桥梁作为交通运输网络的关键枢纽，其结构安全直接关系到人民生命财产安全。然而传统的人工巡查方式效率低下——主观判断差异大——特别是在识别表面细微裂缝时容易遗漏安全隐患。 近年来虽然智能检测技术逐步应用于基础设施维护，但现有算法仍存在瓶颈。桥梁表面材料多样——混凝土、钢材、沥青等——加上光照变化、污垢附着等环境干扰，导致识别精度难以满足工程需求。此"最后一公里"的技术难题长期制约着检测的智能化升级。 根据这一问题，西安建筑科技大学科研团队成功开发了CrackSeg-GWD裂缝分割框架。通过组归一化、权重标准化卷积等技术创新，该框架在保证识别精度的同时实现了显著的轻量化——参数量仅0.414百万个，计算量为0.849 GFLOPs，大幅降低了对计算资源需求。这使得模型能够直接部署在工程现场的移动设备或边缘计算平台上，无需复杂的后台服务器支撑。 实验验证表明，该模型在混凝土、钢材、沥青等不同桥面材料上均表现出强大的泛化能力，多项分割指标优于现有同类算法。无论桥梁采用何种材料，该系统都能准确识别表面裂缝，为自动化巡检提供了可靠的技术支撑。涉及的研究成果以《面向多材料桥梁裂缝分割的自动化轻量级网络》为题发表于国际顶级期刊《建筑自动化》，该期刊为中科院一区TOP期刊，影响因子达11.5。 这一技术突破的意义在于推动基础设施维护理念的转变——从被动的事后维修向主动的预防性养护转变。通过早期精准识别裂缝等缺陷，主管部门可以及时采取加固、修复等措施，有效延长桥梁使用寿命，降低突发事故风险。同时这一技术的推广应用将推动交通工程管理向数字化、精细化方向发展，为智慧交通建设奠定基础。
基础设施安全治理既需要工程投入，也需要技术支撑。将裂缝识别等关键环节做精做实，有助于把风险控制在萌芽阶段，把养护关口前移到日常管理之中。随着轻量化智能检测等技术不断成熟并规范化应用，基础设施治理有望实现更高效、更精细、更可持续的安全保障。