Российские математики предложили нейросеть для эффективного мониторинга качества дорожного покрытия, сообщает пресс-служба МГУ.
Сотрудники МГУ представили собственную комбинацию известных методов на основе архитектуры нейросети U-Net. Данная разработка точно обнаруживает трещины на изображениях дорожного полотна. Как считают исследователи, такой подход может дать начало новым системам мониторинга дорог в реальном времени. Результаты исследования опубликованы на страницах журнала IEEE Access.
Руководитель работы Владимир Половников пояснил, что создателями сети были использованы известные методы, но найдены новые комбинации, которые привели к созданию практичного алгоритма.
Ранее экологи МГУ предложили изменить ПДК химических элементов для городских почв. На сегодняшний день в России используются ПДК, которые соответствуют максимальному уровню содержания вещества, не наносящему вред здоровью человека и почвам.
