В Северо-Кавказском федеральном университете (СКФУ) в Ставрополе приступили к созданию интеллектуальной системы для анализа трещин на зданиях и сооружениях.
Новый инструмент на основе компьютерного зрения и глубокого обучения позволит выявлять дефекты как на этапе строительства, так и в процессе эксплуатации объектов.
Как работает система
Разрабатываемая нейросеть обучается на фотографиях различных типов трещин. Алгоритм учится:
- определять параметры повреждений,
- классифицировать возможные причины их возникновения,
- строить бинарные карты дефектов.
Эти карты дают возможность измерять длину трещины, её направление и плотность, что обеспечивает инженеров дополнительными данными для оценки состояния конструкций.
Система будет самообучаемой: новые фото и видео можно будет загружать в программу для дообучения нейросети. Такой подход повысит точность анализа и расширит функциональность.
Перспективы применения
Сейчас проект находится на стадии научно-технической разработки: специалисты СКФУ проверяют гипотезы и создают первый прототип.
По предварительным расчетам, при выходе на рынок технология сможет окупиться за 1,5–3 года.
Ожидается, что внедрение системы:
- снизит риски на строительных площадках,
- повысит качество эксплуатации зданий,
- сократит затраты на диагностику инженерных сооружений.
Подобные решения могут стать частью цифровой инфраструктуры «умного города» и использоваться строительными компаниями, ЖКХ и муниципальными центрами мониторинга.