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橋梁智能檢測的傳統(tǒng)方法，長期面臨著檢測效率低、結(jié)果依賴人工經(jīng)驗、難以適應不同材料表面環(huán)境等現(xiàn)實瓶頸。西安建筑科技大學科研團隊在這一領域取得突破性進展，他們研發(fā)的輕量化裂縫分割模型，實現(xiàn)了對混凝土、鋼材等多種橋梁材料表面裂縫的精準、快速識別。相關研究成果于1月30日發(fā)表于國際期刊《建筑自動化》。
該校周?？〗淌趫F隊構(gòu)建了統(tǒng)一的CrackSeg-GWD裂縫分割框架，通過組歸一化、權(quán)重標準化卷積等技術(shù)，在保證識別精度的同時大幅壓縮模型規(guī)模。該模型參數(shù)量僅0.414M（約41萬個），計算量0.849GFLOPs（十億次浮點運算），常用來衡量模型一次前向推理所需的計算量。具有優(yōu)異的輕量化特性，更適應工程現(xiàn)場部署需求。
“實驗表明，模型在混凝土、鋼材、瀝青等多種橋面材料表面均表現(xiàn)出強泛化能力，多項分割指標優(yōu)于現(xiàn)有算法，為橋梁自動化巡檢提供了可靠的技術(shù)支撐?！敝芎？”硎?，這一成果將推動基礎設施從“事后維修”向“預防性養(yǎng)護”轉(zhuǎn)型，助力交通工程數(shù)字化、精細化管理。
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