西安建筑科技大學(xué)科研團隊破解橋梁裂縫智能檢測難題

中國教育報-中國教育新聞網(wǎng)訊（記者 馮麗）近日，西安建筑科技大學(xué)城市發(fā)展與現(xiàn)代交通學(xué)院周?？〗淌趫F隊在橋梁等設(shè)施健康智能檢測領(lǐng)域取得重要突破——研發(fā)的輕量化裂縫分割模型，可精準識別混凝土、鋼材等多材料橋梁表面裂縫，為重大基礎(chǔ)設(shè)施“智慧體檢”提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。相關(guān)成果以“Automated lightweight networks for multi-material bridge crack segmentation”（《面向多材料橋梁裂縫分割的自動化輕量級網(wǎng)絡(luò)》）為題發(fā)表于國際頂級期刊Automation in Construction（《建筑自動化》中科院1區(qū)TOP，影響因子11.5），該校為第一完成單位。

橋梁作為交通命脈，其表面裂縫的早期精準識別是保障結(jié)構(gòu)安全的核心。傳統(tǒng)人工檢測存在效率低、主觀性強等局限，而現(xiàn)有智能算法常因材料差異、環(huán)境干擾導(dǎo)致精度不足。針對這一難題，團隊構(gòu)建了統(tǒng)一的CrackSeg-GWD裂縫分割框架，通過組歸一化、權(quán)重標準化卷積等技術(shù)創(chuàng)新，在保證精度的同時實現(xiàn)模型“瘦身”——參數(shù)量僅0.414M（約41萬個），計算量0.849 GFLOPs，較主流方法更適配工程現(xiàn)場的輕量化部署需求。 

實驗顯示，該模型在混凝土、鋼材、瀝青等不同橋面材料表面均表現(xiàn)出強泛化能力，多項分割指標優(yōu)于現(xiàn)有算法，為橋梁自動化巡檢提供了高效可靠的“AI眼睛”?！斑@一成果將推動基礎(chǔ)設(shè)施從‘事后維修’向‘預(yù)防性養(yǎng)護’轉(zhuǎn)變，助力交通工程數(shù)字化、精細化管理?！蓖ㄓ嵶髡咧芎？〗淌诒硎尽?nbsp;

據(jù)悉，研究獲國家自然科學(xué)基金聯(lián)合基金重點項目資助，第一作者為該校師資博士后Mohammed Ameen Mohammed。團隊長期致力于交通工程智能檢監(jiān)測技術(shù)研發(fā)，相關(guān)成果已在多項重大工程中應(yīng)用。