关于结构损坏评估数据驱动计算机视觉方法的最新进展的综述:算法,应用,挑战和未来机会
Xiao Pan1,2, Tony T Y Yang2, Jun Li3
1Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Hong Kong.
Archives of computational methods in engineering : state of the art reviews
|October 13, 2025
概括
本综述考察了过去五年来用于结构损坏检测的数据驱动计算机视觉. 它强调了进展,确定了木材结构评估的差距,并建议了基础设施监测的未来研究方向.
科学领域:
- 土木工程 土木工程是指土木工程.
- 计算机科学 计算机科学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 计算机视觉对于民用基础设施的检查和监测越来越重要.
- 数据驱动的算法正在彻底改变结构损坏检测.
研究的目的:
- 系统地审查最近的计算机视觉算法用于结构损坏检测 (过去5年).
- 分析不同结构材料 (混凝土,钢铁,体,木材) 和损坏评估水平 (识别,定位,量化) 的应用.
- 识别计算机视觉能力与当前检查实践之间的技术差距.
主要方法:
- 对数据驱动的计算机视觉算法进行系统的文献审查.
- 分析算法架构及其创新.
- 根据结构材料和损坏评估等级对应用进行分类.
- 对现有的检查指南进行审查.
主要成果:
- 审查了流行的计算机视觉模型和建筑创新.
- 申请按材料类型和损坏评估水平分类.
- 电脑视觉对木结构损害评估的探索不足也得到了强调.
- 确定了当前方法与手动检查之间的关键技术差距.
结论:
- 计算机视觉显示了结构损坏检测的巨大潜力,但木结构需要更多的研究.
- 未来的研究应侧重于将计算机视觉与多式联网大型语言模型,传感器融合和移动检查相结合.
- 弥合先进算法和实际现场检查之间的差距对于基础设施安全至关重要.
