Обнаружение ям с учетом глубины с использованием YOLO и RT-DETR на периферии

🛣️ ИИ для дорожного мониторинга: авторы статьи сравнили YOLOv8n, YOLOv8nSeg, YOLOv9t, RT-DETR-L и RT-DETR-X для обнаружения ям и оценки их глубины на периферийных устройствах. Задача — не только найти дефект на RGB-изображении, но и измерить физическую глубину по данным RGB-D-сенсора. Научная новизна — в связке детекции с коррекцией карт глубины: наклон камеры исправляется через RANSAC-выравнивание плоскости дороги, нулевые пиксели сенсора исключаются из расчетов. На наборе PothRGBD лучшую точность показала YOLOv8nSeg: mAP@50 — 0,9556, mAP@50_95 — 0,6758, оценка глубины — 2,96 см. Самой быстрой была YOLOv8n — 3,6 мс. ⚠️ Важное ограничение: модели с рамками системно завышали глубину на 0,16–0,21 см по сравнению с сегментацией. Это указывает, что для практического учета дефектов дорожного полотна пиксельные маски надежнее простых ограничивающих рамок.