Использование сверточных нейронных сетей для выявления дефектов и повреждений конструкций

21-22 ноября 2024 года на XIV конференции был представлен доклад, посвященный использованию сверточных нейронных сетей (CNN) и технологий компьютерного зрения для выявления дефектов строительных конструкций. Александр Макаров, эксперт с 18-летним опытом исследований, рассказал о возможностях современных технологий в обработке данных, автоматизации анализа и снижении человеческого фактора.

В докладе было освещено:

• Как CNN обрабатывают тысячи изображений, автоматически выявляя дефекты конструкций за считанные секунды, что значительно сокращает время анализа по сравнению с ручной обработкой.
• Применение технологий SLAM и фотограмметрии для создания 3D-моделей объектов и локализации дефектов.
• Использование дронов для видеосъемки и анализа объектов в режиме реального времени.
• Интеграция модулей анализа дефектов в ERP- и CRM-системы для автоматизации рабочих процессов.

Докладчик отметил, что использование ИИ и компьютерного зрения позволяет сократить трудозатраты технических специалистов на 40-50%, что дает возможность сосредоточиться на решении инженерных задач. Также были продемонстрированы примеры сегментации дефектов на фасадах зданий, анализ сварных швов на рентгеновских снимках и маркировка трещин.

Планы на будущее включают интеграцию нейронных сетей с технологиями лазерного сканирования для нанесения дефектов на 3D-модели в реальном времени, а также развитие методов измерения параметров трещин, таких как ширина и глубина.

Презентация вызвала большой интерес среди участников конференции, подчеркнув важность цифровой трансформации в строительной отрасли.

Опубликовано: Дек. 26, 2024, 7 д.п. Просмотры: 215