tgoop.com/best_in_development/1323
Create:
Last Update:
Last Update:
Ученые Пермского Политеха разработали нейросеть для трещин в кирпичных домах
Эта нейросеть может автоматически выявлять аварийное состояние зданий по фотографиям трещин на фасадах. В отличие от существующих технологий, ориентированных на бетонные конструкции, новый сервис адаптирован для кирпичных зданий, где трещины могут быть менее заметными.
«На данный момент программа определяет трещины на тестовых фотографиях за время не более 20 миллисекунд, т.е. не менее 3 кадров в секунду. Планируется улучшить этот показатель до 8 кадров, что позволит качественно определять дефекты на видео в реальном времени с использованием беспилотных летательных аппаратов. Точность определения сейчас доходит до 60%.
В будущем стремимся повысить ее до 95% 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.
Разработка будет интересна обслуживающим здания организациям и позволит сэкономить время на «живом» мониторинге и использовать дроны.
Подробнее о разработке и методах обучения ИИ читайте в научной статье Пермского Политеха в прикрепленном файле.
BY ИИ и роботы в стройке
Share with your friend now:
tgoop.com/best_in_development/1323