中交路橋科技是從事工程檢測監(jiān)測、城市安全監(jiān)測預警與評價、數(shù)字智能化研發(fā)為一體的復合型高新技術(shù)集團企業(yè)。
傳統(tǒng)的檢測方法往往依賴人工目視檢查或簡單的儀器輔助檢查，這不僅效率低下，而且容易受到主觀因素的影響。目前各類智能化檢測設備正在研發(fā)和投入試用中，檢測的效率和質(zhì)量正在得到提升。
橋梁病害AI判斷技術(shù)和大模型為很多工作帶來了便利，通過各類智能體（AI Agent）使得原本難以替代的工作變得更加容易。目前很多機構(gòu)都在嘗試使用AI技術(shù)開展橋梁病害的自動化識別與診斷，該項技術(shù)的研究將為橋梁檢測提供了一個新的發(fā)展方向。目前主流的橋梁病害AI判斷方法主要有圖像處理技術(shù)、特征提取與選擇、機器學習與深度學習、數(shù)據(jù)分析與預測幾方面：
（1）圖像處理技術(shù)
在AI識別技術(shù)中，圖像處理是基礎。通過拍攝橋梁表面的照片，可以利用圖像處理技術(shù)進行預處理，提取出病害特征。例如，灰度化可以將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像以簡化后續(xù)處理；去噪技術(shù)如均值濾波、高斯濾波可以去除圖像中的噪聲；邊緣檢測技術(shù)如Sobel算子、Canny算子可以幫助定位病害輪廓；形態(tài)學操作如腐蝕、膨脹則有助于優(yōu)化特征提取。
（2）特征提取與選擇
特征提取是從圖像中提取病害信息的過程，包括顏色特征、紋理特征（如灰度共生矩陣GLCM）、形狀特征（如面積、周長）等。特征選擇則是為了減少冗余信息，提高模型訓練效率和準確性。例如，在某些研究中，研究人員提出了基于遺傳算法的特征選擇策略來降低維度災難問題。
（3）機器學習與深度學習
機器學習算法如支持向量機(SVM)、隨機森林(RF)常用于訓練模型，識別病害。而隨著深度學習的發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)因其強大的特征提取能力而在橋梁病害識別中得到廣泛應用。例如，YOLO框架就是一個有效的深度學習工具，可用于實時檢測橋梁上的裂縫和其他病害。但實驗數(shù)據(jù)顯示，YOLO對視頻類圖像的定性判斷效果較好，對詳細病害的判斷，則不如（準）靜態(tài)識別算法，關(guān)于這塊也在持續(xù)深入研究當中。
（4）數(shù)據(jù)分析與預測
除了直接識別病害，AI還可以通過分析歷史數(shù)據(jù)和傳感器收集的數(shù)據(jù)來預測橋梁病害的發(fā)展趨勢。比如，通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以識別裂縫的發(fā)展模式和趨勢，從而提前采取措施防止病害惡化。
中交路橋科技依托勘察、檢測（含特檢）、設計等傳統(tǒng)行業(yè)能力，可提供“檢、診、修、應”的全生命周期綜合一體化服務，推動城市安全風險管理技術(shù)創(chuàng)新、模式創(chuàng)新、應用創(chuàng)新，提升城市安全運行風險隱患發(fā)現(xiàn)、防范、化解、管控的智能化水平，為推動城市安全發(fā)展提供堅實保障。在邁向智慧城市的新時代征程中，中交路橋科技有限公司將始終堅守安全底線，不斷完善和優(yōu)化城市安全運行綜合服務平臺，為城市的平穩(wěn)運行貢獻科技力量。
