В БелГУ разработали нейросеть для выявления трещин в конструкциях зданий

Ученые НИУ «БелГУ» создали гибридную нейросеть для автоматического поиска трещин в стенах, фундаментах и других элементах зданий. Система анализирует фото- и видеоматериалы, выявляя в том числе дефекты шириной менее одного миллиметра, передают РИА Новости.

Разработчики отмечают, что стандартные алгоритмы компьютерного зрения могут ошибочно принимать за повреждения тени, загрязнения и неровности отделки. Новая модель обучена отделять такие визуальные помехи от трещин, представляющих интерес при обследовании конструкций.

По данным авторов, обработка одного изображения размером 256 × 256 пикселей занимает не более 18 миллисекунд. Это позволяет выполнять автоматический анализ материалов значительно быстрее ручного просмотра.

Научный руководитель исследования, профессор кафедры информационных и робототехнических систем БелГУ Константин Польщиков сообщил, что основная задача разработки — повысить точность выявления повреждений при обследовании зданий.

В дальнейшем алгоритм планируют дополнить функциями поиска сколов, отслоений и участков коррозии.