智能检测技术在公路桥梁运维中的应用

公路桥梁的安全性对社会和经济发展至关重要。传统的桥梁检测方法依赖人工巡检,尽管可靠,但耗时费力,成本高,且存在安全隐患,难以及时发现细微缺陷。随着智能技术的发展,桥梁智能检测技术取得了显著进展。无人机、高分辨率相机和激光雷达等设备结合深度学习算法,实现了实时、动态的桥梁图像采集和病害自动识别,这大大提高了检测效率和准确性,通过三维建模提供详细的桥梁结构信息,减少了维修成本,延长了桥梁使用寿命。尽管智能检测技术具有诸多优势,但仍面临成本高、环境影响大及处理复杂结构和多样化病害的挑战。未来研究应关注多源数据融合、提高检测系统效率、开发智能决策支持系统、提升自动化巡检技术及建立长期监测系统,以提供更加科学和有效的桥梁维护方案。

红外与可见光图像融合识别技术在路面裂缝检测中的应用

随着深度学习的广泛使用,智能算法对各行各业产生了深刻影响。传统的裂缝检测需要消耗大量的人力、财力、物力,基于神经网络的智能识别为检测工作带来了全新的技术手段。阐述了有关利用红外图像进行检测的相关内容,分析单模态检测与多模态检测的区别以及发展趋势,对未来病害智能识别的发展趋势进行展望,为路检、巡检提供决策理论分析以及科学依据。未来研究应重点关注多源数据融合、提高检测系统效率、开发智能决策支持系统、提升自动化巡检技术及建立长期监测系统。这些措施将集成红外和可见光图像、优化检测算法、结合人工智能辅助决策、推动无人机和机器人巡检,并通过物联网进行持续监测,以提供更加科学和有效的桥梁维护方案。