Ученые Пермского Политеха разработали нейросеть, способную автоматически выявлять трещины на фасадах кирпичных зданий. В отличие от существующих решений, ориентированных на бетонные конструкции, новая разработка адаптирована специально для кирпичных домов, где повреждения могут быть менее заметными.
Как работает технология?
Нейросеть анализирует фотографии фасадов и определяет наличие дефектов с высокой скоростью.
Сейчас алгоритм обрабатывает изображения за 20 миллисекунд, что эквивалентно 3 кадрам в секунду.
В будущем планируется увеличение производительности до 8 кадров в секунду, что позволит анализировать видео в реальном времени с использованием беспилотников.
Точность модели сейчас достигает 60%, но ученые работают над ее увеличением до 95%.
«Наша цель — не только повысить точность определения трещин, но и научить нейросеть определять причины их появления», — комментирует Галина Кашеварова, профессор Пермского Политеха, доктор технических наук.
Какие преимущества у разработки?
Использование нейросети позволит:
- Автоматизировать мониторинг состояния зданий без необходимости ручного обследования.
- Сократить затраты на технические осмотры зданий.
- Ускорить процесс диагностики и выявления потенциально аварийных объектов.
- Использовать беспилотные летательные аппараты (БПЛА) для быстрого анализа фасадов.
- Разработка будет востребована управляющими компаниями и строительными организациями, так как позволит минимизировать риски аварийных ситуаций и улучшить контроль за состоянием зданий.
Более подробно ознакомиться с алгоритмом работы нейросети, методами ее обучения и результатами тестирования можно в научной статье Пермского Политеха, представленной в сетевом издании «Строительные конструкции, здания и сооружения» №4 (9), 2024.