Учёные Уральского федерального университета (УрФУ) разработали инновационную нейросеть, способную находить опасные трещины в мостах, дорогах и зданиях всего за секунды. Технология способна заменить многочасовые ручные проверки, минимизировать риск аварий и снизить расходы на обслуживание инфраструктуры. Разработка продемонстрировала точность 88,7% на снимках, сделанных в России и Китае.
По словам заведующей кафедрой «Строительные конструкции и механика грунтов» УрФУ Зои Беляевой, традиционная проверка мостов или дорожных конструкций занимает до двух часов, тогда как новая модель обрабатывает изображения в 100 раз быстрее. Это открывает возможность непрерывного высокоточного мониторинга объектов.
Технические преимущества модели
- Скорость обработки — до 232 кадров в секунду.
- Лёгкая архитектура — 2,51 млн параметров, что в 10 раз меньше зарубежных аналогов.
- Возможность интеграции с дронами и беспилотными системами.
- Повышенная устойчивость к ложным срабатываниям за счет механизмов SimAM и Concat_BiFPN, позволяющих выделять трещины даже в сложных условиях (туннели, ночная съемка).
- Сокращение параметров модели на 16% с помощью модуля C3Ghost для работы в реальном времени на маломощных устройствах.
Разработка уже проходит адаптацию для дронов на платформе Jetson с поддержкой инфракрасных камер, что позволит выявлять дефекты даже под слоем грязи или ночью. В перспективе учёные планируют объединить данные ИК- и обычных камер для всепогодного и круглосуточного мониторинга.
Система разрабатывается с учётом международных стандартов оценки повреждений (ASTM, CEN), что упростит её внедрение на мировом рынке. По данным Росстата, 60% аварий в инфраструктуре связаны с несвоевременным обнаружением трещин, а классические методы требуют до трёх экспертов на один объект.
Первая нейросетевая система мониторинга трещин появилась в Японии в 2018 году, но требовала мощных серверов и не работала в реальном времени. Разработка УрФУ — в 10 раз легче и эффективнее, что делает её перспективной для массового внедрения. УрФУ — один из ведущих вузов России, участник программы «Приоритет-2030» и инициатор создания Уральского межрегионального научно-образовательного центра мирового уровня «Передовые производственные технологии и материалы».