基于深度学习的土木工程计算机视觉健康监测

来源：同济大学学报·自然科学版杂志2024年第2期北京时间：

作者：方成，于盛鑫，李永刚，贾王龙，杨鹏博，杨欣悦

单位：1.同济大学 土木工程学院， 上海 200092;2.中国二十二冶集团有限公司， 河北 唐山 064000

摘要：土木工程领域的健康监测对保证工程长期、稳定服务有着重要的意义。相较于传统的监测方法，基于深度学习的计算机视觉技术具有高效、准确等优势。对基于深度学习的计算机视觉技术在土木工程全生命周期健康监测领域中的应用进行系统综述。首先，借助文献可视化软件对该领域文献进行科学计量分析；其次，简要阐述了计算机视觉技术的发展历程，总结了在构建深度学习数据集过程中数据获取、数据处理和数据标注三个重要环节的方法与内容；最后，重点回顾了在施工现场安全管理、在役结构局部损伤检测和结构灾后整体损伤评估等应用场景中基于深度学习的计算机视觉技术的发展历程与工程实际应用价值，并展望了可拓展的应用方向。

关键词：深度学习,计算机视觉,土木工程,全生命周期,健康监测

基金资助：国家自然科学基金项目（52078359， 51820105013）