新技术使用人工智能和虚拟现实来监测桥梁和建筑物的安全

　　监测美国老化建筑和桥梁的结构健康状况，对于保障人们的安全，并有助于防止2021年Surfside公寓倒塌等悲剧的发生，至关重要。

　　这就是为什么中佛罗里达大学的研究人员开发了四项新发明，利用人工智能和虚拟现实来改善建筑物、桥梁、道路和其他土木结构的结构健康监测。

　　UCF土木、环境和建筑工程系洛克希德·马丁圣罗兰教授Necati Catbas说:“结构健康监测是国际上需要的一个领域。”“这几乎就像人体健康监测。随着年龄的增长，监测我们的健康状况变得非常、非常重要。”

　　领导结构健康监测技术开发的Catbas说，发达国家的民用基础设施系统正在老化，但是这些新技术可以提供帮助。

　　他说:“通过更好地了解他们的情况，我们可以预测风险，更好地确定基础设施投资的优先顺序。”

　　Catbas说，传统的监测方法包括现场目视检查，人工检查既耗时又昂贵，还可能造成道路和桥梁交通封闭。除了时间和费用之外，建筑老化或损坏的场地即使穿着个人防护装备也会对现场的人员构成危险。

　　Catbas和他的研究团队开发了帮助解决这些问题的技术。

　　他说:“多年来，我很幸运能与许多在结构健康监测方面具有专业知识的人合作，我必须承认他们的贡献。”“这不是一个人的努力。”

　　Catbas和他的团队开发的一项发明使用了计算机视觉，而另一项发明使用了增强现实(AR)和虚拟现实(VR)。

　　他说，计算机视觉可以补充传感器和结构健康的视觉检查，而且非常实用，因为它不需要进入桥梁、建筑物或塔楼等结构。

　　“我们可以使用相机，通过分析图像，我们可以提取有关这些桥梁和建筑物的有意义的信息，”他说。

　　该技术是一种全面的结构健康监测系统，使检查员无需现场就可以安全地查看和准确评估结构的承载能力和可用性。

　　Catbas说，UCF的发明使用安装在建筑物上和周围的摄像头，比如桥梁，来收集与建筑物使用有关的图像和位置数据。在桥的例子中，数据与过桥的车辆有关。这些数据可以包括由梁的运动、振动效应和速度引起的梁的垂直或水平位移。在摄像头持续监控现场的同时，计算机视觉软件对收集到的数据进行处理和分析，为系统用户提供安全评估，其中包括有关结构变化和弱点以及直接损害的信息。

　　该团队开发的第二项发明是一种沉浸式可视化系统，它使用VR和AR通过“虚拟访问”来分析结构。VR提供了一个完全由计算机模拟的环境，而AR生成或叠加内容到真实世界环境的实际视图上。

　　“有了这项技术，你几乎可以把专家带到受灾地区，比如建筑物和桥梁，就像飓风过后一样，”Catbas说。“我几乎可以在佛罗里达州一座受损的桥上与可能在加州的同事讨论决策。”

　　与第一项发明一样，可视化系统使用摄像头和传感器提供结构的损伤检测和承载信息。此外，它还采用了其他工具，如机器人、无人驾驶飞行器(uav)或无人机、激光雷达扫描仪和红外热像仪。凭借其可视化平台，该技术通过用户界面和复杂的计算机图形提供收集的数据和图像。其结果是一个网站的实时视图，以及与来自不同地点的人进行交互和沟通的能力:现场，全国各地，甚至全球。

　　Catbas和他的团队开发的另外两项发明也包含了人工智能。首先，集体智能框架技术将以人为中心的人工智能与混合现实相结合，有助于快速跟踪检查过程，在确保准确性的同时降低成本。有了这项发明，站在受损建筑外的检查员可以戴上耳机和/或使用与该技术集成的手持设备。

　　检查员使用物品扫描损坏区域，系统实时分析，从而使检查员不必执行手动测量。然后，它会计算或评估建筑物的状况，从而加快检查过程。在评估过程中，检查员与人工智能交互，可以调整其缺陷和检测边界。系统使用检查员的变化来重新训练人工智能模型，以便人工智能的准确性随着时间的推移而提高。这项发明的一个主要优点是它能够将检查员/工程师的专业判断与人工智能的分析能力结合起来。

　　另一项发明，生成对抗网络(GAN)，使更主动的方法来管理和维护结构的健康和安全。它使用人工智能来预测损坏，并最大限度地减少从许多结构中收集数据的需求。

　　“我们不需要在所有结构上都安装传感器和设备，我们只需要从其中的几个结构上收集数据，”Catbas说。

　　他解释说，从传感器收集有关受损结构的有用数据既昂贵又具有挑战性。

　　“没有足够的受损区域数据来训练检测模型，”他说。“然而，与人工智能一起使用的机器学习(ML)和深度学习(DL)算法使用大数据集可以产生更好、更准确的输出。为解决土木结构健康监测应用中数据匮乏的问题，本发明采用从结构中采集的数据。它使用GAN架构的模型变体来生成大型、准确的合成数据样本来训练损伤诊断系统。

　　“然后，通过使用人工智能，我们可以更好地了解其他类似结构的情况，并更有效地决定如何应对，”他说。

　　该技术可以在损伤条件发生之前预测结构变化的动力响应。它还可以创建结构的潜在未来条件，例如生成数据，显示健康桥梁在受损后的反应与不健康桥梁的反应相比。

　　Catbas说，这些发明可以单独使用，也可以一起使用。

　　Catbas说，他的团队未来的研究计划包括一个框架，让智能和有弹性的社区抵御极端事件。

　　他说:“它为备灾、资源分配和疏散规划提供了宝贵的见解，从而增强了社区的复原力。”“该框架使人们能够在危机期间做出明智的决策，从而改善了应急管理。”

　　他们还在开发基础设施资产的“数字孪生”，就像美国国家航空航天局(NASA)使用航天器部件复制品的方式一样。

　　他说:“他们在地面上有这些部件，如果发生什么事情，他们就用这些复制品来工作。”“所以，从某种意义上说，这个双胞胎允许我们同时收集数据，并使用预测分析在不同的结构场景下工作。”

　　引用:新技术使用人工智能和虚拟现实来监测桥梁和建筑物的安全(2023年，11月8日)检索自https://techxplore.com/news/2023-11-technology-ai-virtual-reality-safety.html。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。