Методы интеллектуального анализа территории при строительстве объектов дорожного транспорта

Методы интеллектуального анализа территории при строительстве объектов дорожного транспорта

Статья посвящена изучению особенностей формирования полосы отвода для размещения объектов дорожного транспорта. Сформулирован порядок отвода земель при строительстве линейных объектов, а также определены основные проблемы, с которыми сталкиваются проектировщики при подготовке проекта планировки и проекта межевания территории, и кадастровые инженеры – при оформлении межевых планов по формированию земельных участков под дорогой для их постановки на государственный кадастровый учет. Определены возможности применения методов искусственного интеллекта для упрощения работы специалистов, сокращения времени проектирования одного объекта, в частности, предлагается использовать компьютерное зрение для проектирования полосы отвода дороги, а также установлены наиболее корректные методы интеллектуального анализа территории при осуществлении отвода земельных участков для строительства линейных объектов. Предложенные методы позволяют сократить время работы специалистов, уменьшить количество повторяющихся операций и минимизировать число случайных ошибок при строительстве и формировании земельных участков объектов дорожного транспорта.

Детальная_Инф:  Да

Автор1:  А. М. Рыбкина

Афиилиация1:  Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация

Автор2:  П. М. Демидова

Афиилиация2:  Санкт-Петербургский горный университет, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация

Автор3:  Е. С. Коробицына

Афиилиация3:  Санкт-Петербургский горный университет, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация

Название статьи:  Методы интеллектуального анализа территории при строительстве объектов дорожного транспорта

Рубрика:  Землеустройство, кадастр и мониторинг земель

Начало_Страница:  138

Конец_Страница:  149

УДК:  004.8+ [624:69]

DOI:  10.33764/2411-1759-2023-28-4-138-149

Год:  2023

Номер:  4

Том:  28

Ключевые слова_RU:  искусственный интеллект, нейронные сети, интеллектуальный анализ, машинное обучение, компьютерное зрение, земельные участки, строительство, охранные зоны, придорожные полосы

Ключевые слова_EN:  artificial intelligence, neural networks, intellectual analysis, machine learning, computer vision, land plots, construction, protective zones, roadside lanes

