第一章橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)的多學(xué)科融合：時(shí)代背景與需求第二章傳感技術(shù)的多學(xué)科交叉創(chuàng)新第三章計(jì)算機(jī)視覺與人工智能的融合應(yīng)用第四章數(shù)據(jù)科學(xué)與智能分析的融合創(chuàng)新第五章智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的集成與部署第六章橋梁健康監(jiān)測(cè)的未來趨勢(shì)與挑戰(zhàn)01第一章橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)的多學(xué)科融合：時(shí)代背景與需求第一章引言：橋梁安全的重要性與監(jiān)測(cè)的必要性中國(guó)橋梁發(fā)展現(xiàn)狀及事故率趨勢(shì)新材料、新算法、新平臺(tái)的應(yīng)用多學(xué)科融合是橋梁安全監(jiān)測(cè)的未來趨勢(shì)案例：AI視覺檢測(cè)與振動(dòng)分析的應(yīng)用效果時(shí)代背景技術(shù)融合的驅(qū)動(dòng)力本章小結(jié)多學(xué)科融合的必要性第一章：多學(xué)科融合的技術(shù)維度數(shù)據(jù)科學(xué)大數(shù)據(jù)分析與損傷預(yù)測(cè)模型物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與智能平臺(tái)第一章：監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)用層典型應(yīng)用場(chǎng)景及業(yè)務(wù)流程關(guān)鍵性能指標(biāo)（KPI）數(shù)據(jù)采集頻率、系統(tǒng)可靠性、成本效益分析案例研究美國(guó)FHWA推薦的監(jiān)測(cè)方案清單第一章：當(dāng)前挑戰(zhàn)與本章總結(jié)技術(shù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)孤島問題及解決方案算法泛化能力跨區(qū)域適應(yīng)性研究成本分?jǐn)倷C(jī)制PPP模式與監(jiān)測(cè)即服務(wù)行業(yè)對(duì)策標(biāo)準(zhǔn)化推動(dòng)與開源平臺(tái)建設(shè)國(guó)際合作案例歐洲聯(lián)盟的智能基礎(chǔ)設(shè)施計(jì)劃本章總結(jié)多學(xué)科融合需通過標(biāo)準(zhǔn)化和合作機(jī)制解決挑戰(zhàn)02第二章傳感技術(shù)的多學(xué)科交叉創(chuàng)新第二章引言：傳統(tǒng)傳感技術(shù)的瓶頸與突破方向傳統(tǒng)傳感技術(shù)的瓶頸應(yīng)變片、壓力傳感器、光纖傳感器的局限性新興傳感技術(shù)的方向自供電技術(shù)、智能材料、微納傳感器跨學(xué)科創(chuàng)新點(diǎn)仿生傳感原理與化學(xué)工程應(yīng)用技術(shù)突破案例美國(guó)DARPA資助的能量收集橋牌項(xiàng)目行業(yè)需求分析不同環(huán)境條件下的傳感器選擇策略本章小結(jié)新興傳感技術(shù)是橋梁健康監(jiān)測(cè)的未來方向第二章：傳感技術(shù)分類與性能對(duì)比物理量、化學(xué)量、生物量傳感器的分類精度、效率、成本、抗干擾性等指標(biāo)對(duì)比不同類型傳感器的典型應(yīng)用案例集成化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化傳感器的發(fā)展傳感技術(shù)分類性能對(duì)比應(yīng)用場(chǎng)景分析技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)各類傳感器各有優(yōu)勢(shì)，需根據(jù)場(chǎng)景選擇合適技術(shù)本章小結(jié)第二章：多學(xué)科融合的創(chuàng)新方案?jìng)鞲衅髋c結(jié)構(gòu)一體化設(shè)計(jì)及智能涂層技術(shù)無人機(jī)巡檢與AR輔助監(jiān)測(cè)技術(shù)異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與時(shí)空分析技術(shù)結(jié)合氣象數(shù)據(jù)的損傷模型建立案例材料科學(xué)融合計(jì)算機(jī)視覺融合數(shù)據(jù)科學(xué)融合跨學(xué)科應(yīng)用案例多學(xué)科融合創(chuàng)新提升傳感系統(tǒng)的綜合性能本章小結(jié)第二章：當(dāng)前挑戰(zhàn)與本章總結(jié)傳感器標(biāo)準(zhǔn)