桥梁是综合交通体系的重要节点，长期承受车辆荷载、温差变化、雨水侵蚀和环境腐蚀等多重作用，表面裂缝往往是结构性能退化的早期信号。如何日常巡检中尽早、准确、稳定地发现裂缝，并实现可量化、可追溯的评估，是提升基础设施安全韧性与养护效率的关键环节。 问题在于，传统依赖人工的巡检方式受制于作业强度大、覆盖面有限和结果主观性强等因素，难以匹配存量桥梁规模持续扩大带来的检测需求。一些地区虽已引入图像识别等手段，但在工程现场仍面临“看得见却判不准”的瓶颈：一上，不同桥梁构件材料差异显著，混凝土纹理、钢材反光、沥青颗粒等表观特性不一，导致同一算法不同材料上性能波动；另一上，光照变化、阴影遮挡、污渍水渍以及拍摄角度变化等干扰，会放大误检漏检风险。更现实的约束来自现场部署条件，移动端或边缘端算力有限，体量较大的模型难以稳定运行，影响规模化应用。 针对上述难点，西安建筑科技大学城市发展与现代交通学院周海俊教授团队提出面向多材料桥梁裂缝分割的统一框架CrackSeg-GWD，并研发自动化轻量级网络模型，精度与效率之间寻求更适合工程应用的平衡。研究通过组归一化、权重标准化卷积等关键技术改进，使模型在保持裂缝边界分割能力的同时实现“瘦身”，参数量约0.414M、计算量约0.849 GFLOPs，更贴近现场端侧部署的资源约束。团队实验结果显示，该模型在混凝土、钢材、沥青等不同桥面材料上表现出较强的泛化能力，多项分割指标优于现有方法，为自动化巡检提供更稳定的视觉识别基础。对应的论文以“Automated lightweight networks for multi-material bridge crack segmentation”为题发表于国际期刊《Automation in Construction》，西安建筑科技大学为第一完成单位。 从影响看，轻量化与高鲁棒性是推动智能巡检从“可展示”走向“可落地”的关键。首先，裂缝分割更精细意味着病害信息更可量化，可为裂缝长度、宽度、走向与密度等指标提取提供更可靠的底层数据支撑，便于形成标准化的健康档案。其次，端侧部署能力增强有助于将识别能力前移至巡检现场，实现更高频、更广覆盖的检查，减少对人工经验的依赖，提高问题发现的及时性。再次，多材料场景下识别一致性提升，将有利于跨区域、跨线路推广，降低不同桥梁类型之间的模型迁移与维护成本，为智慧交通的规模化运维奠定基础。 在对策层面，业内普遍认为，智能检测技术要真正发挥效能，需要与养护管理体系共同推进：一是结合桥梁结构特点与典型病害机理，持续完善多场景数据采集与标注规范，提升数据质量与覆盖度；二是推动模型与巡检设备一体化应用，面向无人机、车载巡检、移动终端等不同平台建立适配方案，形成可复制的作业流程；三是将识别结果与评定标准、养护决策联动，探索从“发现病害”到“建议处置”的闭环机制，服务精细化管理；四是加强在复杂气候、极端光照和污染环境等条件下的验证与校准，提升工程可靠性与可解释性，确保结果可用、可管、可追溯。 展望未来，随着交通基础设施进入以存量养护为主的新阶段，安全治理模式正在从“事后修补”加速转向“预防为先”。轻量化、可部署、跨材料的裂缝分割模型，有望与传感监测、数字化台账、风险评估等手段形成协同，推动桥梁健康管理从定期抽检走向常态化、智能化巡检，并深入支撑交通工程数字化与精细化治理。业内人士指出，面向大规模应用，还需在标准体系、数据共享、工程验收与安全合规诸上持续完善配套，促进科研成果更快转化为保障公共安全的现实能力。
我国基础设施规模庞大，维护任务艰巨。这项创新不仅解决了多材料裂缝识别的技术难题，更为整个检测领域提供了可推广的解决方案。随着这类技术的应用落地，我国基础设施安全保障能力将得到明显提高。