Диагностика железнодорожных мостов: российские учёные создали полностью автоматизированную систему

Железнодорожные мосты — одна из самых ответственных частей транспортной инфраструктуры России. Сотни тысяч составов ежедневно проходят по искусственным сооружениям, разбросанным от Калининграда до Владивостока. Среди них — настоящие гиганты вроде Крымского моста (19 км) и Президентского моста через Волгу (12,97 км). Каждая такая конструкция требует постоянного контроля: трещины, коррозия и деформации накапливаются годами, а зимой добавляются перепады температур и скрытые дефекты.

Проблемы традиционной диагностики

Сегодня осмотр мостов обычно требует полной остановки движения. В специально выделенное «технологическое окно» бригада с ручным инструментом обследует каждый узел. Это останавливает перевозки на несколько часов, снижает пропускную способность и приносит убытки. Кроме того, инспекторам приходится работать на высоте, используя подъёмные краны и дрезины, что связано с риском для жизни.

Современные дроны с камерами частично упрощают задачу, но не решают её полностью: после полёта специалист вручную просматривает часы видео, выискивая малейшие повреждения. Нейросети способны распознавать дефекты в потоке, однако они не привязывают находки к инженерному чертежу. В результате место повреждения всё равно приходится искать по видео — преимущества автоматизации теряются.

Новый подход: от полёта до карты дефектов

Учёные Пермского Политеха впервые создали систему, которая работает полностью автоматически — от полёта беспилотника до готовой карты трещин и коррозии на инженерном чертеже. Внешне процесс напоминает обычный облёт квадрокоптером, но ключевое отличие — встроенная нейросеть, обученная на тысячах изображений дефектов, и привязка к навигации. Когда нейросеть обнаруживает неисправность, дрон фиксирует GPS-координаты, которые затем пересчитываются с учётом геометрии моста. Система определяет конкретное место — например, «третья балка второго пролёта» — и наносит его на цифровой чертёж.

«Оператор сначала задаёт маршрут через интерфейс наземной станции, учитывая реальные размеры балок и пролётов. Дрон выполняет автономный полёт, нейросеть в реальном времени анализирует видеопоток. При обнаружении трещины или коррозии система вызывает оператора для подтверждения, затем автоматически фиксирует местоположение и отображает на рабочем чертеже. Всё это происходит без остановки движения и выхода людей в опасную зону», — рассказал Даниил Курушин, доцент кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ, кандидат технических наук.

Главное преимущество — анализ ведётся прямо во время полёта, а не после. Оператор лишь подтверждает неисправность, время реакции сокращается с часов до секунд. Разработка позволяет перейти от эпизодических проверок к регулярному автономному мониторингу: мосты будут проверять чаще, в любую погоду, без «технологических окон» и риска для рабочих.

Для пассажиров это означает более безопасные и предсказуемые поездки. Риск пропустить трещину или коррозию снижается в разы, а значит, уменьшается вероятность аварий. Внезапные задержки поездов из-за экстренного обнаружения дефекта уйдут в прошлое: проблемы будут выявляться заранее, и ремонт станут планировать без срыва графика.

В перспективе систему можно масштабировать не только на железную дорогу, но и на другие протяжённые сооружения — тоннели, эстакады, путепроводы. Везде, где опасна работа человека на высоте и требуется частый контроль, разработка позволит сэкономить миллионы рублей и снизить риски для жизни людей.