Современные методы компьютерного зрения в задачах обнаружения дефектов дорожного покрытия

Введение

Состояние дорожного покрытия является одним из ключевых факторов, определяющих безопасность дорожного движения, экономическую эффективность транспортной инфраструктуры и уровень эксплуатационных затрат. Традиционные методы обследования автомобильных дорог, основанные на визуальном осмотре и инструментальных измерениях, характеризуются высокой трудоёмкостью, субъективностью и ограниченной масштабируемостью. Учитывая рост числа автомобилей и протяжённости дорог, необходим комплексный подход к модернизации и мониторингу дорожной сети, включая внедрение интеллектуальных транспортных систем и цифровых технологий. Только системное развитие инфраструктуры обеспечит устойчивое функционирование экономики и безопасность на дорогах.

Компьютерное зрение позволяет автоматизировать процесс выявления дефектов дорожного покрытия на основе изображений и видеоданных, получаемых с мобильных лабораторий, беспилотных летательных аппаратов и стационарных камер. Современные инструменты в сфере искусственного интеллекта открывают простор для экспериментов с классификацией типов повреждения дорожного покрытия. Целью данной статьи является систематизация и анализ современных методов компьютерного зрения, применяемых для детектирования дорожных дефектов, а также оценка перспектив их практического использования.

Основные типы дефектов дорожного покрытия

Дорожное покрытие представляет собой сложный инженерный объект, который эксплуатируется под воздействием постоянных механических, климатических и эксплуатационных нагрузок. В процессе эксплуатации автомобильные дороги подвергаются влиянию транспортного потока, перепадам температуры, осадкам, а также химических веществ, применяемых в зимний период. Совокупность этих факторов со временем приводит к разрушению структуры покрытия и возникновению различных дефектов, снижающих его эксплуатационные качества.

С точки зрения компьютерного зрения дорожное покрытие представляет собой неоднородную визуальную среду, характеризующуюся:

• высокой текстурной сложностью;
• изменчивостью освещения;
• наличием посторонних объектов (разметка, тени, загрязнения);
• сезонными изменениями внешнего вида.

Эти особенности существенно усложняют задачу автоматического обнаружения дефектов и требуют применения специализированных методов анализа изображений.

Дефекты дорожного покрытия отличаются значительным разнообразием форм и масштабов, что усложняет их автоматическое распознавание. В научных и прикладных исследованиях наиболее часто выделяются следующие типы повреждений: продольные и поперечные трещины, сетка трещин, выбоины и ямы, а также прочие сложно структурированные дефекты.

Каждый тип дефекта обладает характерными визуальными признаками, такими как геометрия, текстура, контрастность и пространственное расположение. Например, трещины имеют выраженную линейную структуру, тогда как выбоины характеризуются локальными областями пониженной яркости и нарушением однородности поверхности. Указанные особенности определяют выбор методов компьютерного анализа и архитектур моделей машинного обучения.

Классические методы компьютерного зрения

Классические методы базируются на заранее заданных алгоритмах без обучения модели. Операторы выделения границ (Canny, Sobel, Laplacian) выявляют резкие перепады яркости, морфологические операции подавляют шумы, пороговая бинаризация разделяет фон и дефектные области.

Методы просты в реализации и имеют низкие вычислительные требования, но демонстрируют точность лишь 60–75% в контролируемых условиях. Неоднородное освещение, тени и разметка создают многочисленные ложные срабатывания. Вариативность поверхности требует постоянной перенастройки параметров.

Сверточные нейронные сети

CNN представляют собой многослойные архитектуры с автоматическим извлечением признаков. Начальные слои фиксируют текстуры и градиенты, промежуточные формируют паттерны дефектов, верхние выполняют классификацию.

Полянцева К. А. показала точность 93% при детектировании трещин и выбоин на разнообразных типах покрытия с высокой устойчивостью к шуму [1]. Нгуен В. Ч. достиг 91% точности для воздушной съёмки при изменяющихся углах наблюдения [3]. Современная модель SMG-YOLOv8 демонстрирует mAP50 79.4% на мультисценарных данных [4], YOLOv4-tiny показывает 93.75% mAP для систем реального времени [5, с. 45678-45692].

Легковесная модель LPDD-YOLO использует сеть FasterNet для снижения вычислительной сложности с интеграцией attention-механизмов и деформируемых свёрток [6]. Модель EE-MSFF с edge-enhanced признаками повышает точность на 2-3% за счёт интеграции традиционных методов выделения границ с глубокими сетями [3].

CNN требуют 10000+ размеченных изображений и демонстрируют точность 85–93%, но их эффективность снижается при изменении условий съёмки.

Трансформерные архитектуры

Трансформеры используют механизмы внимания для анализа глобальных зависимостей. Self-attention вычисляет веса важности для каждого элемента относительно всех остальных, что позволяет выявлять протяжённые дефекты.

