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基于机器视觉的桥梁火灾识别与结构性能评估方法研究
ID：159 View Protection：ATTENDEE Updated Time：2025-04-28 17:45:34 Hits：800 Oral Presentation

Start Time：2025-05-17 14:20（Asia/Shanghai）

Duration：10min

Session：P 5月17日下午分会 » P1111. 高性能计算或人工智能在防灾减灾工程中的应用

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Abstract
桥梁是现代交通系统中重要的基础设施，然而火灾可能会严重影响其结构性能，快速准确地评估火灾后桥梁结构的力学性能对于应急处置及恢复局部交通至关重要。本研究对采集的图像进行了标注，建立了算法训练数据集。进而提出了基于YOLO算法的火灾场景检测模型和桥梁构件语义分割模型，并采用数据库训练了算法模型。将建立的算法应用于桥梁火灾事故，利用识别的火灾场景得到桥梁表面温度分布，并将温度分布作为边界条件作用于桥梁结构有限元模型进行热-力分析，得到了火灾下桥梁结构的热力学响应。结果表明，建立的算法模型对于火灾和桥面的识别率分别达0.80和0.98，表明所提出的人工智能模型能够准确识别桥面火灾位置、火焰区域高度和桥梁构件区域。数值模拟结果表明，桥梁结构性能受火灾影响较小，火灾下仅产生毫米级的竖向变形，与火灾后的现场调查结果较为吻合。本研究所提出的方法有望加快火灾后桥梁结构性能评估及灾后交通运输的恢复速度。
Keywords
桥梁火灾;火灾探测;灾后调查;有限元分析;火灾场景模拟
Speaker
吴西强
副教授 东南大学

吴西强，东南大学副教授，主要研究桥梁结构抗火性能评估、隧道火灾监测及人工智能等技术的应用。迄今在领域内多个权威期刊发表SCI论文10余篇，主持国家自然科学基金青年基金1项。

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Important Date

  • Conference Date

    May 16

    2025

    to

    May 18

    2025

  • Apr 15 2025

    Draft paper submission deadline

  • May 10 2025

    Contribution Submission Deadline

  • May 30 2025

    Registration deadline

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