Загрузка моделей...
Модели машинного обучения для строительства
Маркетплейс ИИ-моделей — отраслевые решения и ведущие нейросети мира
Готовые решения для реального бизнеса и передовые мировые модели на одной платформе. Используйте в браузере, интегрируйте по API или публикуйте свою модель.
Модели по отраслям
Использование через API
Тестирование в веб-интерфейсе
Портфолио кейсов
Публикация задач
Модели по отраслям
Использование через API
Тестирование в веб-интерфейсе
Портфолио кейсов
Публикация задач
Новичок в мире ML-моделей?
Откройте для себя мир готовых ML-решений!
Узнайте, как модели экономят время, деньги и трансформируют бизнес-процессы.
Найдено моделей: 16
CLIPSeg для контроля качества гипсокартона
Модель CLIPSeg для сегментации дефектов гипсокартона, таких как трещины и области швов, с помощью текстовых подсказок.
Inference
Строительство
Image Segmentation
30
Система оценки глубины объектов
Модель компьютерного зрения, которая по одному изображению предсказывает глубину (относительную высоту/дистанцию) до объектов в сцене. Она даёт карту глубины, которая помогает роботам ориентироваться в пространстве, проверять правильность упаковки, оценивать геометрию деталей и анализировать трёхмерную структуру сцены. Решение подходит для инспекции на линиях, навигации роботов и визуальной аналитики процессов.
Inference
Транспорт и логистика
Computer Vision
Depth Estimation
21
Сегментация трещин на бетоне с Improved UNet
Высокоточная сегментация трещин на изображениях бетона с использованием усовершенствованной архитектуры UNet.
Inference
Строительство
Image Segmentation
6
Анализатор активности человека
Готовая модель компьютерного зрения, которая по кадру распознает и классифицирует действия человека. Решение позволяет автоматически отслеживать уровень активности и вовлеченности в любой среде: от оценки реакции на рекламу до анализа работы сотрудников.
Inference
Строительство
Image Classification
10
Цифровой двойник HVAC-систем
Прогнозирует временные ряды систем отопления и вентиляции (HVAC) для оптимизации энергопотребления.
Inference
Энергетика
Image Classification
18
Распознавания видов деревьев
TreeID AI — это модель глубокого обучения для автоматической классификации видов деревьев по изображениям крон. Она принимает фото дерева и определяет, к какому из более чем 160 видов оно относится, на основе RGB-изображений. Модель предназначена для интеграции в решения для экологического мониторинга, научных исследований и автоматизации учета древесных ресурсов.
Inference
Строительство
Image Classification
26
Распознавание достопримечательностей (Landmark Recognition)
Модель определяет известные достопримечательности на изображении и возвращает наиболее вероятный объект вместе с уверенностью предсказания. Подходит для туристических сервисов, автоматической сортировки фотографий и образовательных приложений.
Inference
Маркетинг и реклама
Computer Vision
Image-to-Text
+5
5.023
YOLOv8m для обнаружения СИЗ и касок
Модель YOLOv8m для обнаружения средств индивидуальной защиты и касок на изображениях и видео.
Inference
Строительство
Object Detection
3
YOLOv8 для обнаружения средств индивидуальной защиты
Обнаруживает СИЗ, такие как каски, маски и жилеты, на строительных объектах.
Inference
Строительство
Object Detection
5
YOLOv8s для сегментации дорожных ям
Модель YOLOv8 на основе архитектуры v8s для сегментации дорожных ям на изображениях.
Inference
Строительство
Image Segmentation
12
Классификация марок и типов автомобилей
Модель компьютерного зрения, которая по изображению автомобиля определяет его марку, модель, тип кузова или категорию. Это помогает в автоматизации анализа автоданных, каталогизации изображений на сайтах продаж, ускорении оценки страховых случаев и управлении автопарком. Модель подходит для интеграции в CRM, каршеринг, маркетплейсы автомобилей и системы видеонаблюдения.
Inference
Строительство
Image Classification
9
Классификация трещин на бетонных поверхностях
CrackSense AI — специализированная модель машинного обучения для автоматической классификации изображений бетонных поверхностей по наличию трещин. Она помогает идентифицировать дефекты структуры на фотографиях, что ускоряет проверки состояния конструкций и снижает нагрузку на инспекторов. Это важный инструмент для цифровой диагностики строительных объектов и систем мониторинга технического состояния.
Inference
Строительство
Image Classification
35
Загружаем…
Модели машинного обучения для строительства решают широкий спектр задач: от автоматического обнаружения дефектов конструкций до оптимизации расхода материалов. Компьютерное зрение используется для мониторинга безопасности на площадках, выявления трещин в бетоне и контроля хода строительных работ. Предиктивные модели помогают прогнозировать сроки завершения проектов и выявлять потенциальные риски на ранних этапах.