В Новосибирском государственном техническом университете (НГТУ) разработали инновационную нейросеть, которая с точностью до 95% выявляет трещины в бетонных конструкциях. Это стало возможным благодаря применению технологий компьютерного зрения и обработки изображений.
Как работает система?
Создатель проекта, Николай Обидин, рассказал, что для обучения нейросети использовался обширный набор данных:
- Изображения обрабатывались и сегментировались с помощью метода контура.
- Контуры трещин выделялись вручную в специальном приложении, чтобы система могла обучиться распознаванию дефектов.
Нейросеть анализирует видеопотоки с камер, обрабатывает данные и выявляет трещины на основе предварительно обученной модели.
В ходе тестовых испытаний система обнаружила 15 трещин, из которых 10 были пропущены при ручной проверке.
Будущие планы
Создатели проекта планируют:
- Масштабировать модель для работы с разными типами бетонных конструкций.
- Разработать удобный пользовательский интерфейс.
- Внедрить нейросеть в беспилотники, чтобы мониторить конструкции:
- С воздуха — например, мосты, высотные здания.
- Под водой — для оценки состояния подводных частей железобетонных сооружений.
Преимущества технологии
- Скорость и точность: нейросеть анализирует видеопотоки быстрее и эффективнее ручного контроля.
- Универсальность: система подходит для мониторинга железобетонных конструкций в сложных условиях.
- Экономия: автоматизация снижает расходы на диагностику и ремонт.
Разработка НГТУ — это шаг вперёд в области строительного контроля и мониторинга. Внедрение таких технологий поможет повысить безопасность инфраструктуры, минимизировать риски и оптимизировать затраты на эксплуатацию.