Формирование уникального набора данных для детектирования и классификации дефектов дорожного полотна

Цель и#nbsp;задачи
Разработка интеллектуальной системы сбора и#nbsp;анализа дефектов дорожного полотна посредством стереокамеры.

1. Разработать установку для#nbsp;сбора данных
2. Сбор уникального набора данных
3. Разработать нейросетевые алгоритмы для#nbsp;детектирования и#nbsp;классификации дефектов дорожного полотна
4. Разработать высоконагруженную платформу для#nbsp;агрегации и#nbsp;анализа данных
5. Провести вычислительный эксперимент на#nbsp;реальных данных

Основные результаты проекта.
1. Собран уникальный набор изображений, состоящий из#nbsp;изображений дорожного полотна, на#nbsp;которых изображены повреждения дороги. Структура датасета состоит из#nbsp;4 классов дефектов полотна. При этом количество снимков с#nbsp;проломами равняется примерно 6600, количество снимков с#nbsp;просадками равняется примерно 5500, количество снимков с#nbsp;выбоинами равняется примерно 8300, а#nbsp;снимков с#nbsp;другими дефектами около 4500. При разметке данные структурируются и#nbsp;к#nbsp;каждому изображению формируются метаданные в#nbsp;формате xml, содержащие данные о#nbsp;положении дефекта на#nbsp;снимке и#nbsp;его размеры.
2. Разработаны нейросетевые алгоритмы детектирования и#nbsp;классификации дефектов дорожного полотна
3. Разработана высоконагруженная платформа для#nbsp;агрегации и#nbsp;анализа данных