桥梁是综合交通体系的重要节点，长期承受车辆荷载和环境影响，表面裂缝往往是结构性能变化的早期信号。如果不能及时、准确发现并评估裂缝的形态与分布——病害可能扩展——维修成本和交通运行风险也会随之上升。近年来，各地推进交通基础设施数字化管理，“快速、客观、易部署”的裂缝检测手段成为行业的现实需求。问题于，桥梁裂缝识别看似只是“找线”，却会受到材料类型、纹理背景和光照条件的明显影响。传统人工巡检作业强度高、效率有限，且判读存在差异，难以支撑大规模、常态化检查。部分智能算法虽然在特定场景取得进展，但在不同桥面材料之间迁移时容易出现误检、漏检：例如混凝土表面的孔洞与污渍、钢材表面的锈蚀纹理、沥青表面的颗粒结构，都可能让裂缝边界不清、特征混淆；同时，阴影、反光、灰尘和水渍等现场干扰也会降低检测稳定性。更关键的是，一些高精度模型参数量和计算量较大，难以在巡检终端或边缘设备上稳定运行，工程落地成本随之提高。针对这些痛点，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围绕“多材料一致建模”和“轻量化工程部署”开展研究，构建统一的裂缝分割框架CrackSeg-GWD，并在模型结构和训练策略上做了针对性优化。团队引入组归一化、权重标准化卷积等方法，增强网络对不同材质纹理和复杂光照的适应能力，同时实现模型轻量化，在保证精度的同时降低参数规模与计算需求。据介绍，该模型参数量约0.414M、计算量约0.849 GFLOPs，更贴近工程现场对实时性、稳定性和低功耗的部署要求。实验结果显示，该方法在混凝土、钢材、沥青等多种材料表面具备较强泛化能力，多项分割指标优于同类方法，为桥梁自动化巡检提供了更高效、可靠的技术路径。涉及的成果以“Automated lightweight networks for multi-material bridge crack segmentation”为题发表于国际期刊《Automation in Construction》，该校为第一完成单位。从应用影响看，这类轻量化、可迁移的裂缝分割技术，有望推动基础设施养护从“事后抢修”更快转向“预防性养护”。一上，更早、更准确的裂缝识别可为病害趋势研判提供数据依据，支撑更科学的巡检频次与养护计划制定；另一方面，轻量化部署降低设备门槛，使巡检从“少量抽查”走向“常态巡查”，有助于形成更完整的桥梁健康档案，提升精细化管理水平。对交通管理部门而言，这意味着风险预警更及时、资源投入更精准，从而提高道路通行与运维保障能力。在对策层面，业内人士建议将相关技术纳入桥梁日常巡检与养护管理流程，建立“采集—识别—评估—处置—复核”的闭环机制：在数据采集端，规范拍摄尺度、角度与光照条件，提高数据可比性；在算法应用端，持续积累跨地区、跨类型桥梁样本并进行校准，提升模型在极端工况下的鲁棒性；在管理端，推动检测结果与养护决策系统联动，形成可追溯的病害管理台账，避免“检测热、应用冷”。同时，应加强标准体系建设和现场验证，通过多场景对比试验与工程示范，明确模型输出与工程指标之间的对应关系，确保检测结果可解释、可复核、可应用。面向未来，随着新型基础设施建设与存量设施更新同步推进，桥梁健康监测将更加依赖数据驱动与边缘计算能力。轻量化裂缝分割模型作为“末端感知”的关键环节，未来可与无人机巡检、车载移动检测、固定监测点等多源采集方式协同，并深入扩展到隧道、道路附属结构及城市公共设施的表观病害识别。在交通工程数字化转型背景下，高可靠、低成本、可持续迭代的智能巡检技术，预计将成为提升基础设施安全韧性的重要支撑方向。周海俊表示，该成果将助力交通工程数字化、精细化管理。
当前，我国基础设施建设与维护任务并重；如何在确保安全的前提下提升管理效率、降低维护成本，是交通运输部门面临的现实课题。西安建筑科技大学团队的此成果为问题提供了可落地的技术思路：通过轻量化、可迁移的裂缝分割模型，提高巡检效率与稳定性，推动养护模式向更主动、更精细的方向转变。随着涉及的技术持续完善并推广应用，我国基础设施安全保障能力与管理水平有望深入提升，为经济社会发展提供更稳固的支撑。