陳能偉

摘要 目前研究的橋梁檢測(cè)技術(shù)狀況評(píng)定方法難以精準(zhǔn)地完成損傷檢測(cè)，評(píng)定準(zhǔn)確率較低。為了解決上述問(wèn)題，基于機(jī)器學(xué)習(xí)研究了一種新的橋梁檢測(cè)技術(shù)狀況評(píng)定方法。構(gòu)建監(jiān)測(cè)模型，利用傳感器數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)檢測(cè)數(shù)據(jù)集，處理缺失值、異常值和重復(fù)項(xiàng)，選擇適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練，對(duì)橋梁健康進(jìn)行評(píng)估，識(shí)別橋梁結(jié)構(gòu)中的損傷并定位，應(yīng)用模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)強(qiáng)度預(yù)測(cè)。通過(guò)閾值警報(bào)系統(tǒng)和實(shí)時(shí)決策支持系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)橋梁健康狀況的及時(shí)監(jiān)測(cè)和反饋。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的橋梁檢測(cè)技術(shù)狀況評(píng)定方法在損傷檢測(cè)、提高響應(yīng)能力和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)方面具有良好效果，適用于實(shí)際工程中。

關(guān)鍵詞 機(jī)器學(xué)習(xí)；橋梁檢測(cè)；檢測(cè)技術(shù)；狀況評(píng)定

中圖分類號(hào) U448.217文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A文章編號(hào) 2096-8949（2024）10-0111-03

0 引言

近年來(lái)，城市化進(jìn)程不斷推進(jìn)，橋梁作為城市基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，承擔(dān)著連接道路、保障交通運(yùn)輸和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要使命。然而，隨著時(shí)間的推移和自然力的作用，橋梁的結(jié)構(gòu)會(huì)受到各種因素的影響，從而導(dǎo)致其性能逐漸下降，甚至出現(xiàn)潛在的安全隱患。因此，橋梁的定期檢測(cè)和狀況評(píng)定成為確保其安全可靠運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的橋梁檢測(cè)方法過(guò)于依賴于人工巡檢和傳感器監(jiān)測(cè)，存在著效率低、成本高、主觀性強(qiáng)等問(wèn)題[1]。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為橋梁管理和維護(hù)提供了全新的視角，利用大量的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和監(jiān)測(cè)信息，學(xué)習(xí)橋梁的狀況特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)健康狀況的準(zhǔn)確判定。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的引入不僅為橋梁管理者提供了更為智能和高效的工具，同時(shí)也為確保橋梁結(jié)構(gòu)安全運(yùn)行提供了新的可能性。該文旨在探討基于機(jī)器學(xué)習(xí)的橋梁檢測(cè)技術(shù)狀況評(píng)定方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證評(píng)定方法的實(shí)際應(yīng)用效果。

1 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的橋梁檢測(cè)模型構(gòu)建

1.1 橋梁數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性直接影響模型的性能和泛化能力，因此橋梁數(shù)據(jù)收集是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的橋梁檢測(cè)模型構(gòu)建的關(guān)鍵步驟，需要確定收集的橋梁數(shù)據(jù)類型，包括結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)參數(shù)、監(jiān)測(cè)傳感器數(shù)據(jù)、維護(hù)歷史記錄等，不同類型的數(shù)據(jù)可以為模型提供全面的信息，幫助模型更好地理解橋梁的狀況。

