В Северо-Кавказском федеральном университете (СКФУ) в Ставрополе приступили к созданию интеллектуальной системы для анализа трещин на зданиях и сооружениях.
Новый инструмент на основе компьютерного зрения и глубокого обучения позволит выявлять дефекты как на этапе строительства, так и в процессе эксплуатации объектов.

Как работает система

Разрабатываемая нейросеть обучается на фотографиях различных типов трещин. Алгоритм учится:

• определять параметры повреждений,

• классифицировать возможные причины их возникновения,

• строить бинарные карты дефектов.

Эти карты дают возможность измерять длину трещины, её направление и плотность, что обеспечивает инженеров дополнительными данными для оценки состояния конструкций.

Система будет самообучаемой: новые фото и видео можно будет загружать в программу для дообучения нейросети. Такой подход повысит точность анализа и расширит функциональность.

Перспективы применения

Сейчас проект находится на стадии научно-технической разработки: специалисты СКФУ проверяют гипотезы и создают первый прототип.
По предварительным расчетам, при выходе на рынок технология сможет окупиться за 1,5–3 года.

Ожидается, что внедрение системы:

• снизит риски на строительных площадках,

• повысит качество эксплуатации зданий,

• сократит затраты на диагностику инженерных сооружений.

Подобные решения могут стать частью цифровой инфраструктуры «умного города» и использоваться строительными компаниями, ЖКХ и муниципальными центрами мониторинга.