Как нейросеть помогает анализировать строительные дефекты: пример с трещинами фундамента

Представьте: вы снимаете видео о проблемах фундамента — появились трещины, и вы пытаетесь выяснить причины. Зрители активно обсуждают возможные ошибки: неправильно уложенная арматура, низкое качество бетона или проблемы с грунтом. А что, если нейросеть могла бы взять это на себя?

💻 Пример анализа с помощью ИИ
Допустим, на видео показана трещина. Нейросеть:
1️⃣ Распознает её на кадрах, измеряет глубину, длину и классифицирует (усадочная, силовая).
2️⃣ Сравнивает параметры трещин с проектными нормами.
3️⃣ По фотографии или видео определяет состояние бетона (марка, однородность, возможное влияние погоды).
4️⃣ Автоматически формирует отчёт с визуализацией: графики, схемы фундамента, указание проблемных зон.

🎯 Как это выглядит?
На основе данных нейросеть подскажет, что привело к дефектам. Например:

• Некачественный бетон (определено по текстуре и цвету).
• Недостаточное уплотнение подушки.
• Нарушение последовательности заливки.

🏗️ Что это даёт?

• Владельцы домов сразу понимают, в чём проблема и как её исправить.
• Эксперты получают быстрый анализ для уточнения диагноза.
• Видео становится полезным не только как демонстрация проблемы, но и как источник решений.

Нейросети не только ускоряют процесс, но и делают сложные строительные вопросы доступными каждому. Хотите узнать, как это работает? Пример в видео!

👉 Пишите в комментариях, что ещё могла бы сделать нейросеть для диагностики строительных дефектов!

Опубликовано: Ноя. 28, 2024, 8 д.п. Просмотры: 158