科技日报记者 王禹涵 通讯员 王俊
桥梁智能检测的传统方法，长期面临着检测效率低、结果依赖人工经验、难以适应不同材料表面环境等现实瓶颈。西安建筑科技大学科研团队在这一领域取得突破性进展，他们研发的轻量化裂缝分割模型，实现了对混凝土、钢材等多种桥梁材料表面裂缝的精准、快速识别。相关研究成果于1月30日发表于国际期刊《建筑自动化》。
该校周海俊教授团队构建了统一的CrackSeg-GWD裂缝分割框架，通过组归一化、权重标准化卷积等技术，在保证识别精度的同时大幅压缩模型规模。该模型参数量仅0.414M（约41万个），计算量0.849GFLOPs（十亿次浮点运算），常用来衡量模型一次前向推理所需的计算量。具有优异的轻量化特性，更适应工程现场部署需求。
“实验表明，模型在混凝土、钢材、沥青等多种桥面材料表面均表现出强泛化能力，多项分割指标优于现有算法，为桥梁自动化巡检提供了可靠的技术支撑。”周海俊表示，这一成果将推动基础设施从“事后维修”向“预防性养护”转型，助力交通工程数字化、精细化管理。
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