在橋梁結(jié)構(gòu)上部署加速度計(jì)、應(yīng)變計(jì)、溫度傳感器等傳感器網(wǎng)絡(luò)，捕獲橋梁在不同環(huán)境和負(fù)載條件下的響應(yīng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)的物理狀態(tài)。利用無(wú)人機(jī)和衛(wèi)星圖像獲取橋梁的視覺(jué)信息，例如橋梁的外觀、表面裂縫、沉降等方面的圖像，有助于提供全局的視覺(jué)信息。收集橋梁的設(shè)計(jì)和建造階段的數(shù)據(jù)，了解橋梁的初始結(jié)構(gòu)和可能存在的設(shè)計(jì)缺陷，檢測(cè)所在地區(qū)的氣象和環(huán)境數(shù)據(jù)，根據(jù)溫度、濕度、風(fēng)速等參數(shù)分析橋梁受到的外部環(huán)境影響。根據(jù)維護(hù)活動(dòng)、修復(fù)材料、工程成本等信息得到橋梁的維護(hù)和修復(fù)歷史記錄，為模型提供橋梁結(jié)構(gòu)演變的歷史視角。對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，明確每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的含義，清理數(shù)據(jù)信息，處理缺失值、異常值和不一致性，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。橋梁數(shù)據(jù)的充分收集為后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和評(píng)估提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，使模型能夠更好地理解橋梁結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和演變過(guò)程。在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，需要遵循隱私和安全標(biāo)準(zhǔn)，特別是在涉及監(jiān)測(cè)傳感器和圖像數(shù)據(jù)時(shí)，需要采取措施保護(hù)敏感信息和防范潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)[2]。

1.2 橋梁數(shù)據(jù)預(yù)處理

檢查數(shù)據(jù)集是否存在缺失值，并采取適當(dāng)?shù)牟呗赃M(jìn)行處理，比如刪除缺失值、使用均值或中位數(shù)填充，以確保數(shù)據(jù)的完整性。由于傳感器故障、錯(cuò)誤測(cè)量或其他異常原因會(huì)出現(xiàn)異常值，因此需要識(shí)別異常值，通過(guò)截尾、替換或刪除等方式處理異常值，防止它們對(duì)模型產(chǎn)生影響。該文選用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化和MinMax標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)不同特征的數(shù)值范圍進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以便模型能夠更好地學(xué)習(xí)特征之間的關(guān)系。提取關(guān)鍵特征，降低模型的復(fù)雜性并提高性能，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，分析確保正負(fù)樣本的平衡關(guān)系，采用過(guò)采樣、欠采樣或合成少數(shù)類別過(guò)程等方法處理不平衡數(shù)據(jù)，避免模型對(duì)某一類別過(guò)度偏向。如果橋梁數(shù)據(jù)包含時(shí)間序列信息，需要考慮時(shí)間的影響，通過(guò)時(shí)間窗口劃分、滑動(dòng)平均或其他時(shí)間序列分析技術(shù)，捕捉數(shù)據(jù)隨時(shí)間的演變趨勢(shì)[3]。將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，評(píng)估模型的泛化能力，并在訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)。利用編碼或獨(dú)熱編碼操作處理類別特征，幫助模型理解非數(shù)值型特征。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合模型輸入的格式，以便神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型進(jìn)行訓(xùn)練。

1.3 橋梁數(shù)據(jù)集訓(xùn)練

將預(yù)處理后的橋梁數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，確保模型在訓(xùn)練過(guò)程中有足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，同時(shí)能夠在驗(yàn)證集和測(cè)試集上進(jìn)行評(píng)估。根據(jù)問(wèn)題的性質(zhì)和數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)，選擇適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)模型；根據(jù)層數(shù)、節(jié)點(diǎn)數(shù)、激活函數(shù)等配置模型的架構(gòu)，以及橋梁檢測(cè)任務(wù)匹配結(jié)果，選擇適當(dāng)?shù)膿p失函數(shù)；通過(guò)梯度下降、Adam等方法，調(diào)整學(xué)習(xí)率等超參數(shù)，以便模型在訓(xùn)練中更好地收斂，使用訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練；在訓(xùn)練過(guò)程中監(jiān)控驗(yàn)證集的性能，防止過(guò)擬合，采用早停策略，即在驗(yàn)證集性能不再提升時(shí)停止訓(xùn)練，避免過(guò)度擬合。根據(jù)驗(yàn)證集的性能調(diào)整模型的超參數(shù)，提高模型的泛化能力。使用測(cè)試集評(píng)估最終模型的性能，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用和反饋，對(duì)模型進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)。可以考慮定期更新模型，以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)和問(wèn)題變化[4]。

