Учёные ПНИПУ создают программу для выявления аварийных зданий с помощью нейросетей

Учёные Пермского политеха работают над созданием программы, которая с помощью искусственного интеллекта (ИИ) сможет выявлять аварийное состояние зданий и его причины. Как сообщают в пресс-службе вуза, использование БПЛА с автоматическим определением состояния стен поможет более точно обнаруживать дефекты, повысить объективность, производительность труда и скорость создания отчётов.

Отмечается, что известные технологии автоматического определения дефектов на бетонных зданиях не подходят для кирпичных, а существующие разработки для кирпичных зданий не устанавливают причины возникновения трещин. Технология с использованием ИИ, разработанная учёными ПНИПУ, будет автоматически распознавать трещины на поверхности фасадов и выявлять фактор их появления.

«Для этого эксперты написали код в программе Google Colab, в которую загрузили исходный набор данных для обучения нейросетей. Наличие посторонних предметов, условия съёмки и прочее сказывается на результатах и требует большого объёма информации, то есть серьёзных временных затрат. Поэтому политехники умышленно ограничили данные до 780 обучающих и 30 тестовых изображений (640×640 пикселей). Этого достаточно для проверки эффективности», — сообщают в вузе.

В основу легли свёрточные нейросети, которые помогают компьютерам видеть и понимать изображения и видео. Пока программа определяет трещины в течение не более 20 миллисекунд, не менее трёх кадров в секунду, точность — до 60%. Показатели планируется улучшить до восьми кадров и 95% точности. 

Проектом уже заинтересовалось ведущее промышленное предприятие региона.