تمكين المدن من خلال اكتشاف الحفر وتقييم أضرار الطرق باستخدام الذكاء الاصطناعي
ملخص
قامت شركة AI Superior بتطوير منصة متقدمة تستخدم خوارزميات التعلم العميق لاكتشاف وتقييم الحفر وأضرار الطرق بشكل فعال في أنواع مختلفة من الطرق. يتطلب التطبيق الحد الأدنى من التدخل البشري ويعزز بشكل كبير جهود صيانة الطرق وفحصها.
تحدي
تواجه المدن العديد من التحديات في صيانة وفحص البنية التحتية للطرق، خاصة عندما يتعلق الأمر باكتشاف وتقييم الأضرار على الطرق، مثل الحفر. تستغرق عمليات الفحص اليدوي وقتًا طويلاً وغير موضوعية، وغالبًا ما تؤدي إلى تأخير في تحديد عيوب الطريق وإصلاحها. هناك حاجة ملحة إلى حل آلي ودقيق يمكنه تحديد وتقييم الحفر وأضرار الطرق بشكل فعال، وتبسيط عمليات صيانة الطرق وفحصها.
الحل بواسطة AI Superior
قامت شركة AI Superior بتطوير منصة مبتكرة لمعالجة التحديات التي تواجهها المدن في صيانة الطرق وفحصها. يستفيد الحل الذي نقدمه من نماذج تجزئة التعلم العميق لاكتشاف الحفر وأضرار الطرق وتقييمها بدقة. تقبل المنصة لقطات الفيديو أو الإطارات الفردية كمدخلات وتطبق نموذج التعلم العميق لتقسيم الحفر بدقة. بالنسبة لكل حفرة مجزأة، يستخرج الحل الميزات الرئيسية، مثل الحجم والمساحة، والتي تعتبر ضرورية لتقدير مستويات الخطورة.
بمجرد تقدير مستوى الخطورة لكل حفرة، يتم تعيين النتائج إلى تطبيق نظم المعلومات الجغرافية القابل للتطوير والذي يمكّن المستخدمين من تصور الأضرار التي لحقت بالطريق وتحديد المناطق التي تتطلب الاهتمام بسهولة. بالإضافة إلى ذلك، تتيح المنصة للمستخدمين تلقي الإشعارات بناءً على قواعد محددة مسبقًا، مثل الإجراء الفوري المطلوب للحفر الحرجة. تتضمن المنصة أيضًا إمكانات التصفية، وتمكين المستخدمين من التركيز على مستويات خطورة محددة وتحديد أولويات الإصلاحات وفقًا لذلك.
علاوة على ذلك، توفر المنصة المرونة اللازمة لدمج نموذج التعلم العميق في مسار معالجة الفيديو في الوقت الفعلي. يسمح هذا التكامل بالمراقبة المستمرة والكشف الفوري عن الحفر وأضرار الطريق، مما يتيح إجراء صيانة استباقية وأوقات استجابة أسرع.
النتيجة والتداعيات
توفر المنصة التي طورتها شركة AI Superior فوائد كبيرة لجهود صيانة وفحص الطرق في المدن. ومن خلال أتمتة اكتشاف الحفر وتقييمها ورسم خرائطها، توفر المنصة وقتًا وموارد ثمينة. يمكن لفرق صيانة الطرق تحديد الإصلاحات وتحديد أولوياتها بشكل استباقي بناءً على مستويات الخطورة، وتحسين تخصيص الموارد وتحسين ظروف الطريق.
علاوة على ذلك، فإن قدرة النظام الأساسي على دمج نموذج التعلم العميق في مسار معالجة الفيديو في الوقت الفعلي تضيف طبقة أخرى من الكفاءة والاستجابة. تعمل المراقبة المستمرة والكشف الفوري على تمكين المدن من البقاء في صدارة الأضرار الناجمة عن الطرق، مما يقلل المخاطر المحتملة ويحسن السلامة على الطرق بشكل عام.