SRTP优秀节目访谈｜第三弹

关于项目

XIANGMU

主要是用目前比较流行的卷积神经网络对桥梁病害进行图像识别，识别出裂缝具体位于桥梁的哪个构件上，用Mask RCNN对裂缝进行标定，获得裂缝的长度、宽度等各种参数。

（1）识别范围增广，以往的研究主要针对裂缝或者单一损伤缺陷，综合性识别研究较少，而我们的研究能够对不同构件上超百种具体病害进行识别，实现中小桥梁全病害分类。

（2）实现了病害定位，以往的研究只能识别病害但无法获得具体位置，或者只是基于地理的定位，而我们实现了基于构件的定位，有利于对桥梁病害的准确评估。

（3）利用Mask RCNN实现像素级识别，能够进一步获得病害准确的轮廓形状。

（4）精度比较高，识别速度较快。

（5）制作了简单的操作界面，应用性强，便于桥检人员操作。

张宇轩：一开始我们的模型精度一直很低，过拟合很严重，我们通过修改模型超参数，例如学习率、网络大小，增加样本，改变epochs和batch size，逐渐提高了模型的精度。

林圳杭：刚开始的时候需要学习python和一些人工智能的算法，当时有一些无从下手，因此我们小组指定了一个计划，大家每周交流自己的学习心得以及遇到的问题。我们也寻求了学长的帮助，积极与学长进行交流，在进行了一段时间的学习积累之后，后续的研究就逐渐变得顺利起来。

关于成长

CHENGZHANG

目前桥梁数量越来越多，一些桥梁服役期已经较长，需要人们对它们的状态进行监测，以便之后更好地维护和管养。我们希望解决人工桥检费时费力、劳动密集、精度较低的问题，目前软件在封装鉴定的阶段，还没有完全走向工程应用，但是已经得到了一个在水坝上的应用证明，并参加了挑战杯获得了省三等奖和校三等奖。

（1）在团队上，多学科的团队组成增进了我对跨学科的了解，认识了志同道合的朋友，收获了一段宝贵的友谊，学到了如何在团队中更高效地沟通合作。还学习了如何与导师的沟通，我SRTP的导师就是接下来硕士阶段的导师，SRTP对我的毕设和之后的研究方向都起到了一定的指引作用。

（2）加强了我对相关知识的了解，让我们看到了人工智能和土木工程结合的可能性与潜力，对深度学习的了解和掌握对我们之后的学习和研究也有很大帮助，让我们可以尝试为土木创造更多可能。

（3）让我了解了科研的整个过程。参加SRTP让我意识到立项阶段也非常重要，要做好充分的调研，要知道课题的背景和意义，可行性和技术路线，不能盲目的去做，只有前期规划好，才能更好地去做，找到这个领域的短板，做出一些探索和发展。

（4）意识到科研的心态是很重要的，比如我们在组装代码曾经遇到了一些问题，经过了很长时间终于解决了，一段时间没有进展是很正常的，我们要学会调整自己的心态。

首先，在前期要读足够多的文献，了解这个领域的发展程度，这样才能够知道自己做的东西的创新点在哪里，形成一个高屋建瓴的总纲领。

另外，在平时要做好记录、整理和归纳工作，避免后期找不到之前的实验结果。我们曾经因为前期没有及时整理，在后面答辩的时候在寻找前期的资料上花费了很多时间，应该在整个过程中把思路、计划、实验数据等都记录下来。

最后，找到合适的队友也很重要，这样在遇到困难的时候也能够和他们一起讨论解决；要多和导师、学长讨论沟通，遇到问题积极请教。