桥梁表观病害与形变识别：像素标定与温漂补偿

在基础设施智能巡检方向，本实验室近期把重心放在“同一机位、长期可比”的表观病害与形变识别上。桥梁场景光照变化大、相机微动、温度跨度宽，直接套用通用视觉模型，裂缝宽度与位移读数的重复性往往不够。我们采用固定相机阵列加标定板建立像素—毫米映射，并引入温度传感器做在线热漂移补偿；病害侧以裂缝、剥落、渗水为主，分割模型按召回优先调参，低置信度样本自动进入人工复核队列。

进展要点：

• 离线工具链已跑通相机自标定、历史帧回溯与温漂补偿，在受控机位下裂缝宽度重复测量偏差控制在 ±0.15 mm 内，日间位移基线漂移由约 1.2 mm 降至 0.3 mm 量级。
• 下一步将表观病害与形变时序对齐，做同点位长期对比；边缘网关侧加入低功耗推理与断网续传，减少现场回传压力。