Передовая разработка в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030» открывает новые возможности в сфере технического мониторинга строительных объектов.
Современные технологии успешно справляются с выявлением дефектов бетонных конструкций, однако диагностика кирпичных зданий представляет особую сложность. Специфика повреждений кирпичной кладки заключается в формировании мелких, трудноразличимых трещин, которые сложно зафиксировать при стандартной фотосъемке. Существующие отечественные технологии, основанные на устаревших алгоритмах, не обеспечивают полноценный анализ причин разрушений.
Инновационный проект специалистов Пермского Политеха направлен на создание интеллектуальной системы автоматического обнаружения и анализа повреждений фасадов. Разработчики реализовали программный код на платформе Google Colab, используя оптимизированный набор данных. Для эффективной проверки системы было отобрано 780 обучающих и 30 тестовых изображений высокого качества с разрешением 640×640 пикселей.
«Мы применяем передовые сверточные нейронные сети, способные анализировать визуальную информацию с высокой точностью. Система проходит комплексное обучение на основе фотографий с различными типами повреждений. В процессе работы нейросеть выполняет прогнозирование, самопроверку и корректировку результатов. Наши исследования показали, что оптимальное количество циклов обучения составляет 50 эпох. Это обеспечивает баланс между точностью распознавания и временными затратами на обработку данных», – объясняет Сергей Крылов, перспективный исследователь кафедры «Строительные конструкции и вычислительная механика» ПНИПУ.
«Наша система демонстрирует впечатляющую скорость обработки – анализ изображения занимает всего 20 миллисекунд. В ближайшей перспективе мы планируем увеличить производительность до 8 кадров в секунду, что позволит проводить мониторинг в режиме реального времени с помощью дронов. Текущая точность распознавания в 60% будет улучшена до 95% и выше. Кроме того, мы совершенствуем алгоритмы определения первопричин появления дефектов», – делится планами Галина Кашеварова, ведущий эксперт ПНИПУ в области строительных конструкций.
Внедрение этой инновационной технологии существенно повысит эффективность выявления потенциально опасных зданий и обеспечит новый уровень безопасности городской инфраструктуры. Уже сейчас разработка значительно ускоряет процесс подготовки технической документации, минимизируя необходимость ручного обследования объектов.
