Протестировать нейросеть

Загрузка видео

Последние новости

Нейросеть для автосервиса: Оптимизация работы за 3 минуты!

Янв. 27, 2025, 7 д.п.

Просмотры: 118

Нейросеть для автосервиса: Оптимизация работы за 3 минуты!
Читать далее
Neimarker: Инновационные технологии для осмотра автомобилей после ДТП

Янв. 23, 2025, 7 д.п.

Просмотры: 158

Neimarker: Инновационные технологии для осмотра автомобилей после ДТП
Читать далее
Нейросеть от Neimarker: контроль работы экскаватора

Янв. 22, 2025, 4 д.п.

Просмотры: 139

Нейросеть от Neimarker: контроль работы экскаватора
Читать далее
Как нейросети меняют библиотеки: от подсчета книг до поиска потерянных экземпляров

Янв. 21, 2025, 11 д.п.

Просмотры: 110

Как нейросети меняют библиотеки: от подсчета книг до поиска потерянных экземпляров
Читать далее
Нейросеть от Neimarker распознаёт повреждения авто после ДТП

Янв. 15, 2025, полдень

Просмотры: 172

Нейросеть от Neimarker распознаёт повреждения авто после ДТП
Читать далее
Использование сверточных нейронных сетей для выявления дефектов и повреждений конструкций: доклад на XIV конференции

Дек. 26, 2024, 7 д.п.

Просмотры: 213

Использование сверточных нейронных сетей для выявления дефектов и повреждений конструкций: доклад на XIV конференции
Читать далее

Возможности программного обеспечения

Наш программный комплекс предлагает передовые решения для задач визуального анализа в промышленных условиях. Используя сложные алгоритмы, программа может выполнять точную маркировку конструкций и дефектов для различных сооружений и конструкций.

Маркировка конструкций

Маркировка дефектов

Распознание дефектов

Узнайте больше о наших возможностях и преимуществах использования.

Узнать подробнее

Выявление дефектов и повреждений конструкций


Возможности самостоятельно маркировать дефекты

Узнайте больше о наших возможностях и преимуществах использования.

Узнать подробнее

Разметка новых дефектов

Наш программный комплекс обеспечивает продвинутые инструменты для выявления дефектов и повреждений в различных конструкциях. Используя современные алгоритмы машинного обучения, система способна точно идентифицировать и классифицировать различные типы заданных дефектов. Это позволяет своевременно проводить профилактические работы и повышать долговечность конструкций.


Наша цифровая платформа позволяет пользователям эффективно и точно обрабатывать большие объемы данных, направленные на распознавание дефектов и повреждений конструкций. Это достигается за счет подготовки и обработки данных для обучения моделей ИИ, что существенно улучшает точность и скорость анализа.

  • Поддержка различных форматов данных фотографий: наша платформа обрабатывает множество форматов данных.
  • Высокая производительность обработки: мощные алгоритмы обеспечивают быструю и точную обработку данных даже в больших объемах.
  • Гибкая настройка параметров обработки: пользователь может настраивать параметры обработки данных для получения наилучших результатов.
  • Поиск, обработка визуальных данных и управление ими: платформа обеспечивает поиск и обработку визуальных данных с возможностью управления ими.
  • Фильтруйте, помечайте, сегментируйте, предварительно обрабатывайте и дополняйте данные изображения с помощью метаданных: платформа позволяет фильтровать, помечать, сегментировать и обрабатывать данные изображения.
  • Отслеживайте несколько версий наборов данных для экспериментирования: пользователи могут отслеживать несколько версий наборов данных для проведения экспериментов.

Точная маркировка данных обеспечивает высокую достоверность и точность распознавания дефектов. Наша система использует передовые алгоритмы машинного обучения для автоматизации этого процесса, что позволяет сократить время и затраты на ручной труд.

  • Интерактивные инструменты для маркировки: удобные инструменты позволяют пользователям эффективно маркировать данные вручную.
  • Автоматическое распознавание объектов: алгоритмы машинного обучения автоматизируют процесс распознавания и маркировки объектов на изображениях.
  • Высокая точность маркировки: наши технологии обеспечивают высокую точность маркировки данных, что улучшает качество обучения моделей.
  • Предназначен для сверхбыстрой маркировки в браузере: платформа позволяет производить маркировку данных прямо в браузере с высокой скоростью.
  • Используйте предварительно обученные модели и SAM для автоматического нанесения меток: предварительно обученные модели обеспечивают автоматическое нанесение меток.
  • Ускорьте рабочие процессы ручного аннотирования с помощью маркировки на базе ИИ: использование ИИ для маркировки данных ускоряет процессы ручного аннотирования.
  • Просмотр истории всех изменений, внесенных в изображение: пользователи могут отслеживать все изменения, внесенные в изображения.

Платформа поддерживает обучение нейронных сетей под любые задачи, связанные с распознаванием дефектов. Мы применяем уникальные алгоритмы машинного обучения и обработки данных, включая сверточные нейронные сети (CNN) и обучение с подкреплением (Reinforcement Learning), для достижения сверхвысокой точности.

