• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
12.02.2025, 12:15
ПНИПУ
155

Разработка пермских ученых позволит выявлять аварийные здания с помощью нейросетей

❋ 4.4

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.

Разработка Пермского Политеха позволит выявлять аварийные здания с помощью нейросетей / © Georgi Kalaydzhiev, Unsplash

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.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
ПНИПУ
Пермский национальный исследовательский политехнический университет (национальный исследовательский, прошлые названия: Пермский политехнический институт, Пермский государственный технический университет) — технический ВУЗ Российской Федерации. Основан в 1960 году как Пермский политехнический институт (ППИ), в результате объединения Пермского горного института (организованного в 1953 году) с Вечерним машиностроительным институтом. В 1992 году ППИ в числе первых политехнических вузов России получил статус технического университета.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
30 июля, 06:28
Мария Азарова

Сексуальная удовлетворенность женщин оказалась намного сильнее связана не с тем, насколько легко достигается оргазм, а с тем, чтобы это происходило именно с партнером. К такому выводу пришли исследователи, проанализировавшие данные почти 28 тысяч пользовательниц приложения Flo.

29 июля, 11:04
Сколтех

Ученые из Сколтеха (группа ВЭБ.РФ) и их коллеги из Университета ИТМО и НИУ ВШЭ впервые продемонстрировали прямую электрическую накачку поляритонного лазера на основе галогенидного перовскитного микрокристалла, полученного из раствора. Результаты исследования представляют собой решение давней проблемы физики полупроводников и оптоэлектроники, которая десятилетиями оставалась препятствием на пути к решению технологической задачи: создать недорогие неэпитаксиальные лазерные диоды, работающие под непрерывным электрическим током. Такие устройства найдут применение в оптических сенсорах и спектроскопии, высокоскоростных вычислениях и энергоэффективных нейроморфных компьютерах.

30 июля, 16:08
ФизТех

Коллектив физиков-теоретиков из МФТИ обратился к одному из самых старых и упрямых сюжетов квантовой физики — парадоксу Клейна. Им удалось показать, что электрический ток, который сильное поле «выманивает» из пустоты, определяется тем, что именно называть частицами.

28 июля, 13:27
Александр Березин

Бывшие сотрудники NASA констатировали, что последнее видео испытаний крупнейшего космического корабля в истории снова показало проблемы и ограничения его теплового щита. С их точки зрения, любая из существующих технологий такого типа слишком сложна для реализации замысла Илона Маска о быстрой и безремонтной многоразовости Starship.

28 июля, 13:10
Марк Чернов

Американские ученые установили, что привычка регулярно пить кофе значительно снижает риск развития цирроза, рака печени и печеночных патологий. Новые данные помогают объяснить биохимические механизмы, стоящие за защитным эффектом этого напитка.

24 июля, 11:13
Игорь Байдов

Правильно подобранные звуковые последовательности способны не только стимулировать рост растений, но и влиять на их урожайность. К такому выводу пришли авторы нового исследования. Они разработали технологию, которая позволяет воздействовать на процессы развития растений через акустические сигналы без использования генной инженерии или химикатов. В экспериментах добились повышения урожайности мяты, сои, болгарского перца и конопли.

9 июля, 13:06
Редакция Naked Science

Видеосервисы стали неотъемлемой частью жизни россиян. В 2026 году охваты большинства платформ продолжают расти, в том числе YouTube.

19 июля, 20:09
Александр Березин

Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?

1 июля, 11:54
Марк Чернов

Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий