В Белгороде создали ИИ-систему для поиска опасных трещин в зданиях

МОСКВА, 30 июля — РИА Новости.

Ученые НИУ «БелГУ» разработали новую гибридную нейросеть, способную выявлять опасные трещины в строительных конструкциях. Как сообщили РИА Новости в пресс-службе университета, система автоматически находит даже малозаметные дефекты на фото и видео и делает это в десятки раз быстрее, чем ручной просмотр.

Если ширина трещины в стене или фундаменте меньше одного миллиметра, заметить и правильно зафиксировать ее способен не каждый специалист. Между тем это важно для своевременного предотвращения серьезных аварий, поэтому для поиска таких повреждений все чаще применяют системы компьютерного зрения и методы глубокого обучения.

«Обычные нейросетевые алгоритмы обработки изображений могут принять за значимый дефект грязь, неровности штукатурки или тени. Наша разработка позволяет существенно повысить точность обнаружения действительно опасных повреждений», — рассказал научный руководитель исследования, профессор кафедры информационных и робототехнических систем НИУ «БелГУ» Константин Польщиков.

По мнению ученых, внедрение нового инструмента имеет большое практическое значение, поскольку помогает повысить эффективность выявления дефектов зданий, возникающих из-за разрушительных воздействий. В дальнейшем алгоритмы планируют доработать, чтобы они могли также находить опасные сколы, отслоения и проржавевшие участки.

«По сравнению с аналогами наши нейросетевые модели надежнее отличают опасные дефекты от визуального шума. При этом обработка одного кадра среднего качества размером 256 × 256 пикселей занимает не более 18 миллисекунд», — отметил соавтор разработки, аспирант НИУ «БелГУ» Ярослав Головко.

Часть результатов исследования опубликована в научном издании «Экономика. Информатика».

Источник и фото - ria.ru