Учёные НИУ «БелГУ» разработали гибридную нейросеть, способную выявлять даже самые мелкие опасные трещины в элементах зданий. Система анализирует фото и видео с высокой точностью и выполняет обработку в десятки раз быстрее ручного осмотра, сообщили РИА Новости в пресс-службе университета.

Как работает новая технология

Трещины шириной менее одного миллиметра часто остаются незамеченными даже опытными специалистами. Однако их своевременное выявление критически важно для предотвращения серьёзных аварий. В последние годы для решения этой задачи активно применяются системы компьютерного зрения и алгоритмы глубокого обучения.

Повышенная точность распознавания

Стандартные нейросети могут ошибочно интерпретировать тени, следы грязи или неровности штукатурки как серьёзные повреждения. Учёные из Белгорода устранили этот недостаток: их модель значительно повышает достоверность обнаружения действительно опасных дефектов.

«Наши разработки позволяют надёжно отличать реальные повреждения от визуального шума, который часто вводит в заблуждение традиционные алгоритмы», — отметил научный руководитель проекта, профессор кафедры информационных и робототехнических систем НИУ «БелГУ» Константин Польщиков.

Преимущества нового подхода

Система уже показала высокую эффективность при анализе изображений среднего качества (256 × 256 пикселей). Время обработки одного кадра не превышает 18 миллисекунд, что делает её пригодной для использования в реальном времени на строительных объектах и при инспекциях зданий.

Перспективы развития

В будущем планируется расширить функционал программы: добавить возможность автоматического поиска сколов, отслоений покрытий и участков с признаками коррозии. Это повысит общую безопасность объектов и позволит проводить более полные оценки состояния конструкций.

«По сравнению с аналогами, наши модели обеспечивают более высокую точность и надёжность при минимальных временных затратах», — подчеркнул соавтор исследования, аспирант НИУ «БелГУ» Ярослав Головко.

Публикация результатов

Результаты работы учёных представлены в научном издании «Экономика. Информатика».

По материалам: Ria.ru