AI-guided bridge deck inspection using vehicle-mounted infrared imaging and ultrasound tomography
Notice bibliographique
Résumé
Traditional bridge deck inspections often involve manual labour and data recording, which can be time-consuming and error-prone. Infrared (IR) has strong potential to improve inspections. However, manual IR data processing can also be time-consuming. This paper presents a methodology that integrates IR imaging, an Artificial Intelligence (AI) model and Ultrasound Tomography (UT) to streamline and enhance inspections. The approach begins with vehicle-mounted IR imaging for rapid, large-scale scanning of bridge decks to identify potential concerns. Unlike conventional methods and earlier AI-integrated studies relying on pre-processed IR data, this approach uses processed IR data to label unprocessed images, which are then used to train a Grounding DINO AI model. The trained model autonomously detects and localises suspicious regions directly from raw IR images, eliminating labour-intensive processing and enabling real-time defect detection. UT is subsequently employed to provide detailed analysis of flagged areas, offering insights into damage types such as delamination, spalling and defect depth. The AI model’s precision, around 90%, is evaluated against ground truth from processed IR data. Integrating these technologies, the proposed method offers great potential to accelerate inspections, improve defect localisation with global coordinates and support efficient maintenance planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».