12.05.2026 15:57
Исследователи из Университета штата Огайо разработали модель LEGG, которая по снимкам с дрона генерирует фотореалистичный вид улиц после землетрясения…
Исследователи из Университета штата Огайо разработали модель LEGG, которая по снимкам с дрона генерирует фотореалистичный вид улиц после землетрясения. Алгоритм обучен на аэрофотосъёмке и создаёт пары снимков «сверху — с уровня глаз», чтобы спасательные службы могли оценивать разрушения до выезда на место
Зачем это нужно
🟢 Дроны быстро собирают данные сверху, но люди принимают решения на уровне земли — и вид с высоты не показывает, насколько безопасно войти в здание или пройти по улице. Ручная оценка ущерба после сильных толчков занимает дни или недели; модель сокращает это время до масштабов экстренного реагирования.
🟢 Модель протестировали на данных землетрясения в Турции 2023 года (магнитуда 7,8, разрушено 280 тыс. зданий). После обучения на 3 тыс. городских строений система научилась распознавать трещины на фасадах, наклоны зданий и частичные обрушения — и воспроизводить их в высоком разрешении с точки зрения пешехода.
🟢 В перспективе инструмент поможет проектировать более устойчивую инфраструктуру и прогнозировать уровень разрушений в сейсмоопасных регионах.
Зачем это нужно
🟢 Дроны быстро собирают данные сверху, но люди принимают решения на уровне земли — и вид с высоты не показывает, насколько безопасно войти в здание или пройти по улице. Ручная оценка ущерба после сильных толчков занимает дни или недели; модель сокращает это время до масштабов экстренного реагирования.
🟢 Модель протестировали на данных землетрясения в Турции 2023 года (магнитуда 7,8, разрушено 280 тыс. зданий). После обучения на 3 тыс. городских строений система научилась распознавать трещины на фасадах, наклоны зданий и частичные обрушения — и воспроизводить их в высоком разрешении с точки зрения пешехода.
🟢 В перспективе инструмент поможет проектировать более устойчивую инфраструктуру и прогнозировать уровень разрушений в сейсмоопасных регионах.