问题——桥梁是综合交通体系的重要基础设施，服役周期长、环境工况复杂。裂缝虽常见，却往往是结构病害的早期信号之一。若识别不及时、处置不到位，裂缝可能荷载作用、温湿度循环与材料疲劳等因素叠加下加速扩展，进而影响耐久性与运行安全。现实中，桥梁巡检仍高度依赖人工经验：现场目测、标尺量测、拍照记录等流程繁琐、耗时较长，并且受光照、污染、遮挡以及人员经验差异影响，结果一致性与可追溯性不足。另外，智能检测虽进展迅速，但在多材料桥面与复杂背景下，模型精度、稳定性与工程部署之间的矛盾依然突出。 原因——一上，桥面材料与表面纹理差异明显：混凝土的孔隙与蜂窝、钢材的反光与锈蚀、沥青的粗糙颗粒等都会干扰裂缝边界判定；另一方面，现场环境变化频繁，阴影、雨渍、油污、修补痕迹及交通振动等因素会引入更多噪声，导致算法误检与漏检。更关键的是，部分高精度模型参数量大、对算力依赖强，如需施工现场或巡检设备端实现“即测即得”，往往要在精度与硬件成本之间作出取舍，进而限制规模化落地。 影响——巡检能力的短板直接制约桥梁养护管理的精细化水平。对管理部门而言，裂缝数据获取不够及时准确，将使病害评估、等级判定、维修决策与资金统筹缺少可靠依据；对施工与运维单位而言，检测效率偏低会抬高现场成本，也难以实现高频次、全覆盖的状态监测；对公众出行而言，隐患排查不充分可能增加突发风险。要推动巡检从“人力密集型”向“数据驱动型”转变，关键在于在准确识别、快速处理与低成本部署之间找到更好的平衡。 对策——针对上述痛点，西安建筑科技大学周海俊教授团队提出并研发轻量化裂缝分割框架CrackSeg-GWD，在保证检测精度的同时实现模型“瘦身”。据介绍，该框架通过组归一化、权重标准化卷积等方法提升特征表达与训练稳定性，增强模型对不同材料纹理与环境干扰的适应能力，同时降低算力与存储需求，更贴近工程端侧部署条件。团队工作人员表示，在实际检测中，针对一座中小桥梁的裂缝检测耗时可明显压缩，能够在施工现场快速输出结果，相比部分主流方法更契合轻量化部署与现场作业节奏。实验结果显示，该模型在混凝土、钢材、沥青等多种桥面材料表面具有较强泛化能力，多项分割指标优于现有算法，为自动化巡检提供了更稳定的关键环节支撑。涉及的研究成果论文近日发表于国际期刊，西安建大为第一完成单位。 前景——业内人士认为，面向多材料与复杂环境的轻量化裂缝分割模型，有望成为桥梁智慧养护的基础能力之一：一是推动巡检流程标准化与数据化，基于图像分割结果形成可比对、可追溯的病害档案，为长期趋势分析与风险预警提供数据支撑；二是提升“检—评—治”闭环效率，使现场快速识别与后端评估、维修决策更紧密衔接；三是为更广泛的基础设施场景提供参考，如隧道衬砌、道路路面、市政构筑物等的表观缺陷识别。在应用落地上，仍需在更多真实工况下开展验证，完善不同光照、污损、遮挡条件下的鲁棒性测试，推动与巡检机器人、无人机、车载检测平台等设备的系统集成，并探索与养护规范、质量验收标准的协同，形成可推广的工程方案。
基础设施安全运维是城市运行的重要支撑。西安建大团队的这项成果聚焦桥梁巡检的现实难题，为提升裂缝检测的效率与可靠性提供了新的思路。随着人工智能、大数据等技术在基础设施领域加速应用，桥梁管理正从事后处置走向风险预防，从经验判断走向数据决策，这将为交通运输的安全高效运行提供更有力的保障。