本月实验室围绕桥梁结构健康监测的定制化识别方案开展阶段性验证。目标很明确：把巡检中最耗时的表观病害记录与形变测量，从人工判读转为可复核的模型输出，并让结果能对上养护台账。
数据侧接入三类来源：无人机与人工巡检的近距离影像（裂缝、剥落、渗水、露筋）、固定测点的位移与倾角时序、以及定期全站仪与水准复测数据。影像走目标检测加分级的路线，先回答“有没有、在哪、多大范围”，再决定是否需人工到场确认；形变侧以基线拟合加残差报警为主，重点是把温度日照引起的周期性变化剥离，避免误报。
阶段进展：在约 3.2 公里梁式桥段的回溯测试中，裂缝类病害召回率约 0.91，误报主要来自接缝阴影与水渍边界；形变报警引入温度项剥离后，日均无效提示由十余条降至 3 条以内。
下一步计划：将病害等级与形变残差统一到同一构件编码，输出可直接进入养护工单的结构化结果，并在雨季前后各做一轮对比验证。
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