Разработка в сфере искусственного интеллекта учёного УлГТУ прошла испытания

Заведующий кафедрой «Телекоммуникации», доктор технических наук УлГТУ Виталий Дементьев со специалистами ФНПЦ АО «НПО «Марс» создал систему «умного» распознавания дефектов металлоконструкций. Проект в сфере мониторинга объектов транспортной инфраструктуры прошел испытания в Самаре и Северодвинске.

В России более 30 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 наиболее точно и тщательно. С этой целью разработаны технологии мониторинга состояния транспортных объектов на основе обработки фото- и видеоизображений.

С помощью беспилотного летательного аппарата система автоматически фиксирует дефекты на труднодоступных сооружениях. Датчики квадрокоптера исследуют каждый сантиметр такого сооружения, например, железнодорожного моста, осмотр которого без спецсредств невозможен. Задача «умной» системы состоит в автоматизации процессов сбора информации по 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 данной системой, способен распознать трещины, ржавчину, отсутствие болтов, непрокрашенные участки и другие дефекты, которые в дальнейшем могут привести к аварийному состоянию. После обработки информации формируются 3D-модели и карта потенциального размещения дефектов», - пояснил Виталий Дементьев.

Результаты эффективности применения новых технологических решений получены на реальном материале. Первые испытания системы проходили на мостовых сооружениях в прошлом году в Ульяновской и Самарской областях, вторые успешно завершились в сентябре в Северодвинске.