На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

РИА Новый день

324 подписчика

Свежие комментарии

  • Анфиса Иванова
    Ну вот так постепенно и будет решен вопрос с паразитом-Центром...Силовики задержал...
  • Надежда Белугина
    ПРОМОЛЧИМ О ВОЙНЕ? Надежда Белугина-Подюжская Ты не можешь стихи написать о войне? О солдатах в окопах, о ждущей жене...ПВО за ночь ликви...
  • Сергей Иванов
    Х знает кто делал и из чего делал это пойло, зачем его покупать? Лучше бы купили вина в Дикси или Пятерочке. ДурыДве челябинки пог...

Уральские ученые создали нейросеть, способную находить трещины в мостах за секунды

Нейросеть, которую создали ученые Уральского федерального университета, сможет находить опасные трещины в мостах, дорогах и зданиях за секунды. Как сообщает пресс-служба УрФУ, технология заменит многочасовые ручные проверки, снизит риск аварий и сэкономит бюджет на обслуживании инфраструктуры. Разработка уже показала точность 88,7 % на снимках из России и Китая.

«В то время как традиционная ручная проверка мостов или дорожных конструкций занимает от одного до двух часов, наша модель способна обрабатывать изображения в 100 раз быстрее – в течение секунд, что теоретически позволяет существенно сократить время инспекций и обеспечить непрерывный, высокоточный и объективный мониторинг. В дальнейшем мы планируем провести тестирование модели на платформе Jetson и интегрировать ее с беспилотными системами для практического применения в задачах мониторинга мостов, дорог и другой инженерной инфраструктуры в реальном времени», – пояснила соавтор работы, заведующая кафедрой «Строительные конструкции и механика грунтов» УрФУ Зоя Беляева. Как сообщили ученые, система обладает рядом преимуществ, в частности, высокой скоростью обработки (до 232 кадров в секунду) и легкой архитектурой в сравнении с моделями конкурентов (2,51 млн параметров). Благодаря этим характеристикам у разработки уральских исследователей есть большой потенциал для использования в дронах или других устройствах, которые смогут обеспечить быструю инспекцию строительных сооружений. Сейчас команда адаптирует систему для реальных задач – совмещает ее с дронами на платформе Jetson и добавляет поддержку инфракрасных камер, что позволит обнаруживать скрытые дефекты ночью или под слоем грязи.
Сейчас алгоритм верифицируют и продолжают обучать на фотографиях с трещинами, сделанных в России и в Китае. При наличии подходящих партнерских платформ или пилотных сценариев технология будет подготовлена к практической реализации. Параллельно ученые отслеживают международные стандарты оценки повреждений конструкций, такие как ASTM (США) и CEN (Европа), чтобы в будущем обеспечить совместимость модели с мировыми нормами.

 

Ссылка на первоисточник
наверх