化與互操作性新興傳感技術(shù)的成本控制策略復(fù)雜環(huán)境下的傳感器部署方案建立傳感器測(cè)試平臺(tái)與標(biāo)準(zhǔn)化工作組技術(shù)挑戰(zhàn)成本問題部署問題行業(yè)對(duì)策多學(xué)科融合需通過標(biāo)準(zhǔn)化和合作機(jī)制解決挑戰(zhàn)本章總結(jié)03第三章計(jì)算機(jī)視覺與人工智能的融合應(yīng)用第三章引言：視覺監(jiān)測(cè)的興起與智能分析需求傳統(tǒng)缺陷檢測(cè)方法的局限性基于深度學(xué)習(xí)的缺陷檢測(cè)技術(shù)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的優(yōu)勢(shì)某項(xiàng)目在云南某橋的測(cè)試效果視覺監(jiān)測(cè)的興起智能分析的需求技術(shù)融合的必要性行業(yè)應(yīng)用案例視覺監(jiān)測(cè)與智能分析是橋梁健康監(jiān)測(cè)的重要方向本章小結(jié)第三章：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)分類與性能對(duì)比2D視覺、3D視覺、動(dòng)態(tài)視覺的分類精度、速度、抗干擾性等指標(biāo)對(duì)比不同類型視覺技術(shù)的典型應(yīng)用案例AI視覺技術(shù)的集成化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展技術(shù)分類性能對(duì)比應(yīng)用場(chǎng)景分析技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)各類視覺技術(shù)各有優(yōu)勢(shì)，需根據(jù)場(chǎng)景選擇合適技術(shù)本章小結(jié)第三章：智能分析融合的創(chuàng)新方案圖像-時(shí)序聯(lián)合分析及聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架貝葉斯網(wǎng)絡(luò)輔助診斷與粒子群優(yōu)化算法結(jié)合結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘的損傷模型建立案例智能分析融合創(chuàng)新提升視覺系統(tǒng)的綜合性能深度學(xué)習(xí)融合傳統(tǒng)方法融合跨學(xué)科應(yīng)用案例本章小結(jié)第三章：當(dāng)前挑戰(zhàn)與本章總結(jié)算法的魯棒性與可解釋性數(shù)據(jù)標(biāo)注與數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略視覺系統(tǒng)的集成與部署方案建立視覺系統(tǒng)測(cè)試平臺(tái)與標(biāo)準(zhǔn)化工作組技術(shù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)問題部署問題行業(yè)對(duì)策多學(xué)科融合需通過標(biāo)準(zhǔn)化和合作機(jī)制解決挑戰(zhàn)本章總結(jié)04第四章數(shù)據(jù)科學(xué)與智能分析的融合創(chuàng)新第四章引言：海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的處理挑戰(zhàn)與機(jī)遇全球橋梁監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)年增長(zhǎng)速度及預(yù)測(cè)相關(guān)性分析與模型泛化能力問題實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、可解釋性要求多技術(shù)融合的優(yōu)勢(shì)數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)趨勢(shì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析局限智能化監(jiān)測(cè)的需求數(shù)據(jù)科學(xué)融合的必要性數(shù)據(jù)科學(xué)與智能分析是橋梁健康監(jiān)測(cè)的重要方向本章小結(jié)第四章：數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)分類與性能對(duì)比數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、數(shù)據(jù)分析的分類精度、效率、可解釋性等指標(biāo)對(duì)比不同類型數(shù)據(jù)技術(shù)的典型應(yīng)用案例數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