舒昕 沈翔 李曉行 周亦舒

摘要：人工智能是一項(xiàng)新興技術(shù)，正在快速深刻地影響著社會的各個領(lǐng)域。橋梁工程領(lǐng)域中，橋梁管理與養(yǎng)護(hù)是一項(xiàng)任務(wù)繁雜、系統(tǒng)性強(qiáng)、專業(yè)要求高、歷時長、數(shù)據(jù)多、分析困難的工作，傳統(tǒng)的橋梁管養(yǎng)手段存在管養(yǎng)效率低、數(shù)據(jù)采集不全面、主觀經(jīng)驗(yàn)性強(qiáng)等諸多痛點(diǎn)。將人工智能應(yīng)用于橋梁管養(yǎng)，是以后橋梁管養(yǎng)信息化發(fā)展的趨勢和焦點(diǎn)。本文針對橋梁巡檢、橋梁健康監(jiān)測、管養(yǎng)輔助決策等橋梁管養(yǎng)過程中存在的難點(diǎn)和痛點(diǎn)進(jìn)行分析，結(jié)合人工智能技術(shù)提出了探索性的解決方案，為將來人工智能在橋梁管養(yǎng)中的實(shí)際應(yīng)用提供啟發(fā)。

關(guān)鍵詞：人工只能;橋梁管養(yǎng);橋梁巡檢;健康監(jiān)測;輔助決策

中圖分類號：TP301.6

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）13-0268-0c

近年來，隨著我國交通運(yùn)輸業(yè)事業(yè)的蓬勃發(fā)展，橋梁數(shù)量日益龐大，結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜。目前，我國建成了世界上多座排名前列的特大橋梁，橋梁數(shù)量已有100萬座，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過世界其他國家，居世界第一。但橋梁建設(shè)成就斐然的同時，交通流量與荷載不斷增加，同時由于橋梁長期遭受自然環(huán)境的侵蝕和破壞，“老齡化”現(xiàn)象加劇，橋梁病害問題突出，嚴(yán)重影響到橋梁的運(yùn)營安全與結(jié)構(gòu)安全，對橋梁管理養(yǎng)護(hù)提出了更高的要求。

從信息化角度出發(fā)，橋梁管養(yǎng)實(shí)際上就是將橋梁長期運(yùn)營過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)從采集、應(yīng)用到反饋的全過程。這些數(shù)據(jù)包括橋梁勘察、設(shè)計(jì)、建造、檢測、養(yǎng)護(hù)、維修加固等各種資料，既有文字、數(shù)字等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也有圖片、檔案、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)隨著時間不斷積累，數(shù)據(jù)量龐大、種類繁多、實(shí)時性強(qiáng)。然而，現(xiàn)有橋梁管理養(yǎng)護(hù)過程中普遍存在橋梁數(shù)據(jù)以人工采集為主，效率低、易缺失、不全面，數(shù)據(jù)評估主要依賴管理人員的經(jīng)驗(yàn)，主觀性強(qiáng)、準(zhǔn)確率不高，無法利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確、有效的診斷和預(yù)測，養(yǎng)護(hù)維修決策水平低等痛點(diǎn)，大大制約了現(xiàn)階段橋梁管養(yǎng)工作的質(zhì)量和效率。

人工智能技術(shù)正在蓬勃發(fā)展。如何利用人工智能充分實(shí)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)的智能化處理和控制，有目的、有計(jì)劃地管理養(yǎng)護(hù)，合理配置養(yǎng)護(hù)資源和資金制定取恰當(dāng)維修養(yǎng)護(hù)方案，達(dá)到精細(xì)化管理、智能化監(jiān)測、科學(xué)化運(yùn)營、精細(xì)化維修養(yǎng)護(hù)是未來橋梁管理養(yǎng)護(hù)的發(fā)展趨勢。

1人工智能及其發(fā)展

人工智能（Artificial Intenigence），也叫機(jī)器智能，簡稱AI，是一門探索、研發(fā)如何模仿并延展人類智慧的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的新技術(shù)科學(xué)，它涉及信息學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知學(xué)、思維學(xué)、系學(xué)統(tǒng)和生物學(xué)等多學(xué)科的交叉，主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、計(jì)算機(jī)視覺/圖像識別、自然語言處理、專家系統(tǒng)博、弈論、知識庫、智能機(jī)器人。

