1
0
Ученый Ульяновского государственного технического университета Виталий Дементьев создал систему «умного» распознавания дефектов металлоконструкций.
С помощью беспилотного летательного аппарата она автоматически фиксирует потенциальные отклонения от стандарта на труднодоступных сооружениях, собирает данные и формирует карту возможного расположения дефектов.
В России десятки тысяч промышленных сооружений: мостов, антенных конструкций, объектов тепло- и электроэнергетики, проверка которых обычно проводится только визуально. Новые технологии ― беспилотная авиация и машинное обучение ― способны мониторить крупные объекты более тщательно. С этой целью Виталий Дементьев разработал технологии мониторинга состояния транспортных объектов на основе обработки фото- и видеоизображений. Задача «умной» системы состоит в автоматизации процессов сбора информации по их техническому состоянию и дальнейшей обработки этих данных на основе методов машинного обучения.
«Подобные методы обеспечивают возможность понимания изображения, выделения и идентификации областей, составляющих эти изображения. Искусственный интеллект, управляющий системой, способен распознать трещины, ржавые участки, отсутствие болтов и другие дефекты, которые в дальнейшем могут привести к аварийному состоянию. После обработки информации формируются 3D-модели и карта потенциального размещения дефектов», ― поясняет Виталий Дементьев.
Разработка ученого получила высокие оценки на международном уровне. Эффективность применения новых технологических решений продемонстрирована на реальном материале. Первые испытания системы проходили в прошлом году на мостовых сооружениях в Ульяновской и Самарской областях, вторые успешно завершились в сентябре в Северодвинске.
Источник — Минобрнауки РФ
