中國教育報-中國教育新聞網訊（記者 馮麗）近日，西安建筑科技大學城市發展與現代交通學院周海俊教授團隊在橋梁等設施健康智能檢測領域取得重要突破——研發的輕量化裂縫分割模型，可精準識別混凝土、鋼材等多材料橋梁表面裂縫，為重大基礎設施“智慧體檢”提供關鍵技術支撐。相關成果以“Automated lightweight networks for multi-material bridge crack segmentation”（《面向多材料橋梁裂縫分割的自動化輕量級網絡》）為題發表于國際頂級期刊Automation in Construction（《建筑自動化》中科院1區TOP，影響因子11.5），該校為第一完成單位。

橋梁作為交通命脈，其表面裂縫的早期精準識別是保障結構安全的核心。傳統人工檢測存在效率低、主觀性強等局限，而現有智能算法常因材料差異、環境干擾導致精度不足。針對這一難題，團隊構建了統一的CrackSeg-GWD裂縫分割框架，通過組歸一化、權重標準化卷積等技術創新，在保證精度的同時實現模型“瘦身”——參數量僅0.414M（約41萬個），計算量0.849 GFLOPs，較主流方法更適配工程現場的輕量化部署需求。 

實驗顯示，該模型在混凝土、鋼材、瀝青等不同橋面材料表面均表現出強泛化能力，多項分割指標優于現有算法，為橋梁自動化巡檢提供了高效可靠的“AI眼睛”。“這一成果將推動基礎設施從‘事后維修’向‘預防性養護’轉變，助力交通工程數字化、精細化管理。”通訊作者周海俊教授表示。 

據悉，研究獲國家自然科學基金聯合基金重點項目資助，第一作者為該校師資博士后Mohammed Ameen Mohammed。團隊長期致力于交通工程智能檢監測技術研發，相關成果已在多項重大工程中應用。