Профессиональные справочные системы для специалистов
Тел: +7 (812) 982-22-17 E-mail: reg@rizmaxima.ru
197341, г. Санкт-Петербург, вн. тер. г. муниципальный округ Комендантский Аэродром, пр-кт Королёва, д.7, литера А, пом. 7-Н, пом. 119
Тел: (3952) 500-841 E-mail: cntd@irk.ru
664011, обл. Иркутская, г. Иркутск, ул. Свердлова, д. 40, офис 305/309
Тел: +7 (3012) 23-11-66 E-mail: cntd@irk.ru
670031, Республика Бурятия, г. Улан-Удэ ул. Павлова, д.2а, оф 33
Тел: +7 (383) 3-196-871 E-mail: cntd-nsk@mail.ru
630087, г. Новосибирск, ул. Немировича-Данченко 165, офис 718
Тел: +7 (4162) 533-830
675001 Амурская область, г. Благовещенск, ул. Октябрьская, 173/1, каб. 703
Тел: +7 (4012) 99-44-45 E-mail: ros-soft@mail.ru
236038, г. Калининград, пер. Майский, 3, офис 7
Задать вопрос
16.01.2025
Создана отечественная нейронная модель для обнаружения деформаций в бетоне

     Ее разработал студент факультета прикладной математики и информатики Новосибирского государственного технического университета НЭТИ.
     
     В системе детекции трещин используются искусственный интеллект и машинное обучение для анализа изображений и видео с камер наблюдения.
     
     Нейросеть обучена детектировать трещины в бетоне на основе изображений, обработанных и сегментированных с помощью метода контура. Контур делается на специальном приложении, его выделяют для того, чтобы нейронная сеть могла распознавать эти трещины. Система анализирует видеопотоки с камер, далее идет обработка данных: искусственный интеллект выявляет трещины на основе обученной модели.
     
     Разработка позволит избежать риска возникновения аварийных ситуаций и экономических потерь: созданная модель показала точность обнаружения трещин на уровне 95%.
     
     В прототип системы входит модуль обработки видео - он прошел успешные тестовые испытания. В ходе пилотного проекта система обнаружила 15 трещин, из которых 10 были пропущены при ручном контроле.
     
     Преимущества разработки:

     - обнаружение трещин на ранней стадии, предотвращая развитие серьезных повреждений и аварийных ситуаций;

     - экономия времени и ресурсов: автоматизированный мониторинг сокращает трудозатраты на ручной контроль, а также снижает затраты на ремонт и обслуживание;

     - использование ИИ и машинного обучения гарантирует высокую точность детекции трещин, что важно для принятия взвешенных решений.
     

     Источник:
     https://t.me/ncpsplus