根據(jù)我國橋梁外觀檢測目前的現(xiàn)狀及存在的問題,需要需要解決的最根本的問題就是檢測結(jié)果可靠性的問題。由于目前受人工檢測主觀性的影響,需要依靠新技術(shù)來克服和解決這一根本的問題。隨著新技術(shù)的發(fā)展,橋梁外觀檢測需要在新技術(shù)上加大設(shè)備的研發(fā),實現(xiàn)橋梁外觀檢測的自動化無人化。實現(xiàn)橋梁外觀檢測的自動化無人化,還有很長的一段道路需要走。目前我國的道路檢測已經(jīng)實現(xiàn)了車載式設(shè)備的自動化檢測。由于橋梁檢測同道路檢測相比,其復(fù)雜性更高,實現(xiàn)自動化檢測的難度更大。
對于橋梁結(jié)構(gòu)自動化檢測,則需要不同的載體搭設(shè)不同的檢測設(shè)備對橋梁實現(xiàn)自動化的檢測。對于橋梁的主梁結(jié)構(gòu)有不同的形式,這個設(shè)備研發(fā)應(yīng)該多樣化,可以采用無人機、水下檢測機器人、爬壁機器人、攀爬式機器人等等來適應(yīng)不同的橋梁結(jié)構(gòu)形式。由于橋梁結(jié)構(gòu)受橋下空間衛(wèi)星定位信號的問題影響,需要研究不同的定位導航技術(shù)來解決載體的定位問題。
對于橋梁外觀檢測需要搭載的設(shè)備通常采用視頻的設(shè)備,因此 AI圖像識別技術(shù)的研發(fā)對于橋梁外觀檢測技術(shù)的發(fā)展至關(guān)重要。國內(nèi)很多高等院校、科研機構(gòu)以及企業(yè)都在進行此項技術(shù)的研發(fā)和實踐。對于橋梁結(jié)構(gòu)外觀檢測需要解決裂縫等病害(如裂縫寬度)高精度識別問題。對于裂縫的寬度,規(guī)范的限值一般是0.2毫米,因此裂縫寬度的識別精度至少要達到0.05毫米,甚至0.02毫米,這對于視覺識別來講是一個巨大的挑戰(zhàn)。
目前圖像識別技術(shù)的研究,很多學者研究了很多高精度識別方法,算法在試驗室內(nèi)識別的精度也非常高。但在實際橋梁結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用還達不到要求,其根本原因就是其算法基于的圖像集存在著一定的問題,圖像集的精度是影響其識別精度乃至實際應(yīng)用的一個障礙。因此對圖像識別的研究,需要針對橋梁結(jié)構(gòu)建立完備的現(xiàn)場病害的圖集庫。并對不同的病害進行準確標識。利用高精度的算法對圖像庫進行識別算法的研究。對于提高橋梁外觀檢測的結(jié)果評價的準確性,需要對評價標準的客觀性進行系統(tǒng)的研究。每一項病害定量評價的標準,對于不同的檢測人員評價結(jié)果要具有良好的一致性。
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