Проблема, которую мы решали
Традиционная инспекция зданий — это трудозатратный процесс, требующий участия экспертов и связанный с человеческим фактором. Пропущенные дефекты могут привести к серьезным последствиям: от материальных потерь до угрозы безопасности людей.
Особенно остро эта проблема стоит при масштабных инспекциях инфраструктурных объектов — мостов, промышленных зданий, жилых комплексов. Нужно было создать систему, способную автоматически обнаруживать три критических типа дефектов: коррозию металлических элементов, трещины в конструкциях и механические повреждения.
Главные препятствия: дефицит данных и мелкие размеры дефектов
Ключевой проблемой стала нехватка качественных обучающих данных. В отличие от задач распознавания лиц или автомобилей, фотографий дефектов зданий в открытом доступе крайне мало. Каждый дефект уникален по форме, размеру и контексту.
Кроме того, размеры дефектов сильно варьируют и требовалось обнаруживать как очень маленькие, так и большие дефекты, что представляло проблему для существующих на тот момент систем машинного зрения.
Инновационный подход: Multi-Grid CNN + синтетические данные
Для решения задачи была применена специализированная архитектура нейронной сети Multi-Grid CNN, которая анализирует изображения на нескольких уровнях детализации одновременно. Это позволяет обнаруживать как крупные, так и мелкие дефекты с высокой точностью.
Для решения проблемы нехватки данных мы создали алгоритм генерации синтетических изображений дефектов. Искусственно созданные примеры позволили увеличить обучающую выборку в десятки раз, не теряя в качестве.
Что умеет наша система
Наша ИИ-система не просто определяет наличие дефектов — она решает комплексную задачу диагностики:
Обнаружение
Находит дефекты любого из трех типов на фотографии
Классификация
Точно определяет тип дефекта (коррозия, трещина, вмятина)
Локализация
Указывает точное местоположение дефекта на изображении
Сегментация
Создает детальную маску, показывающую границы поврежденной области
Впечатляющие результаты
MAP (Mean Average Precision) — система правильно определяет и локализует дефекты почти в 9 случаях из 10
Точность человека-эксперта
Увеличение скорости анализа
Типа дефектов
Непрерывная работа
Перспективы: автономные роботы-инспекторы
Наша технология открывает путь к полной автоматизации строительной диагностики. В перспективе система будет интегрирована с автономными дронами и роботами, способными самостоятельно обследовать здания и сооружения.
Представьте: роботы-инспекторы патрулируют городскую инфраструктуру 24/7, мгновенно выявляя потенциальные проблемы до того, как они станут критическими. Это новый уровень безопасности и эффективности в строительстве и эксплуатации зданий.