的集成化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展技術(shù)分類性能對(duì)比應(yīng)用場(chǎng)景分析技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)各類數(shù)據(jù)技術(shù)各有優(yōu)勢(shì)，需根據(jù)場(chǎng)景選擇合適技術(shù)本章小結(jié)第四章：智能分析融合的創(chuàng)新方案圖像-時(shí)序聯(lián)合分析及聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架貝葉斯網(wǎng)絡(luò)輔助診斷與粒子群優(yōu)化算法結(jié)合結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘的損傷模型建立案例智能分析融合創(chuàng)新提升數(shù)據(jù)系統(tǒng)的綜合性能深度學(xué)習(xí)融合傳統(tǒng)方法融合跨學(xué)科應(yīng)用案例本章小結(jié)第四章：當(dāng)前挑戰(zhàn)與本章總結(jié)算法的魯棒性與可解釋性數(shù)據(jù)標(biāo)注與數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略數(shù)據(jù)系統(tǒng)的集成與部署方案建立數(shù)據(jù)系統(tǒng)測(cè)試平臺(tái)與標(biāo)準(zhǔn)化工作組技術(shù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)問題部署問題行業(yè)對(duì)策多學(xué)科融合需通過標(biāo)準(zhǔn)化和合作機(jī)制解決挑戰(zhàn)本章總結(jié)05第五章智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的集成與部署第五章引言：系統(tǒng)集成與部署的挑戰(zhàn)與關(guān)鍵要素系統(tǒng)兼容性、部署復(fù)雜性、維護(hù)困難可擴(kuò)展性、可靠性、魯棒性要求統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、開放平臺(tái)架構(gòu)、預(yù)測(cè)性維護(hù)量子傳感、人工智能倫理、數(shù)據(jù)隱私系統(tǒng)集成問題智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)需求關(guān)鍵成功要素技術(shù)變革趨勢(shì)成本壓力、標(biāo)準(zhǔn)缺失、人才短缺行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)第五章：系統(tǒng)集成技術(shù)框架與性能對(duì)比技術(shù)框架感知層、網(wǎng)絡(luò)層、平臺(tái)層、應(yīng)用層的功能劃分性能對(duì)比響應(yīng)時(shí)間、可用性、可擴(kuò)展性等指標(biāo)對(duì)比案例研究新加坡某橋采用云原生架構(gòu)的測(cè)試效果第五章：部署實(shí)施創(chuàng)新方案分階段部署策略試點(diǎn)先行、模塊化安裝、遠(yuǎn)程部署跨學(xué)科解決方案結(jié)構(gòu)工程與通信工程融合案例運(yùn)維管理創(chuàng)新預(yù)測(cè)性維護(hù)與數(shù)字孿生應(yīng)用第五章：當(dāng)前挑戰(zhàn)與本章總結(jié)傳感器標(biāo)準(zhǔn)化與互操作性新興傳感技術(shù)的成本控制策略復(fù)雜環(huán)境下的傳感器部署方案建立傳感器測(cè)試平臺(tái)與標(biāo)準(zhǔn)化工作組技術(shù)挑戰(zhàn)成本問題部署問題行業(yè)對(duì)策多學(xué)科融合需通過標(biāo)準(zhǔn)化和合作機(jī)制解決挑戰(zhàn)本章總結(jié)06第六章橋梁健康監(jiān)測(cè)的未來趨勢(shì)與挑戰(zhàn)第六章引言：技術(shù)變革與行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)技術(shù)變革趨勢(shì)量子傳感、人工智能倫理、數(shù)據(jù)隱私行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)成本壓力、標(biāo)準(zhǔn)缺失、人才短缺第六章：前沿技術(shù)展望量子傳感技術(shù)原子干涉儀、量子雷達(dá)、量子加密生物醫(yī)學(xué)融合仿生傳感、神經(jīng)工程、人體工程學(xué)新興材料應(yīng)用自修復(fù)混凝土、智能復(fù)