桥梁裂缝巡检长期依赖人工望远镜与裂缝尺，高墩、桥底等不可达区域效率受限。计算机视觉实验室近期在实验性项目中，尝试把巡检影像转化为可复核的裂缝台账，重点解决三个问题：像素宽度如何还原为物理宽度、不同航段的影像如何判定为同一条裂缝、以及远距离小目标如何减少漏检。
方法上，先用分割网络提取裂缝骨架，再结合亚像素边缘与局部灰度梯度估计宽度；借助桥面标定物与相机位姿恢复像素—毫米映射，降低拍摄距离变化带来的量测漂移。跨航段部分采用重叠区域几何配准做裂缝实体合并，避免同一条裂缝被重复计数。
进展要点：
- 试验阶段：在市政桥梁试验数据集上，0.2mm 以上裂缝的宽度量测与人工读数偏差多在 0.05mm 以内，裂缝实体合并正确率约九成；对 0.1mm 以下细裂缝，召回仍不稳定，逆光与阴影工况是主要干扰源。
- 下一步：补充背光、湿面与阴影场景样本，并把结果接入巡检台账，输出置信度区间而非直接给出定性结论，把判定权保留给复核人员。
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