• лента
  • кейсы
  • московские решения
  • аналитика рынка
  • ICT.moscow об ИИ
  • презентации
  • подписка
  • материалы по теме
TELEGRAM-фидict_moscow_ai+ ПОДПИСАТЬСЯ
19
Математики МГУ представили метод на основе архитектуры нейросети U-Net для мониторинга качества дорожного полотна

Изначально U-Net была создана для сегментации биомедицинских изображений, но исследователи применили алгоритмы для фотофиксации дефектов дорог. В частности, разработчики использовали различные подходы к обработке фотографий: двухэтапную процедуру обучения нейросети градиентными методами с эффективными функциями потерь, а также быстрые методы оценки качества сегментирования.

Созданный метод позволяет проводить исследования непосредственно на выходном изображении без постобработки и настройки параметров. По мнению разработчиков, их подход может дать начало новым системам мониторинга дорог в режиме реального времени.

🔗Источник: https://www.cnews.ru/news/line/2022-01-20_matematiki_mgu_predlozhili

***
📎В октябре сообщалось о планах «Автодора» по контролю объектов дорожной инфраструктуры с помощью искусственного интеллекта. Получать данные для аналитики планировали с помощью установленного на автомобиль устройства.
Оригинал
Другие новости:

Следить за новостями
об искусственном интеллекте
в Telegram @ict_moscow_ai

Следить за новостями об искусственном интеллекте в Telegram 
@ict_moscow_ai

Что такое ICT.Moscow?

ICT.Moscow — открытая площадка о цифровых технологиях в Москве. Мы создаем наиболее полную картину развития рынка технологий в городе и за его пределами, помогаем бизнесу следить за главными трендами, не упускать возможности и находить новых партнеров.



Если не указано иное, материалы доступны по лицензии Creative Commons BY 4.0