Библиографический список:  1. Kozin, P., Alekseeva N., Krechko S. Sustainable digital technologies in the management of infrastructure property complexes // E3S Web of Conferences. – 2021. – Vol. 258. – P. 03007.
2. Vasilenko, N., Khaikin M., Lapinskas A. Ways of achieving the institutional equilibrium in the context of an emerging single digital space // Studies in Computational Intelligence. – 2019. –Vol. 826. – P. 559–567.
3. Kuzin A. A., Kovshov S. V. Accuracy evaluation of terrain digital models for landslide slopes based on aerial laser scanning results // Ecology, Environment and Conservation. – 2017. – Vol. 2. – P. 908–914.
4. Mustafin M., Valkov V., Kazantsev A. Monitoring of Deformation Processes in Buildings and Structures in Metropolises // Procedia Engineering. – 2017. – Vol. 189. – P. 729–736.
5. Bryn M., Afonin D., Bogomolova N. Geodetic Monitoring of Deformation of Building Surrounding an Underground Construction // Procedia Engineering. – 2017. – Vol. 189. – P. 386–392.
6. Корнилов Ю. Н., Царева О. С. Совершенствование методики наблюдений за деформациями зданий и сооружений // Геодезия и картография. – 2020. – Т. 81, № 4. – С. 9–18.
7. Krundyshev B. The constructive schemes, the durability and the consumer properties of multi-story residential buildings // International Journal of Applied Engineering Research. – 2017. – Vol. 12. – P. 101–109.
8. Goldobina L., Demenkov P., Trushko V. The implementation of building information modeling technologies in the training of bachelors and masters at Saint Petersburg Mining University // Journal of Engineering and Applied Sciences. – 2020. – Vol. 15. – P. 803–813.
9. Goldobina L., Orlov P. Bim technology and experience of their introduction into educational process for training bachelor students of major 08.03.01 «construction» // Journal of Mining Institute. – 2017. – Vol. 224. – P. 263–272.
10. Benin A., Konkov A., Kavkazskiy V., Novikov A., Vatin N. Evaluation of deformations of foundation pit structures and surrounding buildings during the construction of the second scene of the state academic Mariinsky theatre in Saint-Petersburg considering stage-by-stage nature of construction process // Procedia Engineering. – 2016. – Vol. 165. – P. 1483–1489.
11. Benin A., Semenov A., Semenov S. Аracture simulation of reinforced concrete structures with account of bond degradation and concrete cracking under steel corrosion. Advances in Civil Engineering and Building Materials // 2nd International Conference on Civil Engineering and Building Materials. – 2012. – P. 233–237.
12. Карпик А. П., Никитин А. В. Информационная система построения инфраструктуры геопространственных данных для автомобильных и железных дорог // Вестник СГУГиТ. – 2016. – Вып. 4 (36). – С. 7–15.
13. Костеша В. А., Рулева Н. П., Колесникова И. К. Проблемы и перспективы совершенствования кадастрового учета автомобильных дорог // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2021. – Т. 65, № 3. – С. 366–374.
14. Nikiforov O., Yarovikov O., Safronov E., Safronov K., Mochalin S.Improving urban development methods for the development of an urban transport system // Transport Problems. – 2021. – Vol. 6. – P. 141–152.
15. Kiselev V., Guseva N., Kuranov A. Creating Forecast Maps of the Spatial Distribution of Dangerous Geodynamic Phenomena Based on the Principal Component Method // IOP Conference Series: Earth and Environmental Sciencethis link is disabled. – 2021. – Vol. 666. – P. 032071.
16. Pashkevich M., Bech J., Matveeva V., Alekseenko A. Biogeochemical assessment of soils and plants in industrial, residential and recreational areas of Saint Petersburg // Journal of Mining Institute. – 2020. – Vol. 241. – P. 125–130.
17. Wade K., Vrbka J., Zhuravleva N., Machova V. Sustainable governance networks and urban internet of things systems in big data-driven smart cities // Geopolitics, History, and International Relations. – 2021. – Vol. 13. – P. 64–74.
18. Clark A., Zhuravleva N., Siekelova A., Michalikova K. Industrial artificial intelligence, business process optimization, and big data-driven decision-making processes in cyber-physical system-based smart factories // Journal of Self-Governance and Management Economics. – 2020. – Vol. 8. – P. 28–34.
19. Khomonenko A. D., Molodkin I. A., Zimovets A. I. Estimation of the characteristics of complex objects using big data technologies // CEUR Workshop Proceedings. – 2020. – Vol. 2803. – P. 123–128.
20. Zhuravleva N. A., Wright J., Michalkova L., Musa H. Sustainable urban planning and internet of things-enabled big data analytics: Designing, implementing, and operating smart management systems // Geopolitics, History, and International Relations. – 2020. – Vol. 12. – P. 59–65.
21. Zhuravleva N., Nica E., Durana P. Sustainable smart cities: Networked digital technologies, cognitive big data analytics, and information technology-driven economy // Geopolitics History, and International Relations. – 2019. – Vol. 11. – P. 41–47.
22. Gavrilovskaya N. V., Kuvaldin V. P., Zlobina I. S., Lomakin D. E., Suchkova E. E. Developing a robot with computer vision for automating business processes of the industrial complex // Journal of Physics: Conference Series. – 2021. – Vol. 1889. – P. 022024.
23. Kosykh N. E., Khomonenko A. D., Bochkov A. P., Kikot A.V. Integration of big data processing tools and neural networks for image classification // CEUR Workshop Proceedings. – 2020. – Vol. 2556. – P. 52–58.
24. Kremcheev E. A., Danilov A. S., Smirnov Y. D. Metrological support of monitoring systems based on unmanned aerial vehicles // Journal of Mining Institute. – 2019. – Vol. 235. – P. 96–105.
25. Lepikhina O. Y., Pravdina E. A. Variable accounting of pricing factors at land parcels cadastral valuation (on the example of Saint Petersburg) // Bullettene of the Tomsk Polytechnic University, Geo Assets Engineering. – 2019. – Vol. 330. – P. 65–74.
26. Канашин Н. В. Опыт применения современных программ и геоинформационных систем при формировании земельных участков для строительства линейных сооружений // Геодезия и картография. – 2019. – Т. 80, № 6. – С. 48–53.
27. Медведева Ю. Д. Методика геоинформационного обеспечения управления объектами недвижимости населенного пункта // Вестник СГУГиТ. – 2018. – Т. 23, № 2. – С. 171–184.
28. Колбина О. Н., Истомин Е. П., Яготинцева Н. В., Вагизов М. Р. Применение механизма предпроцессорной обработки разнородных данных в геоинформационных системах поддержки принятия решения // Вестник СГУГиТ. – 2021. – Т. 26, № 1. – С. 98–109.
29. Bolshakov M. A., Molodkin I. A., Pugachev S. V. Comparative analysis of machine learning methods to assess the quality of IT services // CEUR Workshop Proceedings. – 2020. – Vol. 2803. – P. 142–149.

Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2023/28_4/138-149.pdf