桥梁巡检的难点在于病害尺度小、光照多变，而形变判断依赖长期对比。本阶段我们把表观病害识别与形变测量放进同一条推理链路：先在桥底、墩身等区域用轻量分割模型提取裂缝、露筋、渗水范围，再把裂缝走向投影到结构坐标系，与历史期次做差分，输出"是否扩展"，而不只是"有无"。
进展要点：
- 在自采的 3200 张巡检图像（含逆光、阴影、潮湿工况）上，裂缝像素级召回约 89%；误报集中在伸缩缝与污渍边缘，已用结构位置先验过滤约六成。
- 形变侧采用标定板加编码标记点，单次采集对齐误差控制在 2mm 内；下一步计划引入时序配准，把季度级复测的对比做成自动报告。
需要说明的是，当前仍以人工复核为最终判定，AI 的定位是把巡检员的注意力从"找"收敛到"判"。
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