图为科技项目验收评审会议现场
评审专家一致认为，2个项目均有较大的应用推广价值，项目的技术创新性和实际应用价值也较高。在“基于深度学习的道路病害数字3D智能检测系统”项目中研发了一套高性能、高精度、软硬件一体化的道路数字3D智能检测系统。该系统提出了一种基于Transformer的自动道路损坏检测方法，可有效解决小样本和数据分布不均衡的问题，提升了道路路面病害和沿线交安设施缺损检测准确率。在“基于人工智能的桥区水域船只行为识别和预测方法研究及应用平台”项目中通过对船舶信息及航行数据进行数据挖掘及深度学习建模，在船舶靠近桥梁时提前判断船舶是否存在碰撞风险或其他违规航行行为，同时建立了桥梁健康监测及防碰撞风险状态感知、预警及应用体系，做到对防撞预警时间的及时判断和有效跟踪处置，实现了提升桥梁通航安全保障能力的目标。
下一阶段，课题组将按照评审会专家的意见和实际问题为导向，继续提升科研能力和业务水平，充分发挥集团优势资源，加快推进成果转化与应用落地，在道路快速巡查及检测、桥梁健康监测与防碰撞业务方向深入研究和实践，为集团的数字化转型与基础设施运营的高质量发展赋能。
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图文 | 院总工室
审核 | 李炎清、何嘉静
