Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Разработка пермских ученых позволит выявлять аварийные здания с помощью нейросетей
Обслуживающие организации домов часто пренебрегают выполнением периодических осмотров и обследований для определения их технического состояния и своевременного восстановления повреждений — это дорого. При нерегулярных осмотрах сроки безопасной эксплуатации зданий снижаются. Использование беспилотников с автоматическим определением состояния стен позволяет точнее устанавливать наличие дефектов, снизить влияние субъективности экспертов, повысить производительность труда и скорость создания отчетов о состоянии домов. Ученые Пермского Политеха разрабатывают программу с искусственным интеллектом, способную выявлять аварийное состояние зданий и его причины по фотографиям трещин. Проектом уже заинтересовалось ведущее промышленное предприятие Пермского края.
Статья опубликована в журнале «Строительные конструкции, здания и сооружения». Исследование проведено в рамках реализации программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030».
Сегодня известны технологии автоматического определения дефектов на бетонных зданиях. Кирпичные дома отличаются от них характером трещин: они могут быть короткими и с малым раскрытием. В связи с этим может быть недостаточно разрешения изображений или видео, чтобы определить их при съемке с уровня земли. Также в России есть разработки по выявлению разрушений на кирпичных конструкциях, но они созданы на более старых нейросетях и не устанавливают причины возникновения.
Ученые Пермского Политеха создают технологию с использованием ИИ, которая позволит автоматически распознать трещины на поверхности фасадов зданий и выявить 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 съемки и прочее сказываются на результатах и требуют большого объема информации – т.е. серьезных временных затрат. Поэтому политехники умышленно ограничили данные до 780 обучающих и 30 тестовых изображений (640×640 пикселей). Этого достаточно для проверки эффективности.
«В основе нашей разработки – сверточные нейросети, которые помогают компьютерам видеть и понимать изображения и видео. По ходу обучения модель тренируется обнаруживать дефекты на фотографиях фасадов с трещинами и без. Она прогнозирует их расположение по «обучающим» фото, сравнивает с правильным вариантом, определяет, насколько ошиблась, и проводит корректировку. Один полный проход по всему обучающему набору данных называется эпохой. Методом подбора количества эпох от 10 до 75 мы выявили, что оптимальное число таких подходов – 50. Если значение меньше, снижается точность показателей, если больше – почти не меняется, но длительность обучения увеличивается примерно в 1,57 раза», – комментирует Сергей Крылов, аспирант кафедры «Строительные конструкции и вычислительная механика» ПНИПУ.
«Сегодня программа определяет трещины на тестовых фотографиях за время не более 20 миллисекунд, то есть не менее трех кадров в секунду. Планируется улучшить этот показатель до восьми кадров, что позволит качественно определять дефекты на видео в реальном времени с использованием беспилотных летательных аппаратов. Точность определения сейчас доходит до 60 процентов. В будущем стремимся повысить ее до 95 процентов и более, а также доработать часть, отвечающую за определение причин появления трещин», – рассказывает Галина Кашеварова, профессор кафедры «Строительные конструкции и вычислительная механика» ПНИПУ, доктор технических наук.
Созданная учеными ПНИПУ программа в дальнейшем позволит повысить точность и скорость своевременного выявления аварийных зданий и тем самым повысит их безопасность. На данном этапе разработка позволяет ускорять создание технических отчетов о состоянии домов, снижая ручной труд.
Telegram 
Дзен 
VK Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Объект 3I/ATLAS, обнаруженный в начале июля примерно в 675 миллионах километров от Солнца, принадлежит к потенциально самому опасному для землян типу небесных тел. К счастью, этот конкретный объект хотя и имеет опасные размеры, но нашей планете никак не угрожает.
Какие физические параметры делают мужское тело привлекательным? В новом международном исследовании ученые попытались разобраться в вопросе с помощью снимков рентгеновской денситометрии и эволюционного моделирования. Полученные результаты поставили под сомнение популярный стереотип о предпочтении худощавых и мускулистых мужчин.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
За последние 30 лет размер трески, обитающей в Балтийском море, значительно уменьшился. Если раньше рыбаки вылавливали из воды особей размером с маленького ребенка, то теперь добытая рыба легко помещается в ладонях. Авторы нового исследования винят в этом человека, который заставил один из видов эволюционировать в «карликов».
Снимки с фотоловушек давно стали культурным явлением. Особенно забавными выглядят медведи. Мы с удовольствием смотрим на зверей, попавших в объектив камер в национальных парках: тигр украл фотоловушку, муравьед проехал верхом на муравьеде и так далее. Но не все животные настолько обаятельные. Ученые из США решили развить эмпатию к гремучим змеям, которых многие боятся. Для этого специалисты запустили трансляцию из «мегалогова», где рептилии отдыхают и рожают потомство.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно