Новая российская нейросеть сможет обнаружить деформации в бетоне
Специалисты Новосибирского государственного технического университета (НГТУ) сообщили о разработке системы на базе алгоритмов искусственного интеллекта и машинного зрения, которая позволит выявлять трещины в бетоне с целью предотвращения аварийных ситуаций и экономических потерь. Об этом рассказали в пресс-службе учебного заведения. Авторы разработки пояснили, трещины в бетоне могут быть незаметны человеческому глазу. При этом они часто являются причинами разрушения. Несвоевременное обнаружение потенциально опасных дефектов может в будущем привести к обрушению конструкций. Новый метод позволит избежать подобных ситуаций, которые связаны с финансовыми потерями в виде ремонтных или восстановительных работ и, что самое ужасное, с человеческими жизнями. «Современные технологии, такие как машинное обучение, открывают новые возможности для автоматизированной диагностики. В рамках проекта был собран большой набор данных, включающий изображения с различных объектов, создана базовая нейронная сеть. Я обучил ее детектировать трещины в бетоне на основе изображений, обработанных и сегментированных с помощью метода контура (контур делается на специальном приложении, его выделяют для того, чтобы нейронная сеть могла распознавать эти трещины)», — цитирует пресс-служба разработчика Николая Обидина.Принцип работы системы очень прост — она анализирует видеопоток, поступающий с камер, после чего искусственный интеллект обрабатывает данные и выявляет наличие трещин. Как утверждают разработчики, проведённые тесты показали эффективность в 95%. Одна из главных преимуществ разработки — возможность обнаруживать дефекты на ранних этапах, что позволяет предотвращать развитие серьёзных и аварийных ситуаций. Кроме того, автоматизированная система снижает трудозатраты на ручной контроль, на который уходит больше времени и который требует денежных вливаний в виде оплаты заработной платы сотрудникам. «Использование искусственного интеллекта и машинного обучения гарантирует высокую точность детекции трещин, что важно для принятия взвешенных решений», — пояснили разработчики.Максимальную пользу новая отечественная нейросеть принесёт строительным компаниям, заинтересованным в мониторинге качества возводимых сооружений с целью предотвращения аварий и экономии средств на ремонтных работах.
Специалисты Новосибирского государственного технического университета (НГТУ) сообщили о разработке системы на базе алгоритмов искусственного интеллекта и машинного зрения, которая позволит выявлять трещины в бетоне с целью предотвращения аварийных ситуаций и экономических потерь. Об этом рассказали в пресс-службе учебного заведения.
Авторы разработки пояснили, трещины в бетоне могут быть незаметны человеческому глазу. При этом они часто являются причинами разрушения. Несвоевременное обнаружение потенциально опасных дефектов может в будущем привести к обрушению конструкций. Новый метод позволит избежать подобных ситуаций, которые связаны с финансовыми потерями в виде ремонтных или восстановительных работ и, что самое ужасное, с человеческими жизнями.
«Современные технологии, такие как машинное обучение, открывают новые возможности для автоматизированной диагностики. В рамках проекта был собран большой набор данных, включающий изображения с различных объектов, создана базовая нейронная сеть. Я обучил ее детектировать трещины в бетоне на основе изображений, обработанных и сегментированных с помощью метода контура (контур делается на специальном приложении, его выделяют для того, чтобы нейронная сеть могла распознавать эти трещины)», — цитирует пресс-служба разработчика Николая Обидина.
Принцип работы системы очень прост — она анализирует видеопоток, поступающий с камер, после чего искусственный интеллект обрабатывает данные и выявляет наличие трещин. Как утверждают разработчики, проведённые тесты показали эффективность в 95%.
Одна из главных преимуществ разработки — возможность обнаруживать дефекты на ранних этапах, что позволяет предотвращать развитие серьёзных и аварийных ситуаций. Кроме того, автоматизированная система снижает трудозатраты на ручной контроль, на который уходит больше времени и который требует денежных вливаний в виде оплаты заработной платы сотрудникам.
«Использование искусственного интеллекта и машинного обучения гарантирует высокую точность детекции трещин, что важно для принятия взвешенных решений», — пояснили разработчики.
Максимальную пользу новая отечественная нейросеть принесёт строительным компаниям, заинтересованным в мониторинге качества возводимых сооружений с целью предотвращения аварий и экономии средств на ремонтных работах.
