Краткий пересказ от РИА ИИ

• Ученые НИУ "БелГУ" создали гибридную нейросеть для автоматического обнаружения трещин в элементах зданий.
• По словам авторов, нейросеть обнаруживает даже мелкие дефекты на фото и видео в десятки раз быстрее ручного просмотра.

МОСКВА, 30 июл — РИА Новости. Найти опасные трещины в элементах зданий сможет новая гибридная нейросеть, созданная учеными НИУ "БелГУ". Программа автоматически обнаруживает даже самые незаметные дефекты при анализе фото и видео и делает это в десятки раз быстрее ручного просмотра, рассказали РИА Новости в пресс-службе университета.

Если ширина трещины в стене или фундаменте меньше одного миллиметра, то распознать и задокументировать ее сможет далеко не каждый эксперт. А это необходимо для своевременного предотвращения возможных серьезнейших аварий, поэтому для выявления подобных дефектов в последние годы используют системы компьютерного зрения и алгоритмы глубокого обучения.

"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", — рассказал научный руководитель данного исследования, профессор кафедры информационных и робототехнических систем Белгородского государственного национального исследовательского университета (НИУ "БелГУ") Константин Польщиков.

Ученые считают, что внедрение нового инструмента имеет особое практическое значение, позволяя повысить эффективность обнаружения дефектов зданий, возникающих вследствие деструктивных воздействий. Алгоритмы в будущем планируется доработать, добавив в программу поиск опасных сколов, отслоений или проржавевших участков.

"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", — пояснил соавтор разработки, аспирант НИУ "БелГУ" Ярослав Головко.

Некоторые результаты работы представлены в научном издании "Экономика. Информатика".