桥梁表观病害与形变AI识别：巡检数据落地

本期进展来自桥梁结构健康AI监测方向的试验段验证。我们把两类任务放进同一套巡检流程：一是表观病害，用固定机位相机与无人机影像做裂缝、剥落、锈蚀的像素级分割，再对裂缝骨架化，提取走向与宽度；二是形变识别，通过靶标与自然特征点的亚像素匹配，跟踪梁体挠度与支座位移的时序变化。

现场难点集中在尺度与光照：同一裂缝在不同距离下宽度像素差可达数倍，逆光与阴影易产生假阳性。当前做法是用少量人工标注配合几何先验（裂缝连续性、宽度沿走向缓变）约束，并对同一测点做多帧投票。

要点：

• 阶段数据：试验梁段裂缝宽度自动量测与人工读数偏差中位数约0.04 mm；1 Hz采样下形变重复性约0.2 mm，适用于趋势判断而非单次绝对判读。
• 下一步：完成跨相机标定与温漂补偿，将月度影像比对输出为病害演化清单，交由巡检人员复核。