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　　“虹固长通”团队在获奖后合影 张 娜/摄

道路与桥梁作为物流交通的重要载体，是安全工程的重点建设对象。我校交通与土木工程学院“虹固长通”团队利用人工智能技术，搭配高精度相机和传感器，自主研发数据处理技术配合图像识别手段，打造“三位一体”的路面健康监测系统，精准解决道路安全痛点，打造城市道路上的“智慧眼”。获得第五届全国智慧城市与智能建造大学生创新创业竞赛一等奖。

“有需求就能有技术”

“一座桥梁每个月的监测数据量庞大。”工管223班曹玉钱说道，“我们想开发出一种数据自动化处理技术。”现行的监测技术缺乏针对性，城市桥梁群有大量数据难以快速处理。此外，错误数据、无用数据混杂其中，需要大量人工资源参与分析，传统监测工作量十分繁重。

团队利用matlab编程实现对数据自动化存储，利用小波重构等技术对庞大的数据进行筛选，结合计算机多核处理器提高自动化处理速度，监测分析效率有了质的飞跃。

在提高监测数据处理效率的同时，成员们还思考着如何将系统功能变得完善。“预防才是最有效的解决办法。”土木224班陆玠宇介绍，“我们利用动态载荷反演理论，只需简单的应力应变，配合交管部门安装的传感器，就可以实现超载车辆的识别。”相比较原动态称重系统，成本可降到原来的百分之60到80。

针对摄像头识别到的路面病害，成员们还加入了道路养护的建议提供功能。将无人车和巡检车结合，实现“有路就能测”的全覆盖监测模式。利用智慧力带动生产力，最大发挥人工智能服务的工作效能，做到“望、闻、问、切、诊”的完美闭环，为城市道路诊断号脉。

“从0到1再到优”

系统识别的精确度是团队最关心的技术指标。团队的自研系统数据库就像是一块海绵，通过学习成员们采集的路面常见病害，实现标注、分类、识别。从早上七点到凌晨两点完成上万张病害图标注工作，数据集一天天丰富起来，“当时都有点魔怔了，在路上看到一些缝隙都想把它圈起来。”成员们笑着说。

随着案例越来越丰富，成员们发现，识别系统的优化涨幅越来越慢，虽此时模型监测已远超现有的相关技术水平，“我们希望更精确一点。”

大家决定从改进入手，添加对识别效果有提升的注意力机制模块，进行多组实验对比。截至目前，各项各类识别指标最高已能达80%，完美达到了联合企业单位的预期要求，收获了一致好评。

耗时三个月，从社会需求为切入点，以降本增效为目标，团队自研“识别-分析-处理”三位一体的路面病害识别养护系统，实现“从0到1再到优”的三级跳突破。

“竭尽所能，为城市号脉”

项目平台自建成以来，不断优化创新，贴合市政设施的日常养护工作，助力城市生命线工程的高品质建设，现已保障城市桥梁群健康运行4年，年均处理病害4.5万起，设施养护作业效率和品质大幅度提升。平台出具季度、年度、特殊事件报告100余份，支撑管养工作决策及应急指挥调度，成功开展多次联合治超实践。

“这是一个充满活力与创新，多样与团结协作的特质团队。”指导老师项子儒骄傲地评价道。项目初期，由于调研不足，缺乏数据支持。“我们积极进行分工，各自负责不同领域。”研23土木工程王文森表示，“我们不仅克服了备赛中的各种挑战，还建立了深厚的友谊和信任。”

以赛促练，以练促学，谈及未来规划，曹玉钱表示，“我们会添加更多的路面病害数据案例，让数据库更加丰富。”除此之外，还会关注存于地表之下的隐藏病害，多层面关注路面病害的监测和养护，为智慧交通领域的发展贡献更多力量。（本报学生记者 钟钰婷）