人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)能夠像人一樣思考，已有60多年的發(fā)展歷史，經(jīng)歷了漫長的過程。1956年，達(dá)特茅斯學(xué)院首次人工智能研究討論會上正式提出“人工智能”的概念，以知識表達(dá)、啟發(fā)式搜索算法等為代表，標(biāo)志著人工智能的誕生，這一時期國際上掀起了一股人工智能的研究熱潮，但隨后由于硬件能力不足、算法缺陷等原因，人工智能技術(shù)的發(fā)展進(jìn)入低迷期;20世紀(jì)70-80年代，提出專家系統(tǒng)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，同時隨著半導(dǎo)體技術(shù)和計(jì)算硬件能力的不斷提高，分布式網(wǎng)絡(luò)降低了計(jì)算成本，人工智能逐漸取得突破;20世紀(jì)末以來，尤其是2006年深度學(xué)習(xí)被提出，開始進(jìn)入了重視數(shù)據(jù)、自主學(xué)習(xí)的認(rèn)知智能時代，人工智能再次取得突破性進(jìn)展。隨后移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展帶來了更多、更豐富的應(yīng)用場景，2012年，深度學(xué)習(xí)算法在語音和視覺識別上實(shí)現(xiàn)突破，2016年3月，AlphaGo在首爾與世界圍棋冠軍李世石的比賽中，以4：1勝出，引發(fā)了人工智能將如何改變?nèi)祟惿鐣乃伎?。目前，人工智能技術(shù)正在被廣泛應(yīng)用到農(nóng)業(yè)、交通、電力、金融、通信、醫(yī)學(xué)、教育和以汽車為代表的工業(yè)等諸多領(lǐng)域，正在深刻地改變著社會。

2人工智能在橋梁巡檢中的應(yīng)用

橋梁結(jié)構(gòu)在長期服役過程中，不可避免地會出現(xiàn)諸多外觀病害，如鋼結(jié)構(gòu)腐蝕、混凝土裂縫等等。外觀質(zhì)量的好壞及是否存在缺陷，一定程度上反映了鋼結(jié)構(gòu)、混凝土結(jié)構(gòu)等橋梁部構(gòu)件的內(nèi)在品質(zhì)，如混凝土結(jié)構(gòu)中常見的結(jié)構(gòu)裂縫、蜂窩麻面。這些外觀病害如果不及時發(fā)現(xiàn)并進(jìn)行養(yǎng)護(hù)，在復(fù)雜因素的耦合作用下繼續(xù)發(fā)展，會對橋梁結(jié)構(gòu)產(chǎn)生更為嚴(yán)重的破壞，大大降低橋梁服役性能。因此，橋梁外觀巡檢是橋梁管養(yǎng)中非常重要的一個手段。

然而，傳統(tǒng)的橋梁巡檢主要采用人工測量，如在橋梁裂縫的檢查中，或者借助橋檢車或搭設(shè)腳手架到達(dá)結(jié)構(gòu)表面，采用標(biāo)尺等測量儀器來測量表面的一些裂縫等病害，或者采用望遠(yuǎn)鏡、巡檢無人機(jī)等對橋梁結(jié)構(gòu)進(jìn)行局部觀測，采集到病害圖片后進(jìn)行人工識別。這些測量方式直接、可控制性強(qiáng)，得到了廣泛的應(yīng)用，但也有很多不足，工作量大，效率低，依靠人工判斷主觀經(jīng)驗(yàn)性強(qiáng)，準(zhǔn)確率低。

隨著人工智能領(lǐng)域取得爆炸式發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺識別技術(shù)越來越多地被應(yīng)用到橋梁外觀病害的檢查中來。通過數(shù)字圖像處理算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使計(jì)算機(jī)能夠預(yù)先學(xué)習(xí)到大量已有病害照片的潛在特征，用來對新輸入的樣本進(jìn)行分類和預(yù)測，從而智能識別橋梁結(jié)構(gòu)部構(gòu)件、結(jié)構(gòu)病害圖像及病害的定量分析，滿足了高效、高質(zhì)量的檢測需求。如2006年，SubiratsP等人提出一種連續(xù)小波變換的裂縫檢測算法，建立多尺度的二維小波變換來提取圖像中的裂縫;還有近年來運(yùn)用非?；馃岬木矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法被應(yīng)用于橋梁路面的裂縫檢測。

