Система детекции трещин от НГТУ
В Новосибирском государственном техническом университете (НГТУ) разработали систему детекции трещин, основанную на технологиях искусственного интеллекта и машинного обучения. Эта система анализирует изображения и видео, полученные с камер наблюдения, что позволяет своевременно выявлять дефекты в бетонных конструкциях. По словам представителей вуза, разработка поможет предотвратить аварийные ситуации и минимизировать экономические потери, связанные с разрушением зданий и сооружений.
Трещины в бетоне часто остаются незаметными на ранних стадиях, однако их игнорирование может привести к серьезным последствиям, включая обрушения конструкций. Своевременное обнаружение таких дефектов с помощью регулярного мониторинга позволяет избежать значительных финансовых затрат. Как отмечают специалисты, профилактическое обслуживание и ремонт на ранних этапах обходятся гораздо дешевле, чем устранение последствий аварий.
Разработчик системы Николай Обидин подчеркивает, что современные технологии, такие как машинное обучение, открывают новые возможности для автоматизированной диагностики. В рамках проекта был создан обширный набор данных, включающий изображения с различных объектов, а также разработана базовая нейронная сеть. Она обучена распознавать трещины в бетоне на основе изображений, которые предварительно обрабатываются и сегментируются с помощью метода контуров. Этот подход позволяет нейронной сети точно идентифицировать дефекты, что делает систему эффективным инструментом для предотвращения аварий.
- «Внедрение системы детекции трещин в строительную отрасль обеспечит повышение безопасности и долговечности сооружений. Автоматизация процессов мониторинга позволяет не только ускорить выявление дефектов, но и снизить человеческий фактор в оценке состояния конструкций. Разработка НГТУ является одним из важных шагов на пути к повсеместному внедрению технологий искусственного интеллекта в строительную отрасль.
Стоит отметить, что внедрение системы детекции трещин особенно актуально для крупных мегаполисов с развитой инфраструктурой, где постоянная нагрузка на здания и сооружения требует регулярного контроля за их состоянием», - отмечает эксперт Среднерусского института управления – филиала РАНХиГС Анастасия Власова.
