Институт «Ленаэропроект» внедрил ИИ-сервис от Cloud X для анализа снимков взлетно-посадочных полос. Технология автоматизирует поиск и классификацию дефектов покрытия, сокращая время подготовки материалов по одной полосе с десяти рабочих дней до одного. Автоматическая обработка одного снимка занимает около пяти минут.
Модель, обученная на платформе CX AI Platform, выполняет сегментацию трещин и швов на уровне пикселей. Сервис работает с изображениями размером 10 000 на 50 000 пикселей и объемом от 1 ГБ. Система делит снимки на фрагменты, анализирует их и собирает итоговую разметку в координатах исходного файла.
Инженеры института проверяют результаты через браузерный интерфейс, где могут корректировать контуры или добавлять пропущенные повреждения. После проверки сервис рассчитывает длину дефектов, формирует отчеты и ведомости. Система сохраняет историю обследований, позволяя сравнивать состояние полос за разные периоды.
В процессе разработки эксперты «Ленаэропроекта» и Cloud X подготовили обучающую выборку с размеченными трещинами и швами. Для повышения точности в модель включили редкие дефекты и участки, визуально схожие с повреждениями. Ручные правки инженеров сохраняются в системе при повторном анализе данных.
