Учёные Уральского федерального университета создали нейросеть для быстрого обнаружения трещин в строительных конструкциях. Технология способна за считанные секунды выявлять опасные повреждения в мостах, дорогах и зданиях, заменяя многочасовые ручные проверки, сообщают в пресс-службе УрФУ.
Точность работы нейросети достигает 88,7%, что подтверждено испытаниями на снимках из России и Китая. Система обрабатывает до 232 кадров в секунду — это в 100 раз быстрее традиционных методов осмотра.
«В дальнейшем планируем провести тестирование модели на платформе Jetson и интегрировать ее с беспилотными системами для применения в мониторинге мостов, дорог и другой инженерной инфраструктуры в реальном времени», — пояснила соавтор работы, заведующая кафедрой «Строительные конструкции и механика грунтов» УрФУ Зоя Беляева.
Особенность разработки заключается в её компактности и эффективности. Нейросеть оснащена специальными механизмами, которые помогают различать реальные трещины от теней и пятен. Усовершенствованная модель даже способна работать в сложных условиях — в туннелях, под мостами и ночью.
Сейчас исследователи адаптируют систему для использования с дронами и инфракрасными камерами. Это позволит проводить инспекции круглосуточно и выявлять скрытые дефекты. В будущем технология может стать частью системы постоянного мониторинга городской инфраструктуры, что повысит безопасность сооружений и сэкономит средства на их обслуживании.
Уральский федеральный университет (УрФУ) планирует развивать международное партнерство в ключевых научно-технологических направлениях. Как писало ИА «Уральский меридиан», вуз сосредоточится на совместных проектах в области атомной энергетики, искусственного интеллекта и информационной безопасности.
