Этап №1 «Сбор синхронизированных данных (2D-фото, лидарные 3D-облака точек, координаты GNSS) с дорог общего пользования для вертикальных объектов (фонари освещения, дорожные знаки) и разметки данных. Определение оптимального ракурса 2D, 3D-данных и углов наклона, поворота ПАК для сбора данных горизонтальных объектов (дорожной разметки). Сбор синхронизированных данных (2D-фото, лидарные 3D-облака точек, координаты GNSS) с дорог общего пользования для горизонтальных объектов (люки, ливневки, точечная дорожная разметка). Разметка данных по типам и ГОСТ, указанным в технических требованиях к продукту. Обучение нейросетей по типам и ГОСТ и на основе размеченных данных. Разработка и программная реализация методик ручной калибровки 2D- и 3D-данных через GUI (графический интерфейс пользователя).» (промежуточный)

Отчет: 40 страниц, 29 иллюстраций, 1 таблица, 1 часть, 7 источников. Ключевые слова: видеоаналитика, платформа, искусственный интеллект, нейронные сети, дорожно-транспортная инфраструктура. Цель работы: Разработка платформы на основе искусственного интеллекта (модуля компьютерного зрения) для оцифровки, инвентаризации и создания цифрового двойника дорожного полотна и вертикальных объектов дорожно-транспортной инфраструктуры. Краткие выводы: На 1-м этапе НИОКР выполнены работы по сбору синхронизированных данных (2D-фото, лидарные 3D-облака точек, координаты GNSS) с дорог общего пользования для вертикальных объектов (фонари освещения, дорожные знаки) и разметки данных. Определен оптимальный ракурс 2D, 3D-данных и углы наклона, поворота ПАК для сбора данных горизонтальных объектов (дорожной разметки), выполнен сбор синхронизированных данных (2D-фото, лидарные 3D-облака точек, координаты GNSS) с дорог общего пользования для горизонтальных объектов (люки, «ливневки», точечная дорожная разметка). Осуществлена разметка данных по типам и ГОСТ, указанным в технических требованиях к продукту. Проведено обучение нейросетей по типам и ГОСТ и на основе размеченных данных. Разработаны и программным образом реализованы методики ручной калибровки 2D- и 3D-данных через GUI (графический интерфейс пользователя).