Задорожний, Д. А.Овчаренко, О. А.Zadorozhnyi, DmytroOvcharenko, Oleksii2025-08-062025-08-062025Задорожний, Д. А. Автоматизований моніторинг мостових споруд на основі штучного інтелекту / Д. А. Задорожний, О. А. Овчаренко // Вiсник Харкiвського нацiонального автомобiльно-дорожнього унiверситету : зб. наук. пр. / М-во освiти i науки України, Харків. нац. автомоб.-дор. ун-т ; редкол.: А. Г. Батракова (гол. ред.) та iн. – Харкiв, 2025. – Вип. 109. – С. 81–88.https://dspace.khadi.kharkov.ua/handle/123456789/26364Мостові споруди є критично важливою складовою транспортної інфраструктури, що потребує постійного моніторингу для виявлення дефектів і запобігання аваріям. Традиційні методи візуального огляду та польові випробування поступаються місцем безруйнівним технологіям – георадарному скануванню, інфрачервоній термографії, лазерному скануванню й відео-аналізу – у поєднанні з мережею IoT-сенсорів. Інтеграція цих даних із алгоритмами штучного інтелекту та машинного навчання дозволяє автоматизувати виявлення аномалій, класифікацію дефектів і прогнозне обслуговування, значно підвищуючи точність й оперативність діагностики. Огляд сучасних підходів відображає використання CNN, R-CNN, YOLO, MiniRocket та гібридних фізико-цифрових моделей, а також демонструє ключові виклики: якість і різноманітність даних, інтерпретованість алгоритмів, обчислювальні обмеження в польових умовах і стійкість до перешкод. Пропонуються напрями подальших досліджень для створення прозорих, адаптивних й енергоефективних систем моніторингу мостів.ukмостимоніторинг технічного стануштучний інтелектмашинне навчаннябезруйнівне тестуваннязгорткові нейронні мережідетектори об’єктів.bridgesstructural health monitoringartificial intelligencemachine learningnon-destructive testingIoTconvolutional neural networksobject detectorsArticle624.2110.30977/BUL.2219-5548.2025.109.0.81