3人工智能在橋梁健康監(jiān)測中的應(yīng)用

橋梁的結(jié)構(gòu)健康對橋梁的安全至關(guān)重要。橋梁健康監(jiān)測技術(shù)就是通過在橋梁的結(jié)構(gòu)關(guān)鍵部位安裝各種類型的智能傳感器，如溫濕度傳感器、撓度傳感器、應(yīng)力應(yīng)變傳感器等來全天24小時自動監(jiān)測橋梁的結(jié)構(gòu)狀況，為橋梁在特殊氣候、交通條件下或橋梁運(yùn)營狀異常嚴(yán)重時發(fā)出預(yù)警信號，確保橋梁安全處于受控狀態(tài)。

多年來，橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測在智能傳感、無線傳輸、系統(tǒng)集成、大數(shù)據(jù)存儲等方面取得了長足的發(fā)展，可以實(shí)現(xiàn)橋梁狀態(tài)的長期自動監(jiān)測、歷史數(shù)據(jù)積累和分析、異常事件的安全預(yù)警及評估等等。但現(xiàn)有健康監(jiān)測系統(tǒng)通常每次只能針對少量的傳感器監(jiān)測值進(jìn)行簡單的趨勢分析及關(guān)聯(lián)分析，設(shè)置閾值進(jìn)行預(yù)警，對于復(fù)雜的特大型橋梁，當(dāng)結(jié)構(gòu)參數(shù)眾多，信息量巨大時，很難有效整合所有類型的監(jiān)測數(shù)據(jù)，從中提取關(guān)鍵信息，分析各類因素之間的相互及共同影響，實(shí)現(xiàn)橋梁狀態(tài)的損傷識別及綜合評估。利用人工智能與橋梁健康監(jiān)測融合，將模式識別、遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等應(yīng)用到橋梁健康監(jiān)測的結(jié)構(gòu)損傷識別、狀態(tài)分析、評估和預(yù)測，并結(jié)合大數(shù)據(jù)，對橋梁各類異構(gòu)感知的數(shù)據(jù)進(jìn)行全面、智能化的分析處理，實(shí)現(xiàn)橋梁的損傷診斷、健康狀態(tài)評估和健康管理等。

4人工智能在橋梁管養(yǎng)輔助決策中的應(yīng)用

橋梁管理與養(yǎng)護(hù)過程中的決策是一個相當(dāng)復(fù)雜且系統(tǒng)的問題，同時也是養(yǎng)護(hù)工作中的重要內(nèi)容。傳統(tǒng)的管養(yǎng)決策通常是基于已有的檢測監(jiān)測數(shù)據(jù)，結(jié)合之前的橋梁管養(yǎng)經(jīng)驗(yàn)，綜合考慮運(yùn)營環(huán)境、地理特點(diǎn)、橋梁結(jié)構(gòu)、結(jié)構(gòu)物材料等綜合因素進(jìn)行人工判斷。不同的人有不同的專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)，形成的決策也各不相同，并且效率低下，準(zhǔn)確率不高、不全面。

專家系統(tǒng)是人工智能的還一個分支，它一套智能化的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，內(nèi)部存儲了大量的某個領(lǐng)域?qū)＜宜降慕?jīng)驗(yàn)和知識，可以模擬專家解決問題的方式，通過推理機(jī)制和邏輯判斷推理求解出專家才能解決的復(fù)雜專業(yè)問題。專家系統(tǒng)可以理解為“知識+推理”，主要包括知識庫、數(shù)據(jù)庫、解釋機(jī)、推理機(jī)和交互界面。利用專家系統(tǒng)對采集的橋梁管養(yǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、訓(xùn)練學(xué)習(xí)，從而把海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為對橋梁管養(yǎng)單位有利的知識信息，并輔助決策和進(jìn)行預(yù)測，大大提高橋梁管理與養(yǎng)護(hù)的水平和效率。

5總結(jié)

本文深入研究和探析了人工智能在橋梁巡檢、橋梁健康監(jiān)測、橋梁管養(yǎng)輔助決策等橋梁管養(yǎng)領(lǐng)域中的具體應(yīng)用。人工智能是未來發(fā)展的新性技術(shù)，在橋梁工程領(lǐng)域具有相當(dāng)大的潛力，其應(yīng)用程度和深度與橋梁行業(yè)的信息化水平息息相關(guān)。只有橋梁技術(shù)人員加強(qiáng)對信息技術(shù)的學(xué)習(xí)和應(yīng)用，不斷摸索，整個橋梁工程領(lǐng)域逐步實(shí)現(xiàn)信息化、標(biāo)準(zhǔn)化、智能化、一體化，人工智能才會生根發(fā)芽，最終走向成熟，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)智慧化。