Автоматизований моніторинг мостових споруд на основі штучного інтелекту

Abstract

Мостові споруди є критично важливою складовою транспортної інфраструктури, що потребує постійного моніторингу для виявлення дефектів і запобігання аваріям. Традиційні методи візуального огляду та польові випробування поступаються місцем безруйнівним технологіям – георадарному скануванню, інфрачервоній термографії, лазерному скануванню й відео-аналізу – у поєднанні з мережею IoT-сенсорів. Інтеграція цих даних із алгоритмами штучного інтелекту та машинного навчання дозволяє автоматизувати виявлення аномалій, класифікацію дефектів і прогнозне обслуговування, значно підвищуючи точність й оперативність діагностики. Огляд сучасних підходів відображає використання CNN, R-CNN, YOLO, MiniRocket та гібридних фізико-цифрових моделей, а також демонструє ключові виклики: якість і різноманітність даних, інтерпретованість алгоритмів, обчислювальні обмеження в польових умовах і стійкість до перешкод. Пропонуються напрями подальших досліджень для створення прозорих, адаптивних й енергоефективних систем моніторингу мостів.