桥梁病害AI识别定制：表观裂缝与形变联动监测

桥梁表观病害与形变往往不是孤立信号。本实验室近期将巡检相机、无人机影像与GNSS、倾角数据接入同一时空基准，尝试用轻量分割模型识别裂缝、剥落、渗水，再通过特征点跟踪与相位解算估计主梁挠度趋势。当前方法把识别结果投影到桥面坐标，按跨中、支座、伸缩缝分区建立基线，异常时联动调取同期形变曲线，减少单点告警误判。

进展：在3座试点桥梁、约1200张标注图和连续两周监测数据上，裂缝召回率约91%，日间形变趋势与接触式位移计相关系数0.87；对逆光、雨雾样本仍以降级告警处理。下一步计划补充夜间红外与多视角标定样本，把裂缝宽度像素值换算为物理量，并与养护工单优先级衔接。