2 基于模型的橋梁結(jié)構(gòu)健康評(píng)估

在基于機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行橋梁檢測(cè)技術(shù)狀況評(píng)定過(guò)程中，需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求、目標(biāo)變量以及可用的數(shù)據(jù)明確目標(biāo)。利用數(shù)據(jù)庫(kù)、文件、傳感器等收集與問(wèn)題相關(guān)的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，處理缺失值、異常值和重復(fù)項(xiàng)，進(jìn)行特征工程，選擇和構(gòu)建適當(dāng)?shù)奶卣鳎瑢?shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。選擇適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)模型，根據(jù)問(wèn)題的性質(zhì)和數(shù)據(jù)的特征來(lái)選擇合適的算法。使用訓(xùn)練集訓(xùn)練選擇的模型，調(diào)整模型的參數(shù)以獲得最佳性能。通過(guò)驗(yàn)證集評(píng)估模型的性能，度量模型的準(zhǔn)確性、精確度、召回率等指標(biāo)，根據(jù)問(wèn)題的性質(zhì)選擇適當(dāng)?shù)脑u(píng)估指標(biāo)。根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，調(diào)整模型的參數(shù)，嘗試不同的特征工程方法或者嘗試其他模型。使用測(cè)試集對(duì)最終模型進(jìn)行驗(yàn)證，確保模型在新數(shù)據(jù)上具備良好的泛化能力。將訓(xùn)練好的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，將模型集成到現(xiàn)有系統(tǒng)中，并確保模型的性能和穩(wěn)定性。在生產(chǎn)環(huán)境中監(jiān)控模型的性能，定期評(píng)估模型的表現(xiàn)，并根據(jù)需要進(jìn)行更新或調(diào)整。通過(guò)評(píng)定，可以避免在不必要的模型調(diào)優(yōu)或錯(cuò)誤的方向上浪費(fèi)資源，管理潛在的風(fēng)險(xiǎn)，包括數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題、模型性能不佳、部署問(wèn)題等，及早發(fā)現(xiàn)和解決這些問(wèn)題可以降低項(xiàng)目失敗的風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)分析模型的性能和效果的信息，幫助決策制定者和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)作出明智決策。

2.1 損傷檢測(cè)與定位

部署加速度計(jì)、應(yīng)變計(jì)、振動(dòng)等傳感器，監(jiān)測(cè)橋梁結(jié)構(gòu)的物理響應(yīng)，將實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)用于后續(xù)的分析。使用結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)理論或有限元分析等方法建立橋梁的數(shù)學(xué)模型，通過(guò)數(shù)學(xué)模型描述橋梁的結(jié)構(gòu)特性和動(dòng)力學(xué)響應(yīng)結(jié)果。從傳感器數(shù)據(jù)中提取與結(jié)構(gòu)損傷相關(guān)的特征，如頻率響應(yīng)、模態(tài)參數(shù)、振動(dòng)模式等，捕捉與結(jié)構(gòu)損傷有關(guān)的信息?；谔崛〉奶卣?，建立損傷指標(biāo)或特征向量，用于表示結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)，反映結(jié)構(gòu)損傷的程度，建立的指標(biāo)既可以是單一指標(biāo)，也可以是多指標(biāo)組合。利用帶有損傷標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集，使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型，通過(guò)訓(xùn)練使模型能夠準(zhǔn)確地將特征與結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)關(guān)聯(lián)。使用驗(yàn)證集對(duì)訓(xùn)練的模型進(jìn)行驗(yàn)證，調(diào)整模型參數(shù)以提高性能，通過(guò)與未知結(jié)構(gòu)狀態(tài)的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，確保模型對(duì)不同類型的結(jié)構(gòu)損傷都有良好的泛化能力。在檢測(cè)到結(jié)構(gòu)損傷的情況下，使用成像技術(shù)或結(jié)合有限元分析定位損傷的具體部位。部署該模型進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，使其能夠在結(jié)構(gòu)狀態(tài)發(fā)生變化時(shí)及時(shí)檢測(cè)發(fā)現(xiàn)并提供決策支持，預(yù)防潛在的結(jié)構(gòu)問(wèn)題，提高橋梁的安全性和可靠性。為了提高模型的可解釋性，該文引入可解釋性技術(shù)（如LIME或SHAP）進(jìn)行模型決策的解釋，同時(shí)利用可視化工具更直觀地顯示結(jié)構(gòu)的健康狀況。隨著時(shí)間的推移，不斷更新模型以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)和環(huán)境變化[5]。

