• Почему важно находить даже маленькие трещины?
• Что сделали ученые?
• Что планируют доработать?

МОСКВА, 31 июл — РИА Новости. Ученые НИУ "БелГУ" создали новую гибридную нейросеть, которая автоматически обнаруживает даже самые незаметные дефекты в стенах и фундаментах зданий при анализе фото и видео. Программа делает это в десятки раз быстрее ручного просмотра. Об этом рассказали РИА Новости в пресс-службе университета.

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

Стандартные алгоритмы компьютерного зрения не всегда могут отличить реальные дефекты от посторонних объектов на фото.

"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 исследования, профессор кафедры информационных и робототехнических систем БелГУ Константин Польщиков.

По словам соавтора разработки, их модели показывают высокую эффективность.

"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.

В будущем алгоритмы планируется дополнить функциями поиска опасных сколов, отслоений и проржавевших участков. Ученые считают, что внедрение нового инструмента имеет практическое значение для повышения эффективности обнаружения дефектов зданий, возникающих вследствие деструктивных воздействий.

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