07.09.2026

Инновационная нейросеть для диагностики дефектов зданий: прорыв в строительной диагностике

Учёные НИУ «БелГУ» разработали гибридную нейросеть, которая может кардинально повысить эффективность обследования зданий. Технология позволяет автоматически выявлять даже мельчайшие трещины шириной менее 1 мм, которые зачастую остаются незамеченными при традиционном осмотре.

Ключевое преимущество разработки заключается в высокой точности распознавания опасных дефектов на фоне «шума»: теней, неровностей штукатурки или загрязнений. Стандартные алгоритмы нередко принимают за серьёзные повреждения безобидные визуальные особенности, тогда как данная нейросеть надёжно отличает реальные угрозы от ложных сигналов.

В основе технологии лежит гибридная архитектура, сочетающая свёрточные нейронные сети (CNN) для локального анализа и трансформерные блоки для учёта дальних пространственных зависимостей. Особую роль играет адаптивная функция потерь: в процессе обучения модель сначала фокусируется на общей структуре дефекта, а затем на точной прорисовке его границ.

Эффективность решения подтверждена экспериментами: на тестовой выборке нейросеть показала лучшие результаты по ключевым метрикам, например, значение IoU для класса трещин составило 0,6029, что выше показателей аналогов. При этом скорость обработки одного кадра (256 × 256 пикселей) не превышает 18 миллисекунд, что многократно быстрее ручного анализа.

Для строительных и эксплуатирующих организаций технология открывает новые возможности: своевременное обнаружение дефектов позволит точнее планировать ремонтные работы и предотвращать аварийные ситуации. В перспективе разработчики планируют расширить функционал системы: добавить поиск сколов, отслоений и коррозионных повреждений.

Первая строительная компания внимательно следит за инновациями в сфере технической диагностики и рассматривает возможности применения передовых решений для контроля качества на объектах.

← Вернуться к списку новостей