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多传感器融合技术在桥梁表层缺陷检测中的应用

引言

随着人工智能技术的不断发展，深度学习、神经网络等先进算法将在桥梁缺陷智能检测中发挥更大的作用。基于大数据的智能分析将帮助检测系统积累和学习大量桥梁缺陷的特征，进而提升系统对新类型缺陷的识别和判断能力。利用大数据分析还可以预测桥梁未来的损伤发展趋势，为桥梁维护提供科学依据，提升桥梁养护的智能化和精确性。

随着桥梁在交通基础设施中的重要性日益增加，桥梁表面缺陷检测成为了保障桥梁结构安全的重要环节。图像识别技术作为一种高效、非接触的检测手段，已经广泛应用于桥梁表面缺陷的自动化检测。为了提高检测精度和效