  • Обучение моделей на больших объемах данных: платформа способна обрабатывать и обучать модели на больших наборах данных, что повышает их точность.
  • Настройка параметров моделей: пользователи могут настраивать параметры моделей для достижения оптимальных результатов в различных задачах.
  • Высокая точность и скорость распознавания: наши модели обеспечивают высокую точность и скорость распознавания дефектов, что ускоряет процесс анализа.
  • Инструменты для построения точных моделей: наша платформа предоставляет инструменты для создания высокоточных моделей.
  • Разрабатывайте, улучшайте и управляйте жизненным циклом всех моделей в вашей организации: полный контроль над жизненным циклом моделей позволяет улучшать их работу.
  • Обучайте пользовательские модели на наших графических процессорах, чтобы сэкономить время и деньги: использование мощных графических процессоров для обучения моделей.
  • Создайте свою собственную модель, используя базовые модели: возможность создавать свои модели на платформе

Наша платформа позволяет легко интегрировать обученные модели в существующие рабочие процессы и системы, что обеспечивает быстрое и эффективное развертывание решений на местах. Это способствует улучшению безопасности и эффективности инспекций и анализа конструкций.

  • Легкая интеграция с существующими системами: обученные модели можно легко интегрировать в различные системы и рабочие процессы.
  • Поддержка различных сред развертывания: платформа поддерживает развертывание моделей как в облаке, так и локально.
  • Автоматическое обновление моделей: наши модели могут автоматически обновляться, чтобы всегда обеспечивать наилучшие результаты.
  • Возможность использования API: разработчики могут интегрировать модели с помощью API для более гибкой и мощной работы.
  • Перспектива использования на одноплатных компьютерах с помощью локального ПО: в будущем будет возможна интеграция на маломощных устройствах, таких как Raspberry Pi, Jetson Nano и т.д.

Платформа поддерживает совместную работу, что позволяет различным командам эффективно взаимодействовать и обмениваться данными. Это улучшает координацию и ускоряет процессы мониторинга и анализа.

  • Общий доступ к данным и отчетам: команды могут совместно использовать данные и отчеты для более эффективного анализа.
  • Инструменты для командной работы: платформа предлагает различные инструменты для совместной работы и обмена информацией между членами команды.
  • Управление правами доступа: администраторы могут управлять правами доступа пользователей для обеспечения безопасности данных.

Различные типы дефектов

Датасеты и метрики

Реализованные датасеты
Конструкции

1 класс

Ствол


5 классов

Элементы и их соединения


3 класса

Площадки и их элементы


2 класса

Лестницы и их элементы


2 класса

Надстройка


7 классов

Оттяжки


9 классов

Фундаменты и их узлы


4 класса

Оборудование


8 классов

Конструкции зданий

Дефекты

8 классов

Коррозионные повреждения


8 классов

Дефекты болтовых соединений


4 класса

Дефекты металлоконструкций


6 классов

Повреждения основого металла


3 класса

Дефекты сварных соединений


9 классов

Дефекты по бетону


4 класса

Дефекты сборных конструкций


5 классов

Дефекты каменных конструкций


5 классов

Дефекты канатов


3 класса

Дефекты изоляторов


10 классов

Дефекты кровельного покрытия


Точность распознавания

Высокая точность достигается за счет глубоких нейронных сетей, обученных на больших наборах данных, и улучшенных алгоритмов машинного обучения.


О программе


Программное обеспечение предназначено для распознавания и анализа дефектов и повреждений конструкций при помощи алгоритмов машинного обучения. Программное обеспечение позволяет проводить цифровую оценку параметров выявленных дефектов и повреждений: система обрабатывает визуальные данные, автоматически обнаруживая и классифицируя типы дефектов и повреждений, указывает возможные причины их появления и способы устранения в зависимости от категории дефекта.

Интегрируясь с существующими системами управления зданиями и сооружениями и инфраструктурными объектами. Программное обеспечение обеспечивает единую цифровую платформу для решения разнообразных отраслевых задач. Такое объединение позволяет повысить точность диагностики, минимизировать человеческий фактор при обработке материалов, что значительно сокращает время обследования и составления отчетной документации.


Документация, содержащая информацию, необходимую для эксплуатации экземпляра программного обеспечения
Скачать docx
Описание процессов, обеспечивающих поддержание жизненного цикла программного обеспечения
Скачать docx
Описание функциональных характеристик программного обеспечения
Скачать docx

Часто задаваемые вопросы

Neimarker — это автоматизированная система для распознавания дефектов и повреждений в различных конструкциях. Она использует алгоритмы нейронных сетей для проведения визуального анализа в промышленных условиях, обеспечивая точное выявление и классификацию дефектов.
Neimarker использует продвинутые алгоритмы машинного обучения, в частности глубокие нейронные сети, обученные на обширных наборах данных. Система анализирует визуальные данные, выявляя и классифицируя различные типы дефектов, а также предоставляет информацию о возможных причинах их появления и способах устранения.
  • Выявление дефектов: Neimarker автоматически обнаруживает и маркирует дефекты в различных конструкциях.
  • Высокая точность: Система достигает высокой точности благодаря использованию продвинутых нейронных сетей и улучшенных алгоритмов машинного обучения.
  • Маркировка дефектов: Пользователи могут вручную маркировать дефекты для обучения и повышения точности системы.
  • Настраиваемый анализ: Neimarker может быть интегрирован с существующими системами управления зданиями, что обеспечивает унифицированную платформу для анализа конструкций.
Точность Neimarker обеспечивается использованием глубоких нейронных сетей, обученных на больших наборах данных. Система постоянно обучается на основе обратной связи от пользователей и новых данных, что улучшает её возможности распознавания дефектов.
Цифровая платформа Neimarker обеспечивает комплексный анализ дефектов, сокращая время, необходимое для инспекций и отчетности. Система минимизирует человеческий фактор при обработке данных и позволяет беспрепятственно интегрироваться с другими системами управления зданиями, способствуя повышению эффективности и точности.
Да, Neimarker разработан для промышленного использования, предлагая надёжные решения для визуального анализа в сложных условиях. Система особенно полезна в строительной, инженерной и инфраструктурной отраслях.

Свяжитесь с нами