Сегментация дефектов дорожного полотна на основе нейросетевого ансамбля; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 68 - Канаева И. А. Ирина Александровна (Обработка информации, 2024)
Своевременная диагностика качества дорожного покрытия и обнаружение дефектов являются немаловажным этапом обеспечения безопасности на дороге. Цель данной работы - разработка набора данных и нейросетевой модели для сегментации разрушений на изображениях автомобильных дорог. Собран и аннотирован на уровне пикселей набор данных SegmRDD, содержащий 4 420 изображений с дефектами трех классов: «трещины», «сетка трещин», «выбоины». Набор данных сбалансирован и охватывает дорожную обстановку пяти стран, включая Россию. Разработан ансамбль на основе трех независимо обученных нейросетевых моделей YOLOv8, U-Net, Mask R-CNN и оригинального алгоритма объединения результатов, позволяющий получить агрегированный показатель полноты и точности Fi, равный 70%. Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов