本实验室围绕桥梁结构健康监测，近期完成一轮现场数据采集与算法验证。与常规巡检不同，我们把两类信号放在同一时间轴上处理：一是无人机与爬索机器人拍摄的表观图像，用于裂缝、剥落、露筋、渗水等病害的定位与分级；二是跨中与支座处的倾角、位移传感数据，用于挠度与墩台沉降的形变反演。时间戳对齐后，病害位置可与形变异常区间相互印证，降低单源误报。
本轮在某在役连续梁桥的1600余张图像样本上做封闭测试：裂缝检出召回约0.89，宽度分级误差多集中在±0.05 mm以内；形变方面，温度效应引起的日周期挠度波动单独建模剥离后，异常工况的可辨性有所提升。当前短板也较明确——逆光、雨渍与拉索遮挡条件下的漏检，以及长期数据中基准点漂移的校正。
【下一步】
- 补充夜间与雨雾场景样本，将图像增强作为独立环节评估其对分级精度的实际贡献；
- 对形变序列与病害发展速率做联合趋势建模，尝试输出“形变未见明显异常但病害加速扩展”的早期提示；
- 与养护单位协商，把识别结果接入现有巡检工单流程，验证其在真实闭环中的可用性。
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