблемы;
• минимизация ошибок в указании местоположения.

Какие получены эффекты от реализации интеллектуальной системы мониторинга состояния дорожного покрытия «СКАНДОР»?

1. Автоматизация процессов мониторинга состояния дорожного полотна с минимизацией фактора «человеческой ошибки».
2. Возможность оперативного реагирования на выявленные системой дефекты дорожного полотна и дорожной инфраструктуры.
3. Оптимизация бюджетных расходов за счет возможности использования системой уже установленных на транспорте видеокамер.




Масштабирование системы и ее перспективы

Гибкость информационной системы и ее способность адаптироваться под новые задачи являются ключевыми факторами успешного внедрения любой информационной системы на рынке. Как отмечают разработчики, масштабирование системы «Скандор» предполагает, прежде всего, возможность ее адаптации под задачи органов исполнительной власти, муниципального образования, подведомственных организаций, отвечающих за состояние дорог и дорожной инфраструктуры. При этом технология настолько универсальна, что позволяет контролировать состояние дорог федерального, регионального и муниципального значений.

Если говорить о перспективах развития, то, во-первых, это детекция нештатных ситуаций, а во-вторых — разработка аналитической модели классификации противоправных действий в отношении транспортных средств/пешеходов по видеоизображению, распознание дорожно-транспортных происшествий на территории парковки.

Профессиональное признание

«Скандор» стал победителем в номинации «Лучшее решение с использованием технологий искусственного интеллекта» на форуме-выставке «Интеллектуальные транспортные системы России — 2025». Эксперты высоко оценили функционал системы, ее рыночные перспективы.

Система успешно прошла тестирование в Орловской области и показала высокую точность работы и эффективность организационного взаимодействия. Разработка резидентов кластера ГЛОНАСС (К-57) органично вписывается в стратегию развития интеллектуальных транспортных систем, где дорожным сетям придается свойство интеллектуальности.