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近日，湖南都市職業學院路瞰科技研發團隊宣布，其自主研發的"基于改進CNN與BIM技術的道路深層病害智能檢測系統"取得重大技術突破。這支由多個專業在校生組成的年輕團隊，成功攻克傳統道路檢測精度不足、數據處理效率低下等行業痛點。 在算法研發方面，團隊創新性地融合改進型Alex-Net與CFT Faster R-CNN算法，通過線程并行計算架構，使裂縫識別準確率較傳統方法提升。項目負責人介紹："我們的卷積神經網絡通過多層特征融合機制，能有效提取0.2mm級微裂縫特征，誤判率較市面主流設備降低很多"。 團隊同步開發的BIM族庫建模系統，依托包含幾十個類典型病害的三維模型數據庫。配合病害信息管理平臺，實現檢測數據與三維模型毫秒級匹配，使養護方案制定效率大幅度提升。該技術已獲得多項實用新型專利授權。 該技術的成功研發為道路檢測行業帶來革新性突破，其應用場景覆蓋城市主干道、高速公路、農村公路等多類型路段。在智慧城市建設中，系統可無縫接入市政養護管理平臺，實現道路健康度動態評估；在交通基建領域，其三維建模能力可精準指導道路修復施工，降低返工率。目前，技術已適配新能源檢測車、無人機等多種載體，未來將結合北斗高精度定位構建“空天地一體化”監測網絡，為“交通強國”戰略提供智能化技術支撐。 |
