Данная работа посвящена исследованию доступных решений, решающих задачу проектирования дорог, их сравнению и выделению недостатков. В ходе работы будет разработан модуль по проектированию дорог с помощью космических снимков. Задачи, которые решались в ходе работы: 1. Изучение существующих систем и выделение их недостатков 2. Реализация обнаружения объектов на снимке с помощью нейронных сетей 3. Обработка карт высот с классификацией 4. Разработка модуля для проектирования оптимального маршрута дороги с ГИС-данными В результате работы был разработан программный модуль, использующая нейронные сети, которые классифицируют ландшафт. На языке программирования Python был разработан программный модуль с ГИС-данными о высотах, полученных благодаря ГИС QGIS. Также модуль был протестирован тестами, которые проверяли на соответствие требованиям.

This work is devoted to the study of available solutions, solving the problem of road design, their comparison and highlighting shortcomings. In the course of the work, a module will be developed for designing roads using satellite images. Tasks that were solved during the work: 1. Study of existing systems and highlighting their shortcomings 2. Implementation of object detection in a picture using neural networks 3. Processing heightmaps with classification 4. Development of a module for designing the optimal road route with GIS data As a result of the work, a software module was developed that uses neural networks that classify the landscape. On the tongue Python programming module was developed with GIS elevation data obtained using the QGIS GIS. The module was also tested with tests that checked for compliance with the requirements.