ОЦІНЮВАННЯ ОБ’ЄМУ ДОРОЖНІХ ДЕФЕКТІВ ЗА НЕЙРОМЕРЕЖЕВОЮ СЕГМЕНТАЦІЄЮ ТА МОНОКУЛЯРНОЮ ТІНЬОВОЮ ТРИАНГУЛЯЦІЄЮ У СВІТЛІ ФАРИ АВТОМОБІЛЯ

Abstract

У статті розглянуто оцінювання об’єму дорожніх дефектів на основі поєднання нейромережевої сегментації зображень та монокулярної тіньової триангуляції у світлі штатної фари автомобіля. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю отримання метричних характеристик дорожніх пошкоджень без застосування дорогих спеціальних засобів, таких як LiDAR, стереокамери, RGB-D сенсори або системи структурованого світла. Запропонований підхід орієнтований на використання однієї монокулярної камери та однієї активної лівої фари ближнього світла під час руху автомобіля в темну пору доби і передбачає автоматичне сегментування дорожнього дефекту за допомогою попередньо навченої моделі YOLO11-seg та подальше визначення із сегментованої маски за допомогою засобів OpenCV упорядкованого верхнього контуру дефекту. Усередині маски за переходом яскравості формується смуга тіньової межі, положення якої уточнюється за максимумом модуля градієнта з використанням локальних профілів яскравості. Отримані точки впорядковуються та згладжуються, утворюючи лінію тіньової межі. Міжкадрове суміщення контурів виконується на основі контурної гомографії, що забезпечує визначення положення камери, побудову локальної еталонної площини дороги та метричне відновлення верхнього контуру дефекту. Для кожної точки лінії тіньової межі визначається оклюдуюча точка верхнього контуру як перетин світлової епіполярної площини з ближньою частиною метричного контуру. Просторові координати точок внутрішньої поверхні дефекту отримують шляхом узгодження променя камери з граничним світловим променем від активної фари. На основі сукупності виміряних точок формується карта глибин, а повторні вимірювання узгоджуються із застосуванням коефіцієнта точності автоматичного визначення лінії тіньової межі, встановленого експериментально для різних відстаней знімання. Особливістю підходу є розмежування результату на безпосередньо визначену, інтерпольовану та прогнозовану складові об’єму із зазначенням коефіцієнта покриття площі дефекту, що характеризує повноту просторового охоплення реконструйованої області. Запропонований підхід не потребує спеціальних активних сенсорів, забезпечує метричне оцінювання геометричних параметрів дорожніх дефектів і можна використовувати як складову автоматизованих систем моніторингу стану автомобільних доріг.