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基于移动机器人感知与深度学习的道路桥梁实时扫描系统
编号：26
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更新：2025-11-13 12:47:49 浏览：2次
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摘要
道路桥梁与城市环境的常态化巡检是保障公共安全与经济可持续性的关键，但现有方法高度依赖专业检测人员，缺乏集数据自动采集、分析、可视化与实时决策于一体的智能扫描系统。为此，本文提出一种端到端的知识驱动型移动扫描框架，融合物联网（IoT）、机器人感知、边缘智能与LoRaWAN通信技术。该框架通过轻量化YOLOv11实例分割模型与高效相机-激光雷达标定策略，在边缘端融合移动平台定位数据、图像与点云，实现道路/桥梁病害的精准定位与量化评估。基于LoRaWAN与分布式物联网服务器协同管理路况与环境指标，并通过定制化Web界面向用户实时推送交互式表格数据与时空地图。经两种不同尺度的实地实验验证，本系统在端到端路桥状态评估与环境监测中表现出显著效能，为智慧基础设施管理与城市信息学发展提供技术支撑。
关键词
城市扫描；物联网；移动平台；机器人感知；深度学习；信息融合
报告人
良福 葛
研究助理教授 香港理工大学稿件作者
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重要日期
-
会议日期
11月21日
2025
至11月23日
2025
-
11月18日 2025
初稿截稿日期
-
11月23日 2025
注册截止日期
主办单位
华中科技大学
承办单位
华中科技大学
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