桥梁跨越江河湖海、联通深沟峡谷，被认为是交通基础设施领域的“生命线”。在各类型长大跨桥梁的建造不断创造新世界记录的同时，通过有效维护管理措施保障其服役安全、具有较长寿命是国家重大需求。目前，国内外急需加强桥梁工程运营维护领域的学科交叉与颠覆性技术突破。随着新型传感、大数据、云计算和人工智能技术的快速发展，基于先进传感和人工智能的桥梁运营管理解决方案，为桥梁的运营管理提供了新思路。
“检测是结构建造、运营、维护的重要环节，自动化、智能化已经是工程检测技术发展不可避免的趋势。”东南大学土木工程学院教授、博士生导师、副院长张建表示，针对传统检测技术效率低、海量监测数据分析难等瓶颈问题，聚焦结构智能检测与健康监测研究，交叉融合结构动力学、非接触测量、大数据分析等多学科技术形成“智能检测-快速测试-实时监测”研究主线，是推动结构安全运营与维护的有效途径。
为桥梁做“体检”
聚焦结构非接触测量与智能检测角度，张建教授研制了具有自主知识产权的光学成像和微波雷达两大类非接触式测量设备，着力解决大型土木结构挠度指标难测量、测不准等工程难题，实现结构多目标振动变形的高精度、远距离、高效测量。
此前引起高度关注的虎门大桥涡激振动事件，考虑事件紧急、时间紧迫等因素，传统的GPS（全球定位系统）和连通管等接触式检测手段无法满足现场测试需求，张建带领团队借助于自主研发的微波雷达和光学图像等非接触式检测设备，远距离高精度捕捉到了桥梁结构的变形信息，并基于结构识别理论对虎门大桥涡振下的频率、模态转换以及桥梁阻尼比进行了分析，从而为后续虎门大桥的维修决策提供了数据支撑，在虎门大桥涡激振动监测与预警方面发挥了重要作用。
桥梁检测走向“人工智能”
人工智能算法和非接触测量技术在结构病害检测方面同样具备优势，其难点是如何自动处理检测图像挖掘得出准确病害信息。“在桥梁智能检测领域，可利用三维扫描技术、计算机视觉技术及无人机平台实现桥梁结构的智能检测。”张建解释说，该部分主要分为以下几个方面的具体工作：
一是具备自主飞行与避障能力的无人机平台开发，通过飞行路径优化等设计，能够快速实现大型桥梁外观图像的获取。还可开发爬壁机器人等形成结构重点区域的精细检测。
二是利用深度学习算法分析所获得的图像得出结构裂缝等病害信息。例如针对图像中细微裂缝（小于5像素）难以准确测量的问题，开发了基于生成对抗网络的细微裂缝自动勾画算法与基于Zernike矩的亚像素宽度识别方法，相对于传统方法能够实现对图像中的细微裂缝更高精度的测量，进一步开发与应用渐进式支持向量机、量子计算算法、Faster R-CNN（快速区域卷积神经网络）等系列机器学习和优化算法，促进与土木工程的深度交叉融合，并成功应用于淮安大桥、佛山高明大桥检测工程，在桥塔、高墩等传统检测难点部位发现裂缝、剥落等多处病害。
现代科技为桥梁实时把脉
张建表示，除对桥梁定期体检外，以传感器为主体的在线采集系统，可实现桥梁安全性能的全天候不间断监管。与传统定期检测相比，在线系统可实时监控在巡检间隔期间的结构安全、荷载承担、环境变化等情况。同时，对时间轴统一的多个指标实施统一监控，则可实现对结构安全的整体判定。通过对多个指标的综合分析，检查结构可能存在的内部问题，起到防微杜渐的作用。
车辆荷载作为桥梁结构的重要外部荷载直接关系到桥梁安全与寿命，基于视频技术开发了桥梁运营阶段车辆荷载的快速识别方法，可以实现对结构群协同监测范围内车辆荷载的快速识别与特征统计，避免昂贵的路面动态称重系统的安装。为解决传统移动目标识别过程中存在的问题，提出了包含基于Faster R-CNN的目标检测、多目标跟踪与图像标定的桥面车辆时空信息获取系统，并成功应用于安庆长江大桥的车辆时空信息获取。
以长大跨桥梁长期监测数据为基础，张建重点研究了大数据分析等一些新兴技术与苏通大桥等十数座长大跨桥梁诊断评估的交叉融合，针对江阴大桥10年监测数据进行统计分析，建立了复杂结构温度应力、内力与变形分布的计算方法，揭示了不同结构形式与边界条件下温度引起的结构内力与变形的协调机理，为长大跨桥梁管理决策提供数据支撑。
结构健康监测技术具有良好的学科交叉背景，能够快速吸收新的技术推进其发展。一切新技术的接入，旨在降低健康监测系统布置以及运营的门槛，提高结构健康监测技术的智能化程度。因此，基于计算机视觉和微波技术，进一步研发在线相机和在线雷达变形实时监测系统。此外，考虑沿江河流域内桥梁结构存在船舶碰撞的风险，研发融合AIS（船舶自动识别系统）和视频技术以及微波雷达技术的桥梁主动在线防撞系统，能够为桥梁结构的防船撞与安全运营提供保障。
新技术的兴起为交通基础设施的智慧建造与运维提供了新的发展契机，基础设施更智慧就在不远的将来。 |
