Нейросеть УрФУ поможет выявлять трещины в мостах, зданиях и дорогах 🏗 Исследователи Уральского федерального университета разработали модель для анализа изображений строительных конструкций. Технология может ускорить обследования и стать инструментом постоянного контроля состояния городской инфраструктуры. Результаты исследования опубликованы в журнале Sensors. 📊 На снимках из России и Китая нейросеть показала точность 88,7%. Скорость обработки достигает 232 кадров в секунду. Специальные алгоритмы помогают отличать трещины от теней и пятен, снижая число ложных срабатываний. Компактная архитектура открывает возможность использования модели на беспилотниках. В числе дальнейших направлений работы исследователи обозначили испытания на платформе Jetson и интеграцию с дронами для мониторинга инженерных сооружений в реальном времени. 🔬 Ещё одно направление исследований связано с объединением обычных и инфракрасных изображений для обнаружения малозаметных трещин. Эта работа находится на экспериментальной стадии. #УмныйГород #УмнаяСтрана #ЦифроваяРоссия #НациональнаяЭкономикаДанных Подписаться на Умный город