桥梁表观病害与形变AI识别：巡检实验进展

在桥梁结构健康监测方向，我们把研究重点放在表观病害与形变两类可观测信号的定制识别上。表观病害侧，采用无人机与固定机位图像，按裂缝、剥落、渗水三类标注，在分割模型中加入方向先验与多尺度融合，缓解细长裂缝断裂问题。目前试验集上裂缝像素级 F1 约 0.78，剥落与渗水分类 F1 约 0.85；对逆光和阴影场景仍有误检。形变侧，以视觉位移测量为主，结合倾角计与温度数据做基线校正，在 30 米跨径试点桥的短期对比中，与全站仪结果偏差控制在 ±2 mm 内，但温度漂移下的长期稳定性尚需验证。

要点：1）已完成 3 座试点桥、约 1.4 万张图像的标注与基线模型；2）下一阶段将引入跨桥域适应与定时标定，重点评估季节温差对形变识别的影响，并探索病害-形变联合预警的阈值策略。