邓国瑞

（天津滨海旅游区基础设施建设有限公司，天津300000）

1 引言

对于结构日趋复杂的现代桥梁，桥梁管理和养护的难度不断提升。在自然环境侵蚀、交通荷载与流量增加作用下，各地桥梁“老龄化”、病害等问题较为严重，这对桥梁的结构安全和运营安全造成严重负面影响。为较好地应对这种现象，必须设法提升桥梁管理与养护工作水平，这正是本文研究的主要内容。

2 桥梁管理与养护中人工智能的应用路径

2.1 桥梁巡检

混凝土裂缝、钢结构腐蚀等属于长期服役桥梁的常见外观病害。混凝土结构、钢结构的内在品质能够由此得到一定程度的反映，如无法及时发现和处理这类外观病害，继续发展的病害会严重破坏桥梁结构并对服役性能造成负面影响。人工测量属于传统桥梁巡检的主要方式，如标尺测量、望远镜观测，由此开展的人工识别存在可控制性强等特点，但同时存在效率低下等不足，基于主观经验的人工判断也存在较低的准确率。人工智能在桥梁巡检中多采用计算机视觉识别技术，通过机器学习算法和数字图像处理算法，预先学习典型病害特征照片的计算机能够分类和预测输入的样本，桥梁结构部构件的智能识别、各类病害的定量分析能够顺利实现，高质量、高效的检测需求也能够顺利满足，卷积神经网络算法、连续小波变换的检测算法均可用于桥梁巡检相关领域[1]。

2.2 健康监测

为保证桥梁安全，必须设法保障桥梁结构健康，通过将挠度传感器、温度湿度传感器、应力应变传感器等设置于桥梁结构关键部位，即可实现全天候的桥梁结构状况自动监测。……