Stan Utah ulepsza drogi za pomocą zobrazowań z dronów i uczenia maszynowego

Departament Transportu stanu Utah (UDOT) odpowiada za planowanie, projektowanie, budowę, konserwację i obsługę systemu stanowych autostrad. Zajmuje się konserwacją głównych dróg i kierowaniem ruchu na dużych odległościach, w tym międzystanowych. Członkowie zespołu Departamentu Transportu stanu Utah są przekonani, że dobre drogi są mniej kosztowne, a dzięki konserwacji zapobiegawczej można zmaksymalizować wartość infrastruktury na dziś i na przyszłość.

Skuteczne ustalanie lokalizacji i stanu zasobów pomaga Departamentowi Transportu stanu Utah doskonale wykorzystywać fundusze dzięki priorytetowemu traktowaniu działań konserwacyjnych i budowlanych, aby zapewniać jak najlepszą obsługę podróżującym. Łącząc dane o lokalizacji zasobów z innymi cechami dróg, takimi jak natężenie ruchu, ograniczenia prędkości oraz częstotliwość i dotkliwość wypadków, Departament Transportu stanu Utah może przypisywać priorytety projektom, aby zmaksymalizować ich użyteczność. Zadbanie o to, aby cyfrowa reprezentacja tych zasobów była tak dokładna i aktualna, jak to tylko możliwe, ma kluczowe znaczenie dla ich użyteczności.

Departament Transportu stanu Utah co roku wykorzystuje mobilny lidar do zbierania informacji o nawierzchniach. Monitorowanie pasów i oznaczeń nawierzchni jest ważne, ponieważ są one lepszym niż jakiekolwiek inne urządzenia do kontroli ruchu źródłem informacji dla użytkowników dróg, między innymi o różnych ważnych zadaniach związanych z prowadzeniem pojazdu. Z niedawnego raportu Federalnej Administracji Autostrad wynika, że Stany Zjednoczone wydają rocznie około 2 miliardy dolarów na oznakowanie nawierzchni. Corey Unger, kierownik ds. technologii przestrzennych w Departamencie Transportu stanu Utah, stwierdza: „Jest to korzystne nie tylko dla kierowców, ale też dla wyłaniającej się technologii jazdy automatycznej”.

Konserwacja oznakowania nawierzchni ma kluczowe znaczenie, ale zróżnicowany klimat stanu Utah utrudnia to zadanie. Zmienna pogoda stwarza trudne warunki dla planowania i nanoszenia optymalnego typu pasów, w wyniku czego Departament Transportu stanu Utah spotykał się z krytyką.

Aby lepiej utrzymywać zasoby, takie jak pasy na drodze, przez cały cykl ich życia, Departament Transportu stanu Utah zmienia sposób zarządzania projektami, wdrażając dostarczanie cyfrowe. Zapewnia to instytucji nowe sposoby analizowania, przeglądania i wykorzystywania danych projektów w terenie. Dostarczanie cyfrowe dla Departamentu Transportu stanu Utah oznacza cyfryzację procesu realizacji projektów. Dane są kompilowane i dostarczane cyfrowo na każdym etapie cyklu życia projektu: od samego projektowania, przez budowę po zwrot danych do rozwiązania zarządzania zasobami na potrzeby przyszłego planowania i realizacji projektów. W związku z tą transformacją Departament Transportu stanu Utah zbudował cyfrowy odpowiednik, czyli cyfrową reprezentację, wszystkich zasobów fizycznych składających się na sieć transportową stanu Utah. Stanowi to część wydajnej i skalowalnej strategii zarządzania informacjami.

Corey Unger stwierdza: „Celem dostarczania cyfrowego jest odejście Departamentu Transportu stanu Utah od danych statycznych na rzecz przedstawiania bieżącego stanu każdego zasobu za pomocą danych dynamicznych”. Dane są zbierane przez drony przy użyciu rozwiązania Site Scan for ArcGIS, które umożliwia kompleksowe zarządzanie dronami i bezpośrednią integrację z systemem ArcGIS. Umożliwia to Departamentowi Transportu stanu Utah łatwe nakładanie na dane projektu z procesu dostarczania cyfrowego zobrazowań zebranych w trakcie i po zakończeniu etapu budowy projektu. Pomaga to porównać dokładność zaplanowania i realizacji projektu.

Przykładem tego jest wykorzystanie przez Departament Transportu stanu Utah analizy wykopu/nasypu na projektowanej powierzchni w celu porównania z wysokością na zobrazowaniach z dronów zebranych na potrzeby projektu POE (port of entry). Tego rodzaju analiza pozwala Departamentowi Transportu stanu Utah ustalić, czy droga nie została zbudowana za wysoko lub za nisko. Oba przypadki mogą prowadzić do powstawania niebezpiecznych warunków dla pojazdów, niewłaściwego działania spływów lub innych potencjalnie niebezpiecznych sytuacji. Jeśli wysokość rzeczywista jest niższa niż zaprojektowana, uważa się to za wykop, a jeśli wyższa — za nasyp.