2.2 結(jié)構(gòu)強(qiáng)度預(yù)測(cè)

通過(guò)對(duì)橋梁或其他結(jié)構(gòu)組件的強(qiáng)度進(jìn)行定量估計(jì)，評(píng)估其在不同條件下的耐久性和承載能力。在考慮結(jié)構(gòu)的幾何形狀、材料性質(zhì)、荷載條件等因素后，使用結(jié)構(gòu)力學(xué)理論或有限元分析方法，建立橋梁或其他結(jié)構(gòu)組件的數(shù)學(xué)模型，準(zhǔn)確地反映結(jié)構(gòu)的行為。確定結(jié)構(gòu)的邊界條件和受到的靜態(tài)荷載、動(dòng)態(tài)荷載、溫度荷載等信息，因?yàn)楹奢d信息影響結(jié)構(gòu)的應(yīng)力和變形，對(duì)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度的預(yù)測(cè)至關(guān)重要。根據(jù)彈性模量、泊松比、強(qiáng)度等參數(shù)，分析材料的化學(xué)性質(zhì)。收集結(jié)構(gòu)在實(shí)際使用中的加載歷史數(shù)據(jù)，確定不同時(shí)間點(diǎn)的荷載情況、溫度變化、結(jié)構(gòu)位移等信息，用于訓(xùn)練模型。從加載歷史數(shù)據(jù)中提取與結(jié)構(gòu)強(qiáng)度相關(guān)的特征，通過(guò)最大應(yīng)力、應(yīng)變分布、振動(dòng)模態(tài)等具有代表性的特征，降低模型的復(fù)雜性。選擇適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，如回歸模型、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練，使用提取的特征和歷史數(shù)據(jù)，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練以預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度。利用驗(yàn)證集對(duì)訓(xùn)練的模型進(jìn)行驗(yàn)證，調(diào)整模型參數(shù)以提高其性能，確保模型在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上有較好的泛化能力。使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)強(qiáng)度的預(yù)測(cè)，輸入新的加載條件和結(jié)構(gòu)參數(shù)，部署該模型進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，使其能夠在結(jié)構(gòu)強(qiáng)度發(fā)生變化時(shí)及時(shí)檢測(cè)發(fā)現(xiàn)并提供預(yù)警，從而預(yù)防潛在的結(jié)構(gòu)問(wèn)題，以提高結(jié)構(gòu)安全性。