Guo et al. показали эффективность Swin Transformer для протяжённых повреждений благодаря иерархической структуре и мультимасштабной обработке [7]. Ashraf et al. продемонстрировали повышение IoU с 78.8% до 93.2% после интеграции трансформерного внимания, Dice коэффициент достиг 94.7% [8, с. 1567-1584].

Трансформеры достигают точности 88–95% для сложных повреждений, но требуют 50000+ изображений и характеризуются высокой вычислительной сложностью.

Мультимодальные модели

Мультимодальные системы интегрируют RGB-изображения, карты глубины, тепловые карты и видеопоследовательности. Gong et al. достигли mAP 93.3% при интеграции визуальных данных с IMU, используя YOLOv7 для классификации повреждений на низко-рискованные и высокорискованные [2].

Комбинированный подход снижает ложные срабатывания и повышает точность на 5–10% по сравнению с одномодальными методами, достигая 92–97% при использовании 2-3 модальностей. Однако требуется специализированное оборудование и синхронизация разнородных датчиков.

Гибридные архитектуры (CNN + Трансформеры)

Гибридные архитектуры объединяют CNN-слои для локального извлечения признаков и трансформер-блоки для глобального контекста. CT-CrackSeg превзошёл чистые attention-модели на 1.864% по IoU, эффективно интегрируя детальную пространственную информацию с глобальным контекстом [9].

CrackFormer использует взвешенную мультиголовую схему self-attention для локальной и глобальной обработки, достигая точности 0.9376, recall 0.9352 и F1-score 0.9364 на семи датасетах [10, с. 24242-24253]. DepthCrackNet показал mIoU 0.77, значительно превосходя TransUNet (0.6908) и Swin Transformer (0.6638), с балансом точности 0.819 и recall 0.849 [11].

Ворожейкин И.В. подтвердил эффективность пространственно-временного анализа видеопоследовательностей с точностью 94% [2]. Лаврухин Е. В. показал возможность снижения потребности в разметке на 60% при использовании полу-супервизированного обучения [4].

Гибридные модели достигают точности 94–98%, эффективно обрабатывая как мелкие, так и протяжённые дефекты, но требуют 20000+ изображений для обучения.

Перспективы развития

Перспективные направления исследований в области автоматизированного детектирования дефектов дорожного покрытия связаны с повышением устойчивости и универсальности алгоритмов, сокращением потребности в ручной разметке данных и улучшением интерпретируемости результатов моделей. Одним из ключевых направлений является разработка мультимодальных систем, способных объединять различные типы информации – RGB-изображения, карты глубины, тепловые карты и видеопоследовательности – для более точного выявления дефектов в условиях сложной текстуры покрытия, изменяющегося освещения и наличия посторонних объектов.

Широкие возможности открывает применение слабонаблюдаемых и самообучающихся моделей, которые позволяют эффективно использовать непомеченные данные и адаптироваться к новым типам покрытий и условиям съёмки без необходимости в крупном размеченном датасете. Методы переноса обучения также являются важным инструментом для адаптации существующих моделей к различным регионам и типам дорожного покрытия, что снижает затраты на сбор и разметку данных.

Большое внимание уделяется интеграции механизмов объяснимого машинного обучения, позволяющих повышать доверие пользователей к результатам автоматизированной диагностики. Разработка таких подходов позволит не только оценивать состояние дорожного покрытия, но и обосновывать полученные выводы в соответствии с нормативными требованиями.

Дальнейшее внедрение гибридных архитектур, объединяющих сверточные нейронные сети и трансформеры, а также их оптимизация для мобильных и встроенных платформ, создаст возможности для оперативного мониторинга состояния дорожной инфраструктуры. Кроме того, синхронизация методов компьютерного зрения с действующими стандартами диагностики позволит применять автоматизированные системы для планирования профилактических ремонтов, управления жизненным циклом дорожных объектов и повышения эффективности содержания дорог.

Заключение

Современные исследования демонстрируют значительный прогресс в применении методов компьютерного зрения для анализа состояния дорожного покрытия. Использование сверточных нейронных сетей, трансформеров и мультимодальных моделей позволяет автоматически выявлять различные типы дефектов с высокой точностью и устойчивостью к изменению освещения, текстуры покрытия и наличию посторонних объектов. Ряд исследований показал эффективность гибридных подходов, сочетающих локальное выделение признаков CNN и глобальный контекст трансформеров, что обеспечивает точную сегментацию протяжённых и сложных повреждений, а также возможность анализа временной динамики дефектов на основе видеопоследовательностей.

Современные работы подтверждают, что мультимодальные модели позволяют существенно снизить потребность в ручной разметке данных, одновременно повышая надежность и адаптивность систем мониторинга. Кроме того, исследования показывают перспективность интеграции методов объяснимого машинного обучения для интерпретации результатов и их соответствия нормативным требованиям.

Таким образом, текущие достижения в области компьютерного зрения открывают новые возможности для комплексного и автоматизированного контроля состояния дорожной инфраструктуры.