Как искусственный интеллект трансформирует обследование зданий и сооружений: опыт Neimarker и ПО Structura

На конференции АОЗИС 2025 команда Neimarker представила практический опыт цифровой трансформации процессов технического обследования зданий и сооружений. В своем выступлении Евгений Облетов поделился ключевыми проблемами отрасли и тем, как современные ИИ-инструменты позволяют значительно ускорить работу инженеров, снизить риски и повысить точность отчетов.

❗ Проблемы традиционного обследования

Участники рынка хорошо знают, с чем приходится сталкиваться ежедневно:

1. Огромные трудозатраты
Ручной осмотр, поиск дефектов, перенос данных в документы — все это требует времени и ресурсов.

2. Человеческий фактор
Субъективность оценок, пропуски дефектов, ошибки при переписывании данных из черновиков в электронные файлы.

3. Риски для персонала
Работа на высоте и в труднодоступных зонах — стандартная реальность инженерных обследований.

4. Неструктурированные данные и долгие отчеты
Сотни фотографий в разрозненных папках, отсутствие единого хранилища и ошибки при формировании итоговой документации.

💡 Подход Neimarker: цифровизация по всем этапам

Neimarker предлагает архитектуру процесса, в которой каждый шаг автоматизирован и логически связан:

Сбор данных

Видео, фото и облака точек можно получать:
• со смартфона,
• с БПЛА,
• от 3D-сканеров.

Два ключевых модуля Structura

1. Создание модели объекта — формирование 3D-структуры здания или конструкции.
2. Нейросетевой модуль — автоматическое выявление и классификация дефектов.

Оба модуля работают автономно, но синхронизируются между собой, формируя единую цифровую среду.

Экспорт в рабочие среды

Модель с дефектами можно выгрузить в AutoCAD или Revit, а отчеты — в Word, Excel или PDF.

🧠 Нейросетевой модуль: помощник инженера, а не замена

Нейросеть автоматически находит дефекты, а инженер лишь выбирает категорию, характер, предполагаемую причину и метод устранения.
За специалистом остаются решения и ответственность — ИИ лишь ускоряет рутинную часть.

📦 Огромный датасет: 75 классов дефектов и 40 типов конструкций

Работа над нейросетевым модулем велась на базе масштабной разметки реальных обследований. Вручную размеченные изображения сформировали датасет, который обеспечивает высокую точность классификации дефектов.

🧩 Проблема локализации решена: переход к 3D-подходу

Ключевой вызов — понять, где именно расположен дефект на объекте.
Neimarker нашел решение:

1. Инженер записывает одно видео.
2. По нему автоматически создается трехмерная модель (фотограмметрия).
3. Нейросеть определяет все дефекты и точно локализует их на 3D-структуре.
4. Формируется отчет с размерами и координатами.

Такая модель остается цифровым архивом и позволяет отслеживать динамику изменений и регресс дефектов.

🚁 Примеры применения

• поиск дефектов на облаке точек больших зданий (по 500+ дефектов на объект);
• анализ НПБ, следов разрушений бетона, коррозии, отслоений;
• обследование дымовых труб и высотных сооружений;
• диагностика ЛЭП — локализация повреждений на изоляторах;
• работа в шахтах и труднодоступных подземных структурах.

🏁 Что дает внедрение Structura?

• любой сотрудник или подрядчик может собирать данные;
• инженер работает только с итоговыми результатами;
• автоматизация рутинных операций;
• единое хранилище данных по объекту;
• точная 3D-карта дефектов;
• сохранение истории изменений.

Опубликовано: Ноя. 21, 2025, 3 д.п. Просмотры: 10