Мониторинг и картографирование состояния дорожной сети на основе мультивременных данных сверхвысокого пространственного разрешения

В работе рассматриваются основные виды дефектов дорожного покрытия, характерные для российских дорог, факторы, влияющие на их возникновение, а также средства и методы дистанционного мониторинга состояния дорожной сети. Для проведения комплексной оценки состояния дорожной сети с использованием данных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и оптимизации мероприятий по ремонту дорог представлены методика исследования и комплексный подход к составлению крупномасштабных карт и планов дорожного полотна, предоставляющих детальную информацию о состоянии и характеристиках дорожной инфраструктуры. В работе описываются технологические аспекты съёмки с БПЛА и последующей обработки, включая получение ортофотопланов, цифровых моделей дорожного полотна, мозаик мультиспектральных изображений, тепловых карт, мультивременных наборов данных разных сезонов и видеоданных. В ходе исследования определены оптимальные высотные эшелоны полётов для съёмки с БПЛА, а также оценён потенциал обнаружения дорожных дефектов с использованием цифровых моделей местности и других производных данных. Подчёркиваются преимущества методологии мониторинга дорожной сети, которая включает в себя съёмку и обработку данных с использованием данных сверхвысокого разрешения. Также создана модель семантической сегментации на основе алгоритма YOLOv8 (You Only Look Once) для идентификации классов дорожных дефектов с изображений БПЛА, которая успешно выделяет небольшие дефекты покрытия и демонстрирует низкую чувствительность к теням и дорожной разметке.