Аннотация:
В настоящее
время народонаселение крупных мировых городов постоянно растет, что неизбежно
влечет за собой увеличение транспортного потока, связанное с необходимостью в
постоянном перемещении жителей города. Инфраструктура городского транспорта
испытывает большую нагрузку, разгрузка которой достигается увеличением парка
автобусов, электробусов, появлением новых линий и станций метрополитена. Для
обеспечения экономического роста и повышения функциональности городов требуется
безопасная и надежная транспортная инфраструктурная сеть. Однако инфраструктура
стареет и требует постоянных проверок и технического обслуживания. Особое место
в транспортной системе мегаполисов занимают подземные линейные сооружения
метрополитена, поскольку контроль за их техническим состоянием возможен только
в ночное время, в период «технологического окна». В настоящее время проверки
конструкций перегонных тоннелей метрополитена осуществляются инспекторами внутренних
служб, что требует большого количества времени и подвержено человеческим
ошибкам, что влечет за собой снижение полноты и достоверности получаемой
информации. В данной статье представлен анализ использования в мировой практике
различных технических средств и технологий для сбора и обработки пространственных
данных подземных линейных транспортных сооружений. Рассмотрен опыт создания
геоинформационных моделей перегонных тоннелей метрополитена на основе данных,
полученных при помощи систем лазерного сканирования, CCD-камер и фотокамер, результаты
исследований внутренней поверхности перегонных тоннелей метрополитена с
использованием искусственного интеллекта для решения задач поиска и
детектирования, расположенных на ней дефектов.
Ключевые слова:
перегонные тоннели метрополитена, пространственные данные, геоинформационные
модели, автоматизация, инспекция тоннелей, дефекты, нейронные сети,
распознавание образов, компьютерное зрение.