Метод автоматической диагностики оказался эффективнее в проверке деформации конструкций. О новой системе распознавания дефектов при строительстве и эксплуатации зданий сообщает телеграм-канал «Стройкомплекс Югры».
Автором инновационной системы стал студент Новосибирского технического университета Николай Обидин. Созданная им модель добилась точности распознавания трещин на уровне 95%: нейронная сеть во время тестовой проверки нашла 15 трещин, из которых 10 были пропущены при ручном контроле специалистом.
Разработчик рассказал, что для создания подобного метода автоматической диагностики с участием ИИ был собран огромный набор данных, в том числе фото и видео, где были примеры разных повреждений бетона. Первоначально нейронная сеть обучалась на них. Далее специальное приложение, выделяя контурами определенные сегменты, помогает системе отыскать дефекты даже на ранней стадии.
«В перспективе я бы хотел, чтобы обученная модель была внедрена в беспилотники и на подводные аппараты, чтобы мониторить состояние железобетонных конструкций и фиксировать трещины как над водой, так и под водой», — рассказал инноватор.
Его проект рассчитан на строительные, газовые и нефтяные компании, владельцев коммерческой недвижимости, которые заинтересованы в диагностике состояния своих строений, а также на муниципалитеты и госорганы, ответственные за безопасность социальных объектов.
Ранее губернатор Югры Руслан Кухарук назвал приоритетом опережающее развитие инновационных научно-производственных технологий.