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».