Индийские исследователи разработали систему на основе дронов и искусственного интеллекта для оценки возраста и остаточного срока службы зданий. Метод использует мультиспектральные индексы и достигает точности прогнозирования до 88%.
Проблема оценки состояния зданий
Определение возраста строительных конструкций и их остаточного ресурса критически важно для управления инфраструктурой, оценки рисков и городского планирования. Традиционные методы опираются на ручные проверки, исторические записи и эвристические подходы. Эти способы трудоемки, дороги и плохо масштабируются.
С развитием беспилотных летательных аппаратов и мультиспектральных технологий появилась возможность собирать данные о зданиях в больших масштабах. Однако существующие подходы часто фокусируются на обнаружении повреждений, энергоэффективности или состоянии фасадов. Они редко интегрируют множественные показатели старения и редко учитывают факторы окружающей среды.
Новая методика
Исследователи из Индии предложили структуру, объединяющую высокоразрешающую съемку с дронов, мультиспектральные индексы и модели на основе ИИ. В анализ включены ключевые индексы: NDVI, NDMI, RDI, SDI, CDI и NPI. Они количественно оценивают деградацию материалов, геометрические искажения и другие факторы
Эти индексы были объединены с помощью алгоритма Building Age Factor. Он оценивает прочность конструкций, возраст постройки и остаточный срок службы. Метод протестирован на наборе данных из более чем 10 тысяч изображений зданий. Результаты работы ученых были опубликованы в журнале Scientific reports.
Как работает система
На первом этапе система обрабатывает извлеченные данные изображений. На следующем этапе она прогнозирует факторы старения для отдельных зданий: деградацию материалов, структурные изменения и влияние окружающей среды.
Система интегрирует данные LiDAR для повышения точности оценки возраста. Контуры зданий рассчитываются с использованием нормализованного индекса периметра и анализа центроидов. Классификаторы изображений сегментируют структуры и данные о границах в цифровой модели поверхности. Это позволяет измерять морфологию и топографию построек.
Результаты
Точность прогнозирования возраста зданий составила 85-88% Оценки остаточного срока службы варьируются от двух до восьми лет для разных типов построек.
Система интегрирует данные LiDAR для повышения точности оценки возраста. Контуры зданий рассчитываются с использованием нормализованного индекса периметра и анализа центроидов. Классификаторы изображений сегментируют структуры и данные о границах в цифровой модели поверхности. Это позволяет измерять морфологию и топографию построек.
VK
OK
Telegram
Дзен