47
В Белгороде создали ИИ-систему для поиска опасных трещин в зданиях
МОСКВА, 30 июл — РИА Новости.
Ученые НИУ "БелГУ" разработали новую гибридную нейросеть, способную выявлять опасные трещины в конструктивных элементах зданий. Система автоматически находит даже малозаметные дефекты на фото и видео, работая в десятки раз быстрее, чем ручной осмотр, сообщили РИА Новости в пресс-службе университета.
Если трещина в стене или фундаменте уже меньше миллиметра, заметить и правильно зафиксировать ее способен не каждый специалист. Между тем это важно для своевременного предотвращения серьезных аварий, поэтому для поиска таких дефектов все чаще применяют методы компьютерного зрения и глубокого обучения.
"Обычные нейросетевые алгоритмы анализа изображений могут принять за серьезный дефект следы грязи, 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, новый инструмент имеет важное практическое значение, поскольку повышает эффективность выявления дефектов зданий, возникающих под воздействием разрушительных факторов. В дальнейшем алгоритмы планируется улучшить, чтобы они могли находить также 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 с разрешением 256 × 256 пикселей занимает не более 18 миллисекунд", — пояснил соавтор разработки, аспирант НИУ "БелГУ" Ярослав Головко.
Часть результатов исследования опубликована в журнале "Экономика. Информатика".
Источник и фото - ria.ru
