Профессор Польщиков создал нейросеть для поиска трещин за 18 мс
Ученые НИУ «БелГУ» разработали гибридную нейросеть, выявляющую трещины в зданиях за 18 мс. Профессор Константин Польщиков и аспирант Ярослав Головко представили алгоритм, точнее аналогов отличающий опасные дефекты от визуального шума
Ученые Белгородского государственного национального исследовательского университета (НИУ «БелГУ») разработали гибридную нейросеть, способную выявлять опасные трещины в элементах зданий. Как сообщили РИА Новости в пресс-службе учебного заведения, программа автоматически распознает даже самые незаметные дефекты при анализе фото- и видеоматериалов, сокращая время обработки в десятки раз по сравнению с ручным просмотром.
Если ширина трещины в стене или фундаменте составляет менее одного миллиметра, обнаружить и зафиксировать ее способен далеко не каждый специалист. Между тем своевременное выведение подобных повреждений необходимо для предотвращения возможных серьезных аварий. В последние годы для решения этой задачи все чаще применяются системы компьютерного зрения и алгоритмы глубокого обучения.
Научный руководитель исследования, профессор кафедры информационных и робототехнических систем НИУ «БелГУ» Константин Польщиков пояснил:
Стандартные нейросетевые алгоритмы обработки фотографий могут принять за существенный дефект и следы грязи, и неровности штукатурки, и просто тени; наша разработка позволяет значительно повысить точность обнаружения действительно опасных повреждений.
По мнению исследователей, внедрение нового инструмента имеет особое практическое значение, поскольку позволяет повысить эффективность поиска дефектов зданий, возникающих вследствие деструктивных воздействий. В перспективе разработчики планируют доработать алгоритмы, добавив в программу распознавание опасных сколов, отслоений и участков коррозии.
«По сравнению с аналогами, наши нейросетевые модели дают возможность надежнее отличать опасные дефекты от визуального шума. При этом время обработки одного кадра среднего качества (256 × 256 пикселей) не превышает 18 миллисекунд», — отметил соавтор разработки, аспирант НИУ «БелГУ» Ярослав Головко.
Некоторые результаты проведенной работы представлены в научном издании «Экономика. Информатика».