Tą samą metodą porównuje się projektowane oznakowanie nawierzchni z jego faktycznym umieszczeniem. Dane te zapewniają inspektorowi projektu możliwość zweryfikowania rozmieszczenia zaprojektowanych elementów w konstrukcji w ramach prac Departamentu Transportu stanu Utah nad cyfrowym odpowiednikiem. Po zweryfikowaniu dokładności tych rozmieszczeń oznaczenia można następnie wprowadzić do systemu zarządzania zasobami instytucji, za pomocą którego Departament Transportu stanu Utah może śledzić cykl eksploatacji zasobów oraz odpowiednio planować zadania konserwacji.

Mimo że zbieranie danych za pomocą rozwiązania Site Scan for ArcGIS przybliżyło Departament Transportu stanu Utah do utworzenia cyfrowego odpowiednika, proces ten nadal wymagał ręcznej kontroli i pobierania zasobów ze zobrazowań. „Po tym, jak piloci przelatywali nad odcinkami dróg, analitycy pobierali zobrazowania oraz ręcznie dodawali informacje o stanie nawierzchni i o pasach w systemie ArcGIS Pro” — mówi Corey Unger. „To było bardzo czasochłonne”. Dlatego Departament Transportu stanu Utah zaczął badać zautomatyzowany proces, który pozwoliłby przesyłać dane zebrane z dronów z rozwiązania Site Scan for ArcGIS bezpośrednio przez model uczenia maszynowego GeoAI, a następnie wyodrębniać dane pasów prosto do bazy danych.

Departament Transportu stanu Utah nawiązał współpracę z firmą Esri w ramach inicjatywy Esri Advantage Program, aby uzyskać pomoc przy tworzeniu metodologii i modelu uczenia maszynowego, które pozwoliłyby przejść z ręcznej cyfryzacji zasobów na wykrywanie zasobów z wykorzystaniem zautomatyzowanych procesów. Firma Esri zapoznała się z programem Departamentu Transportu stanu Utah i przedstawiła zalecenia dotyczące najlepszych rozwiązań. Firma Esri zasugerowała modelowanie oparte na regułach, wymagające wstępnie zdefiniowanego zestawu reguł, które można zastosować do obrazu, dlatego przeprowadzono ocenę.

Podczas analizowania danych z dronów przechowywanych przez Departament Transportu stanu Utah w rozwiązaniu Site Scan for ArcGIS członkowie zespołu zbadali dwa formaty: zobrazowania z ortorektyfikacją i chmury punktów. Postanowili ocenić dane w odpowiednich procedurach wykonywania zadań dla różnych zasobów, w tym oznaczeń pasów ruchu, pasów drgań, problemów nawierzchni, znaków, ekranów dźwiękowych i barier drogowych.

W jednym z przykładów ze wstępnych wyników wyodrębniania pasów obraz drogi z drona przedstawia ciągłą linię pasów, podczas gdy skoordynowany obraz z analizy przedstawia przerywane linie pasów. Może to wskazywać na zły stan pasów, ale wymaga to dalszych badań. Są to jednak cenne informacje dla zespołów ds. konserwacji, pozwalające im kierować się na obszary, w których mogą być potrzebne naprawy.

Inny przykład ze wstępnych wyników ilustruje odcinek autostrady, na którym można rozróżnić odcinki betonowe i asfaltowe oraz zdefiniować pasy. To także ważne informacje na potrzeby dokładnej inwentaryzacji typu nawierzchni, które ułatwiają zespołom ds. konserwacji ustalanie, jakiego rodzaju nawierzchnie będą naprawiać.

Wykorzystanie zdalnie zebranych danych w połączeniu z wyznaczonymi celami sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego umożliwia szybsze i dokładniejsze zbieranie danych o zasobach infrastruktury, dzięki czemu podmioty odpowiedzialne za tę infrastrukturę mogą szybciej realizować wymagane prace konserwacyjne. Rozwiązanie Site Scan for ArcGIS i inicjatywa Esri Advantage Program są kluczowe dla cyfryzacji spisu zasobów i opracowywania modeli uczenia maszynowego, które nadal będą pomagać oszczędzać czas i pieniądze instytucji, a jednocześnie zapewniać społeczności świetne warunki podczas jazdy.

Celem Departamentu Transportu stanu Utah jest stosowanie zautomatyzowanej metody wyodrębniania stanu zasobów ze zobrazowań z dronów, aby dbać o jak największą aktualność zasobów. Departament planuje wykorzystanie tych modeli w ramach działań na rzecz udoskonalenia procesu wyodrębniania zasobów i przyspieszenia ukończenia cyfrowego odpowiednika. Uczenie głębokie, sztuczna inteligencja i zobrazowania UAV zebrane za pomocą rozwiązania Site Scan for ArcGIS to ważne elementy strategii sukcesu Departamentu Transportu stanu Utah.