2.3 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)結(jié)果反饋

通過(guò)傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)的物理響應(yīng)，建立可靠的數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，確保傳感器數(shù)據(jù)能夠及時(shí)傳送到中央數(shù)據(jù)庫(kù)或云平臺(tái)，并對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行存檔和分析。利用實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模型對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取關(guān)鍵特征，并進(jìn)行結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的預(yù)測(cè)，通過(guò)儀表板、圖表、圖像等形式可視化呈現(xiàn)模型的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)結(jié)果，以便非專業(yè)人員也能夠了解結(jié)構(gòu)的健康狀況。設(shè)定合適的閾值或警戒線，當(dāng)監(jiān)測(cè)結(jié)果超過(guò)這些閾值時(shí)，觸發(fā)報(bào)警機(jī)制，通過(guò)電子郵件、短信、App通知等方式通知相關(guān)人員。結(jié)合實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)結(jié)果，建立自動(dòng)化決策支持系統(tǒng)，提供結(jié)構(gòu)維護(hù)建議、緊急維修計(jì)劃等，以便在發(fā)現(xiàn)問(wèn)題時(shí)能夠及時(shí)采取行動(dòng)。設(shè)計(jì)友好的用戶界面，使監(jiān)測(cè)結(jié)果易于理解和使用，確保相關(guān)人員能夠迅速而準(zhǔn)確地獲取有關(guān)結(jié)構(gòu)狀態(tài)的信息。定期生成結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)報(bào)告，提供歷史趨勢(shì)和分析，以便更好地了解結(jié)構(gòu)的演變過(guò)程和性能。不斷評(píng)估監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的性能，根據(jù)反饋信息和實(shí)際應(yīng)用情況，對(duì)監(jiān)測(cè)模型和系統(tǒng)進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)，提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。

3 實(shí)驗(yàn)研究

為了評(píng)估橋梁檢測(cè)技術(shù)的性能，通過(guò)利用真實(shí)橋梁數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，以驗(yàn)證其在結(jié)構(gòu)健康評(píng)估中的有效性，得到損傷檢測(cè)準(zhǔn)確率、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)響應(yīng)時(shí)間的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別如圖1和圖2所示：

根據(jù)圖1可知，該文提出的方法可實(shí)現(xiàn)90%以上的損傷檢測(cè)準(zhǔn)確率，具有很好的檢測(cè)效果。由圖2可知，該文提出的方法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)響應(yīng)時(shí)間低于0.5 ms，能夠在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)。

綜上所述，機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠通過(guò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)從傳感器數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，如振動(dòng)頻率、模態(tài)參數(shù)、應(yīng)變分布等，從而更全面、準(zhǔn)確地捕捉結(jié)構(gòu)損傷的特征，使得損傷檢測(cè)的性能得到提升。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以部署在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，能夠連續(xù)地對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)使得損傷可以在早期就被檢測(cè)到，從而提高了對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)變化的敏感性。此外，模型的自動(dòng)化特性使得監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠在發(fā)現(xiàn)損傷時(shí)自動(dòng)進(jìn)行通知或采取預(yù)定的行動(dòng)。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠有效地融合來(lái)自多種傳感器的數(shù)據(jù)，包括振動(dòng)、應(yīng)變、溫度等，這樣的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合能夠提供更全面全局的結(jié)構(gòu)健康信息，有助于更準(zhǔn)確地檢測(cè)和定位損傷。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著科技的不斷進(jìn)步和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的快速發(fā)展，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的橋梁檢測(cè)技術(shù)正逐漸成為橋梁工程領(lǐng)域的重要利器。通過(guò)對(duì)大量結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，不僅能夠提高橋梁結(jié)構(gòu)的檢測(cè)準(zhǔn)確性，還能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，為橋梁的安全運(yùn)營(yíng)提供了強(qiáng)有力的支持。該文深入剖析了機(jī)器學(xué)習(xí)在該領(lǐng)域的應(yīng)用和優(yōu)勢(shì)，詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)采集、特征提取、模型訓(xùn)練等關(guān)鍵步驟，通過(guò)對(duì)比傳統(tǒng)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法的實(shí)際效果，可以發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在提高檢測(cè)準(zhǔn)確性和實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)響應(yīng)方面取得了顯著的成績(jī)。然而，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的橋梁檢測(cè)技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中仍然存在一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)質(zhì)量不足、模型解釋性不強(qiáng)等問(wèn)題，因此，未來(lái)的研究應(yīng)聚焦于進(jìn)一步改進(jìn)數(shù)據(jù)收集和處理的方法，提高模型的魯棒性和可解釋性。

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