橋梁跨越江河湖海、聯通深溝峽穀，被認為是交通基礎設施領域的“生命線”。在各類型長大跨橋梁的建造不斷創（chuàng）造新世界記錄的（de）同（tóng）時，通過有效維護管理措施（shī）保障其服役安全、具（jù）有較長壽命是（shì）國家重大需求。目前，國內外急需加強橋梁（liáng）工程運營維護領域的學科交叉與顛覆性技術突破。隨著新型傳感、大數據、雲（yún）計算（suàn）和人工智能技術（shù）的快速發展，基於先進傳感和人工智能的橋梁運（yùn）營管理解決方案，為橋梁的運營管理提供（gòng）了新思路。

“檢測是結構（gòu）建造、運營、維（wéi）護的重要環節，自動（dòng）化、智能化已經是工程檢測技術發展不可避免（miǎn）的（de）趨（qū）勢。”東南大學土木工程學院教授、博士生導師、副院長張建表（biǎo）示，針對傳統檢測技術效率低、海量監測數據分析難（nán）等瓶（píng）頸問（wèn）題，聚焦結構智能檢測與健康監測研（yán）究，交（jiāo）叉融合結構動力學、非接觸測量、大數據分析等（děng）多學科（kē）技術形（xíng）成“智能檢測-快速（sù）測（cè）試-實時監測”研究主線，是推動結構安全運營與維護的有效（xiào）途徑。

為橋梁做“體檢”

聚焦結構非接（jiē）觸測量與（yǔ）智（zhì）能檢（jiǎn）測角度，張建教授研（yán）製了具有（yǒu）自主知識產權的光學成像和微波雷達兩（liǎng）大類非接觸式測量設（shè）備，著力解決大型土木結構撓度指標難測量、測（cè）不準等工程難題，實現結構多目標振動變形的高精度、遠（yuǎn）距離、高效測量（liàng）。

此前引起高度關注的虎門大橋渦（wō）激振動事件，考慮事件緊急、時間緊（jǐn）迫等因素，傳（chuán）統的GPS（全球定位係統）和連通管等（děng）接觸式檢測手段無法（fǎ）滿足現場測試需求，張建（jiàn）帶領團隊借助於自主研發的微波雷達和（hé）光學圖像等（děng）非接觸式檢測設備，遠距離高精（jīng）度捕捉（zhuō）到了橋梁結構（gòu）的變形信息，並基於結構識別理論對虎門大橋（qiáo）渦振下的頻率、模態轉換以及橋梁阻尼比進（jìn）行了分析，從而為後續虎門大橋的維（wéi）修決策提供了數據支撐，在虎門大橋渦激振（zhèn）動監測與預警方麵（miàn）發揮了重要作用。

橋梁檢（jiǎn）測走向“人工智能”

人工智能（néng）算法和（hé）非接觸測量技術在結構病害檢測（cè）方麵同樣具備優勢，其難點（diǎn）是如何自動處（chù）理檢測圖像挖掘（jué）得出準（zhǔn）確病害信息。“在橋梁智能（néng）檢（jiǎn）測（cè）領域，可利用三維掃描技術、計算機視覺技術及無人機平台（tái）實現橋（qiáo）梁結構的智能檢測。”張建解（jiě）釋（shì）說，該部分主要分為以下幾個方麵的具體工作：

一是具備（bèi）自主飛（fēi）行與（yǔ）避障能力的無人機平台開發（fā），通過（guò）飛行路徑優化等設計，能夠快速實現大型橋梁外觀圖像（xiàng）的獲取。還（hái）可開發爬壁（bì）機器人等形成結構重點區域的精細檢測。

二是利（lì）用深度（dù）學習算法分析所獲得的圖像得出結構裂縫等病害信息。例如針（zhēn）對圖像中細（xì）微裂縫（小於5像素）難（nán）以準確測（cè）量的問題，開發了基於生成對抗網絡的細微裂縫自動勾畫算法與基於Zernike矩的亞像（xiàng）素寬度識別方法，相對於傳統方法能夠實現對圖像（xiàng）中的細微裂縫更高精度的測量，進一步開發與應用漸（jiàn）進式支（zhī）持向量機、量子計算算法、Faster R-CNN（快速區域卷積（jī）神經網絡）等係（xì）列機器學習和優化算法，促（cù）進（jìn）與土木工程的深（shēn）度（dù）交叉融合（hé），並成功應用於（yú）淮安大橋、佛山高明大橋（qiáo）檢測工（gōng）程，在橋塔、高墩等傳統檢測難點（diǎn）部位發現裂（liè）縫、剝落等多處病害。

現代科技為橋梁實時把脈

張建（jiàn）表示，除（chú）對橋（qiáo）梁定期體（tǐ）檢外（wài），以傳感器為主體（tǐ）的在線采（cǎi）集係統，可實現橋梁安全性能的全天候不間斷監管。與傳統定期檢測相比，在線係統可實時監控在巡檢間隔期間的結構（gòu）安全、荷載承擔、環境變化等情況。同時，對時（shí）間軸統一的多個指標實施統一監控，則可實現對（duì）結構（gòu）安全的整體（tǐ）判定。通過對多個指標的綜合分析，檢查結構可能存在的內部問題，起到防微杜漸的作用。

車輛荷（hé）載作（zuò）為橋梁結構的重要外部荷載直接關係到橋梁安全與壽命，基於視頻技術開發了橋梁運營階段車輛荷載的快速識別（bié）方法，可以（yǐ）實現（xiàn）對結（jié）構群協同監（jiān）測範圍內車輛荷載的快速識別與特征統計，避免昂貴的（de）路麵動態稱重係統的（de）安裝（zhuāng）。為解決傳（chuán）統移動目標識別過（guò）程中存在（zài）的問題，提出了包含基於（yú）Faster R-CNN的目標（biāo）檢測、多目（mù）標跟蹤與圖像標定的橋麵車輛時空信息獲取係統，並成功應用於安（ān）慶長江大橋的（de）車輛時空信息獲取。

以長大跨橋梁長期監測數據為基礎，張建重點研究了大數據分析等一些新興技術與蘇通大橋（qiáo）等十數（shù）座長大跨橋梁診斷評估的交叉融合，針對（duì）江陰大橋10年監測數據進（jìn）行統計分析，建立了複雜結構溫度應力、內力與變形分布的計算方（fāng）法，揭示了不同結構形式與邊界條件下溫度（dù）引起（qǐ）的結構內（nèi）力與變形的協調機理，為長大跨橋梁管理決策提供數據支撐（chēng）。

結構健康監測技術具有良好的學科交叉背景，能夠快速吸收新的技術推進其發展。一切新技術的接入，旨在降低（dī）健康監測係統布置以及運營的門檻，提高結構健康監測技術的智能化程（chéng）度。因此，基於計算機視覺和微波技術，進一（yī）步研發在（zài）線相機（jī）和在線雷達變形（xíng）實時監測係統。此（cǐ）外，考慮沿江河流（liú）域內橋梁結構存在船舶碰（pèng）撞的風險，研發融合AIS（船舶自動識別係統（tǒng））和視頻技術以及微波雷達技術的橋梁（liáng）主動（dòng）在線防撞係統，能夠為橋梁結構的防船撞與安全運營提供保障。

新技術的興起為交通基礎設施的智慧建（jiàn）造（zào）與運維提供了新的發展（zhǎn）契（qì）機，基礎設施更智慧就在不遠的將來。