Автомобильные дороги являются стратегически необходимой частью инфраструктуры страны, высокие требования к их состоянию обуславливают регулярный контроль качества дорожного полотна. Большая протяженность автомобильных дорог в России и влияние на них погодно-климатических условий (сезонные колебания температур, осадки) подчеркивают актуальность поиска методов неразрушающего контроля при диагностике дорог, обеспечивающих короткие сроки выполнения диагностических работ и использование минимальных ресурсов. Рассмотрены существующие решения для обнаружения повреждений дорожного полотна: применение георадара, лазерного метода, метода анализа вибровоздействий неровностей дорожной поверхности, детекция повреждений по данным лидар-устройств и системы мобильного картографирования. Целью исследования является разработка алгоритма анализа состояния дорожного полотна, позволяющего осуществлять детекцию дефектов дорожного покрытия по снимкам, полученным в процессе диагностики автомобильных дорог аэродромно-дорожной измерительной передвижной лабораторией КП-514-RDT, в комплекте с программным обеспечением IndorRoad и RDT-Line. Разработка алгоритма для обнаружения дефектов покрытия автодороги осуществлялась с применением методов машинного обучения. Выявленные дефекты имеют точную геопривязку по пикетажу измеряемого участка автодороги. В результате разработки получена обученная модель, позволяющая в автоматическом режиме размечать на снимке дефекты разных классов. Разработанный алгоритм интегрирован в программное обеспечение для управления мониторингом состояния региональных и муниципальных дорог. Полный текст статьи в переводе на английский язык публикуется во второй части данного выпуска.