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